# Détection de perturbations du Bien-Être des bovins au pâturage à l'aide de capteurs

Romain Lardy, Lydiane Aubé, Isabelle Veissier

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Romain Lardy, Lydiane Aubé, Isabelle Veissier. Détection de perturbations du Bien-Être des bovins au pâturage à l'aide de capteurs. 1er séminaire des infrastructures de recherche Emerg'In & Liph4SAS: Le numérique au service de la santé, du bien être animal et des 3R, INRAE, May 2024, TOURS, France. hal-04761856

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Submitted on 31 Oct 2024

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# Détection de perturbations du Bien-Être des bovins au pâturage à l'aide de capteurs

Romain Lardy, Lydiane Aubé, Isabelle Veissier – UMR Herbivores, INRAE-Vetagro Sup

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Bruno Meunier
## Bien-être des bovins au pâturage

* Bien-Être Animal (BEA) est **multidimensionnel** (absence de maladies, de douleurs; ne pas souffrir de la faim et de la soif...)

* Comportement : peut révéler le ressenti de l'animal

* Quelques risques spécifiques au pâturage

* Stress thermique

* Stress alimentaire (Apports nutritionnels variables)

* Parasitisme ...

+ les risques « habituels » (boiteries, mammites, ...)
Exemple du risque de stress thermique >

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- Bien-être ↓

- Production laitière ↓

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Thomas Gaulkin / Shutterstock

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Exemple du risque de stress thermique >

Accès ombre et eau
→ Thermorégulation des vaches

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> Exemple du risque de stress thermique

Observations en direct du comportement :

- Très chronophages

- Conditions difficiles

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Observateur ...

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## Capteurs, monitoring et BEA

Ce que voudrait le **biologiste** :
mesures en temps réel du BEA

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Ce que peut faire un **capteur** :
monitoring en "temps réel" du comportement / d'une mesure physiologique (ex. température ruminale ....)

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Recherche de déviations

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altération du BEA

Détections précoces

⇒ interventions plus précoces

⇒ meilleur BEA
## Quels capteurs pour le BE des bovins au pâturage?

* Stress thermique

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Animal est-t-il en stress thermique ?

* température ruminale

⇒ Bolus ruminaux

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Adaptation du comportement de l'animal

* Utilisation des abris /ombre

⇒ Capteurs luminosité

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* Buvées

⇒ Bolus ruminaux

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* Activité

⇒ Accéléromètre

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* Stress alimentaire, santé, ... impactant le comportement

⇒ Accéléromètres, ...

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# Comportements et Accéléromètres

**Question biologique** : détection des altérations de comportements

**Mesures réelles d'un accéléromètre** :

Données brutes → **classes de comportement** majoritaires par 5 min

**Limites** :

* **Précision des classes :** Activités (mange, rumine,...) vs comportements fin (interactions sociales ...)

<table><thead><tr><th></th><th>Grazing</th><th>Ruminating</th><th>Resting</th><th>Standing</th></tr></thead><tbody><tr><th>Accuracy</th><td>85,25%</td><td>89,26%</td><td>89,81%</td><td>83,40%</td></tr><tr><th>Precision</th><td>96,32%</td><td>66,06%</td><td>54,29%</td><td>89,28%</td></tr></tbody></table>

⇒ **Série temporelle d'activités**

Bouchon et al., 2019

* **Comment analyser de telles données** :

* Exemple Lardy et al., 2023
    https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107556

INRAO

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VetAgro Sup

16 mai 2024 / Détection de perturbations du Bien-Être des bovins au pâturage à l'aide de capteurs /R. LARDY

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©Lydiane AUBÉ

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Exemple d'analyse de séries temporelles d'activité

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Monitoring de
l'activité des vaches
à l'aide de capteurs

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21 caractéristiques
temporelles et
fréquentielles
décrivant des séries
temporelles de 24h

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Random forest

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1000 arbres
Apprentissage sur 30% des données
Test sur le reste des données,
10 répétitions

INRAE

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VetAgro Sup

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Contribution de
chaque descripteur
## Exemple d'analyse de séries temporelles d'activité

≥ 1 jour détecté
(tout jeu)

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Evénements
notés par soigneurs

21 caractéristiques

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Random Forest

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Ex dataset 1

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="10">Classe prédite</th><th rowspan="2">Jour 0</th><th rowspan="2">Jour -1</th></tr><tr><th>Control</th><th>Oestrus</th><th>Calving</th><th>Lameness</th><th>Mastitis</th><th>LPS</th><th>Other</th><th>Mixing</th><th>Disturbance</th></tr></thead><tbody><tr><td>Control</td><td>96.7</td><td>0.9</td><td>0.3</td><td>0.1</td><td>0.0</td><td>0.2</td><td>0.1</td><td>0.9</td><td>0.9</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Oestrus</td><td>81.4</td><td>14.7</td><td>0.1</td><td>0.0</td><td>0.1</td><td>0.2</td><td>0.1</td><td>1.1</td><td>2.3</td><td>64.5</td><td>16.1</td></tr><tr><td>Calving</td><td>54.5</td><td>0.7</td><td>35.4</td><td>0.1</td><td>0.1</td><td>0.0</td><td>0.1</td><td>9.0</td><td>0.1</td><td>80.8</td><td>38.5</td></tr><tr><td>Lameness</td><td>88.8</td><td>0.7</td><td>0.8</td><td>8.8</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>0.2</td><td>0.7</td><td>85.7</td><td>35.7</td></tr><tr><td>Mastitis</td><td>83.0</td><td>1.2</td><td>1.3</td><td>0.0</td><td>11.4</td><td>0.1</td><td>0.0</td><td>0.7</td><td>2.3</td><td>33.3</td><td>27.8</td></tr><tr><td>LPS</td><td>92.7</td><td>1.1</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>5.3</td><td>0.0</td><td>0.2</td><td>0.8</td><td>45.1</td><td></td></tr><tr><td>Other disease</td><td>81.2</td><td>0.4</td><td>0.8</td><td>0.0</td><td>0.1</td><td>0.0</td><td>15.2</td><td>1.7</td><td>0.5</td><td>73.0</td><td>43.2</td></tr><tr><td>Mixing</td><td>78.6</td><td>2.2</td><td>7.7</td><td>0.0</td><td>1.3</td><td>0.0</td><td>1.1</td><td>8.6</td><td>0.5</td><td>48.2</td><td></td></tr><tr><td>Disturbance</td><td>87.5</td><td>1.6</td><td>0.9</td><td>0.0</td><td>0.1</td><td>0.9</td><td>0.1</td><td>1.2</td><td>7.6</td><td>36.9</td><td></td></tr></tbody></table>

Détection & distinction des événements sont possibles
+ souvent 1-2 j avant les soigneurs
## Stress thermiques et bolus thermiques

**Question biologique** : animal est-t-il en stress thermique ?

**Mesures réelles d'un bolus thermique** :

Données brutes → **Température ruminale** par 5 min → détection des buvées

**Limites** :

* Collecte de la donnée, correction des données aberrantes

⇒ Série temporelle de température

* Comment analyser de telles données :

* validation d'un algorithme de détection des buvées :
    Aubé L., Pellepier K., Meunier B, de Boyer des Roches A., Ledoux D., 2024 (en préparation)

* Calcul d'indicateurs des stress thermiques (ex. amplitude de variation de la T° journalière)

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## Stress thermiques et capteurs de luminosité

**Question biologique** : stress thermique → comment l'animal s'adapte (utilisation des abris / modifications comportements lors des stress thermiques)

**Mesures réelles d'un capteur de luminosité** :

Données brutes → Intensité lumineuse par min → Utilisation de l'ombrage

**Limites** :

* Faire tenir le capteur sur les bovins, dérive temporelle des capteurs

⇒ Série temporelle d'utilisation de l'ombrage

* Comment analyser de telles données :

* validation : Aubé L., Meunier B. and Lardy R., Measuring Dairy Cattle Use of Shade on Pasture with an On-Cow Light Sensor. (submitted) http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4817070

* En combinaison avec d'autres mesures

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©Bruno Meunier

Utilisation de l'ombre au pâturage par une vache au cours de la journée (environ 50% du temps passé à l'ombre)

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Traite</figcaption></figure>

sensibilité ~98%
spécificité ~96%

INRAE

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VetAgro Sup
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# Combinaisons de ces capteurs au pâturage

Analyse d'un jeu de données issu du projet Tripl'XL UE du Pin (https://doi.org/10.15454/1.5483257052131956E12) :

* 150 vaches laitières de 3 races différentes (Holstein, Normande, Jersiaise) - 4 Traitements alimentaires – Pâturage tournant

⇒ 3 année de données (2021-2022-2023)

## Données issues des capteurs

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### Données brutes

* Données normalisées (collier Médria) : activité majoritaire à chaque 5min

* Température ruminale (thermobolus) à chaque 5min

## Données de production

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* Production laitière par vache par traite

* Cellules somatiques lait

* TB, TP...

## Suivi des animaux

* Date vêlage, tarissement, chaleur

* Evènements sanitaires (boiterie, fièvre de lait...)

* Ingestion en aliment concentré par jour

* Poids, NEC ...

## Conditions climatiques

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* Température

* Pluviométrie

* Radiation solaire,...

* Index thermiques (calculés)

## Caractéristiques des animaux

* Race

* Traitement alimentaire

* Lignée divergente (format)

* Couleur robe

* Date de naissance

## Conduite

* Logement (bâtiment, pâturage jour, jour-nuit)

* Quantité fourrage distribué après la traite

* Heure d'entrée et de sortie des vaches de la parcelle

* Parcelle fréquentée

* Nombre de jour dans la parcelle
> Effet quantité herbe disponible et temps passé à pâturer

FRANCE

PROGRAMME
DE RECHERCHE

AGROÉCOLOGIE
ET NUMÉRIQUE

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WAIT4

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Effet environnemental
(disponibilité de l'herbe)
très important ->
challenge méthodo

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> Impact de la chaleur sur l'amplitude de la température ruminale par jour

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Indicateur climatique de risque de stress thermique :
THI moyen par jour >72 du 18/07 au 23/07

* Potentiel pour objectiver la présence de stress thermique

* Variabilité individuelle
Conclusion

* Travaux en cours

* Utilisation de capteurs posent de nombreux challenges :

* **Beaucoup de données** mais

* beaucoup d'incertitudes et de données manquantes

* Processus complexe de nettoyage des données (garder ce qui est « suffisamment » fiable)

* Fort effet variabilité environnementale (ex. T°, disponibilité/qualité en herbe)

* **Gros challenges méthodologiques** : recherche de patterns dans les cinétiques ; combinaison d'informations de nature et temporalité différente ; prise en compte des incertitudes ...

* Mesures de déviations du BEA mais pas du BEA absolu

* Seulement quelques composantes du BEA

* Outil précieux en recherche