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L’intelligence artificielle débarque dans les élevages de porcs

L’intelligence artificielle commence à voir le jour dans certaines applications dont l'objectif est d'aider l'éleveur de porcs et d'améliorer sa performance économique. Mais ses promesses se heurtent à des limites techniques, économiques et éthiques.

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L’IA dans les élevages de porc prend la forme d’outils connectés avec des capteurs, des caméras, des balances automatiques et des logiciels de gestion, qui analysent des milliers de données en temps réel pour aiderl’éleveur au quotidien.
© The Little Hut/stock.adobe.com

L’intelligence artificielle (IA) ne cesse de transformer les secteurs économiques, et l’agriculture n’échappe pas à cette révolution.

Dans les élevages porcins, cette technologie commence à être utilisée pour répondre aux défis de productivité, de rentabilité, et aussi de bien-être animal et de durabilité. Mais malgré ses atouts, l’IA soulève encore des interrogations sur son accessibilité, et ses réelles performances sur le terrain.

Des algorithmes au service de l’éleveur

 

 
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« La question n’est pas de savoir si l’IA va transformer votre métier d’éleveur, mais comment vous allez l’intégrer pour en tirer le meilleur parti. » © D. Poilvet

L’intelligence artificielle regroupe des techniques capables d’imiter certaines fonctions cognitives humaines comme l’apprentissage, la détection d’anomalies ou la prise de décision. « Son processus repose sur la création et l’application d’algorithmes exécutés à l’aide d’outils informatiques », expliquait Hamilton Araujo, enseignant chercheur à l’université Lassale-Beauvais, lors de l’AG de la Fédération nationale porcine à Angers le 13 juin dernier. 

Lire aussi : Intelligence artificielle dans les élevages porcins : ce que nous réserve l’avenir

Dans les porcheries, cette nouvelle technologie prend la forme d’outils connectés : capteurs, caméras, balances automatiques et logiciels de gestion, qui analysent des milliers de données en temps réel.

Ces dispositifs permettent de suivre le comportement des animaux, de prévenir les maladies, d’optimiser l’alimentation ou encore de prévoir les périodes de mise bas. « Par exemple, grâce à des caméras couplées à des algorithmes de reconnaissance, il est possible de détecter un comportement anormal, signe d’un stress, d’un problème de santé ou encore d’un changement hormonal (venues en chaleur) », souligne Johan thomas, ingénieur à l’Ifip. L’IA peut également ajuster la distribution de la nourriture en fonction de la croissance individuelle de chaque porc, réduisant ainsi les coûts et les pertes.

Un levier de performance et de durabilité

Cet outil se positionne donc comme un outil de précision. "Elle promet une amélioration des performances zootechniques et économiques, tout en répondant aux attentes sociétales en matière de bien-être animal et de respect de l’environnement", synthétise Amilton Araujo. "Une meilleure gestion sanitaire diminue le recours aux antibiotiques et la mortalité. Une alimentation mieux calibrée réduit les rejets azotés et les coûts liés à l’aliment…"

Des limites techniques et économiques

Mais malgré son potentiel, le chercheur souligne que l’IA n’est pas une solution miracle. "Les données collectées doivent être fiables et bien interprétées. Un capteur mal calibré ou un logiciel mal paramétré peut entraîner des erreurs coûteuses". De plus, les systèmes intelligents nécessitent des infrastructures numériques solides : connectivité, maintenance, formation à l’usage des outils… des prérequis encore inaccessibles pour nombre d’exploitations. La complexité technologique et le coût des équipements constituent aussi un frein au développement de l’IA. "Même si les gains à long terme peuvent être significatifs, l’investissement de départ reste élevé". L’offre en applications destinées aux éleveurs est encore très limitée. De nombreux éleveurs hésitent à franchir le pas, d’autant que l’IA reste perçue comme complexe, parfois opaque, et ses intérêts sont encore mal cernés.

Trois définitions pour mieux comprendre l’Intelligence Artificielle

L’Intelligence Artificielle est un processus d’imitation de l’intelligence humaine qui repose sur la création et l’application d’algorithmes exécutés dans un environnement informatique dynamique.
Le Marchine Learning  (ou apprentissage automatique) est une sous-catégorie de l’Intelligence Artificielle. C’est un ensemble de techniques fondées sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre à partir de données.
Le Deep Learning (ou apprentissage profond) est un sous domaine du Machine Learning. Il correspond à toutes les techniques de réseaux de neurones artificiels. Les modèles de deep learning peuvent auto-apprendre et s’améliorer en utilisant les commentaires provenant d'erreurs connues. Mais pour fonctionner de façon optimale, le Deep Learning a besoin d’une quantité importante de données.

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