Le poids des poulets déterminé par l'intelligence artificielle

« Il a fallu seulement un an de mise au point pour que le système d’intelligence artificielle (IA) évalue le poids des volailles par caméra à une fiabilité de 97 %. Ce qui a pris peu de temps finalement, » annonce Gwénaël Le Lay, de la société Gwellit, structure d’accompagnement du projet travaillant avec la société hongroise Agri-Food-AI. L’appareil baptisé Chicams est expérimenté depuis 2024 dans l’élevage de volailles de chair de David Labbé sur la commune de Plourivo (22). Une caméra nouvelle génération montée sur un portique, placée au milieu des poussins de 10 jours, est capable de suivre et de prédire le poids des animaux sans courbe de référence pendant toute la durée du lot. Et cela, grâce à un entraînement adapté du système d’intelligence artificielle. « Je m’intéresse à tout ce qui se fait de nouveau. C’est un appareil supplémentaire pour le futur », estime David Labbé.

L’entraînement du système

« La clé, c’est la pesée des animaux. Il nous faut un jeu de données réelles de qualité, » explique Gwénaël Le Lay. Le système d’IA se base sur l’image et la détection des objets, en l’occurrence un poulet de chair blanc, debout ou assis, que la caméra verticale sait repérer à deux mètres de hauteur. Avant tout, l’intelligence artificielle repose sur une accumulation de données réelles fiables afin d’entraîner le plus possible le système. Ainsi, la première étape a consisté à recueillir le poids des animaux et à filmer leurs mouvements. « Des pesées manuelles ont été réalisées par série de 6 poulets marqués individuellement. Placés dans un petit parc sous la caméra, ces 6 animaux en mouvement ont été détectés et enregistrés » explique Gwénaël Le Lay. Ces mesures (sur 36 poulets par passage) ont été reproduites tous les 7 jours pendant la durée du lot​​​​​​. Au total, sept lots ont été ainsi évalués. Tout ce travail a débouché sur une bibliothèque de données avec des formes et des poids qui ont permis d’entraîner l’algorithme. Celui-ci produit des « calques » : telle forme de poulet pèse 300 g, telle autre, 550 g. Cette deuxième étape est appelée « segmentation ». « Après un an de mise au point, le modèle entraîné est stabilisé à 97 % de précision du poids moyen », indique l’expert en IA. La troisième étape est celle de l’expérimentation poursuivie dans trois élevages bretons en 2025. « Chez David Labbé, nous comparons les résultats avec deux autres élevages, car il existe beaucoup de paramètres différents : la litière, le type de fenêtre… » Dans le bâtiment de 27 000 poulets de chair lourds sexés, les poids prédits sont comparés au système de peson classique (4 pesons Tuffigo rapidex).

Gwénaël Le Lay.

Gagner en précision

A partir des séquences vidéo chaque jour sont extraites de nombreuses informations. « Les estimations du poids moyen, mini et maxi, du GMQ, le nombre d’animaux pesés, la prédiction du poids à 8 jours ainsi que l’histogramme quotidien de répartition des poids et le pourcentage d’hétérogénéité du lot… » liste Gwénaël le Lay. L’intérêt du système est de prédire le poids du lot avant son départ à l’abattoir. Ici, les femelles partent à 35 jours et les mâles à 45 jours. « Mon peson habituel est bien réglé et la caméra aussi. Avec le recul, la caméra est cohérente sur les prévisions à 10 jours, » conclut David Labbé. Une connexion éthernet (alimentation électrique et internet) est à prévoir pour l’installation Chicams, dont les données sont destinées à rester dans le boîtier. L’intérêt pour Gwénaël Le Lay est de gagner en précision par rapport au système habituel de peson couplé à une courbe de référence. « Sur la précision, nous pensons qu’il y a un créneau à prendre pour une meilleure rémunération de l’éleveur. Le mode de calcul avec le système de jauge de contrainte et de courbe de croissance théorique fait perdre en précision, surtout après le 25ème jour », estime-t-il. En phase de développement pour l’heure, la commercialisation du système IA est annoncée pour le printemps 2026. Le système pourrait à l’avenir être branché à un boîtier de régulation.