L’IA (INTELLIGENCE ARTIFICIELLE) AU SECOURS DE L’IA (INTELLIGENCE ARTIFICIELLE)

REFERENCE : Higaki et al. Estrous detection by continuous measurements of vaginal temperature and conductivity with supervised machine learning in cattle. Theriogenology 2019, 123, 90-99.  https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2018.09.038

La détection des chaleurs n’est pas une sinécure, surtout en stabulation entravée. Elle constitue sans doute un des facteurs majeurs d’infertilité. La sensibilité d’une détection des signes comportementaux est comprise entre 50 et 60 %. La sensibilité des podomètres et des accéléromètres varient selon la production laitière (36 à 68 %) et l’environnement (pâtures vs logettes : 69 vs 37 %). Par ailleurs ces méthodes sont peu utilisables en stabulation entravée. Des chercheurs japonais (Higaki et al. Theriogenology 2019, 123,90-99) ont enregistré en continu les températures et les conductivités vaginales de 17 vaches en stabulation entravée (Mattias Andersson et al. Computers and Electronics in Agriculture, 2016, 127, 101-108 ; Voir figure). Ils ont par ailleurs soumis les animaux à un suivi échographique, hormonal et comportemental. Ces données ont été analysées au moyen d’algorithmes spécifiques.

Cette recherche ouvre de nouvelles perspectives dans la compréhension de la physiologie de la reproduction et dans la détection de l’œstrus et donc du choix du moment optimal de l’insémination.