La reconnaissance faciale des porcs est-elle pour demain?

L’étude s’est déroulée en deux étapes, chacune utilisant un système de traitement des images appelé « réseau de neurones » : sélection automatique de la face des porcs (30 individus), puis identification du porc (10 individus). Cette approche sur un effectif réduit avait pour objectif de montrer la faisabilité de la reconnaissance faciale de porcs dans des conditions d’élevage à partir de l’intelligence artificielle. L’objectif est de proposer un système d’identification des porcs, indispensable à la traçabilité et au suivi des animaux, moins coûteux et moins intrusif que les puces RFID. La solution développée commence par repérer la tête de l’animal, en écartant l’arrière-plan, qui est source d’erreurs. Dans un deuxième temps, les yeux sont détectés. Cette dernière étape amène des erreurs avec une confusion possible notamment avec des morceaux de l’arrière-plan, le groin ou des points noirs sur le porc. Une fois cela terminé, l’identification des porcs est réalisée sur dix porcs choisis aléatoirement, les photos datant de 30 jours après la première étape pour prendre en compte la croissance des animaux. Différentes étapes de traitement d’images sont appliquées aux photos pour faciliter le travail de l’algorithme. Les résultats sont très variables avec des porcs très bien identifiés (précision supérieure à 90 %) et d’autres avec une confusion plus importante (précision de moins de 70 %). L’étude montre également que les traitements d’images sont indispensables. Par exemple, les images en niveaux de gris donnent de meilleurs résultats car elles sont moins sensibles aux variations d’éclairages.