Références : Szenci, O. Accuracy to Predict the Onset of Calving in Dairy Farms by Using Different Precision Livestock Farming Devices. Animals 2022, 12, 2006. https://doi.org/10.3390/ani12152006 

Crociati M.et al. How to Predict Parturition in Cattle ? A Literature Review of Automatic Devices and Technologies for Remote Monitoring and Calving Prediction. Animals 2022, 12, 405. https://doi.org/10.3390/ani12030405

Le vêlage est précédé au cours des dernières heures voire jours de la gestation de diverses modifications comportementales variables selon la race de l’animal. Ainsi, au cours des 4 h (primipares) à 2 heures (pluripares) avant le vêlage, la vache relève plus fréquemment la queue, change plus fréquemment de position (debout/couchée) et présente davantage de contractions abdominales. Elle passe moins de temps à ruminer au cours des 24 heures précédant le vêlage. De même, au cours des 2 à 6 heures avant le vêlage, elle ingère moins d’aliments et d’eau.

Ces diverses modifications comportementales peuvent être enregistrées au moyen de caméras ou d’un seul ou de plusieurs capteurs appelés accéléromètres, inclinomètres ou encore podomètres. Ils permettent de dénombrer le nombre de pas, les positions couchées, les mouvements des mâchoires, de la queue, les déplacements du cou, l’ingestion alimentaire, certaines de ces applications étant également utilisées pour ladétection des chaleurs …

L’analyse de ces modifications comportemetales permettrait de prévoir les accouchements dystociques, les changements de position étant plus fréquents en cas de dystocie.

L’utilisation d’un seul capteur ne permet de prédire le vêlage que dans moins de 80 % des cas et l’absence de vêlages dans moins de 92 % des cas. Le recours à plusieurs capteurs implique un investissement plus conséquent, qui n’est envisageable actuellement que dans le cadre d’études expérimentales. Se pose le problème du choix optimal de leur combinaison. Il est vraisemblable que le recours à l’intelligence artificielle (machine learning, deep learning) devrait permettre des avancées en ce domaine.

Quelques conclusions générales

• Le suivi individuel des vaches en fin de gestation garde toute son importance.
• Les divers systèmes proposés et utilisés seuls ou en association sont de nature à renforcer la qualité de la détection.
• Ces systèmes supposent un investissement certain réservé pour la plupart à des études expérimentales. Certains d’entre eux trouvent une application complémentaire dans les élevages extensifs.
• Les données enregistrées continuent à faire l’objet d’analyses pour en augmenter  la sensibilité et la spécificité et réduire le nombre de fausses alertes dont la fréquence peut également dépendre de l’environnement des animaux ou de boiteries.