# WAIT4 – un projet de recherche alliant technologies numériques et IA pour évaluer des indicateurs pertinents de bien-être pour des animaux confrontés aux défis des transitions agroécologique et climatique

Florence Gondret, Lydiane Aubé, Romain Lardy, Alessio Ragno, C. Robardet, Anne Boudon, Manon Soudry, David Renaudeau, Caroline Xavier, L.

Bonneau, et al.

► To cite this version:

Florence Gondret, Lydiane Aubé, Romain Lardy, Alessio Ragno, C. Robardet, et al. WAIT4 – un projet de recherche alliant technologies numériques et IA pour évaluer des indicateurs pertinents de bien-être pour des animaux confrontés aux défis des transitions agroécologique et climatique. VE-TOTIC - Digital et santé animale, Innozh, Nov 2025, Ploufragan, France. hal-05385353

HAL Id: hal-05385353

https://hal.inrae.fr/hal-05385353v1

Submitted on 27 Nov 2025

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INRAE

Inria

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INSA

INSTITUT NATIONAL
DES SCIENCES
APPLIQUÉES
LYON

LIT
LE GÉNÉRATION TERRITORIALE
OUEST TERRITOIRES
D'ELEVAGE

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

# WAIT4 - un projet de recherche alliant technologies numériques et IA pour évaluer des indicateurs pertinents de bien-être pour des animaux confrontés aux défis des transitions agroécologique et climatique

F. GONDRET<fnref n="1" />, L. AUBE<fnref n="2" />, R. LARDY<fnref n="2" />, A. RAGNO<fnref n="3" />, C. ROBARDET<fnref n="3" />, A. BOUDON<fnref n="1" />, M. SOUDRY<fnref n="1" />, C. XAVIER<fnref n="1" />, D. RENAUDEAU<fnref n="1" />, L. BONNEAU<fnref n="4" />, C. LARGOUET<fnref n="4" />, A. DENIS<fnref n="1" />, <fnref n="1" />, C. CLOUARD<fnref n="1" />, C. TALLET<fnref n="1" />, E. KIJAK<fnref n="4" />, & R. PIOVAN<fnref n="5" />

(florence.gondret@inrae.fr)

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

<footnote n="1">¹UMR PEGASE, INRAE, Institut Agro, Saint-Gilles (35)</footnote>

<footnote n="2">²UMR Herbivores, INRAE, VetAgroSup, Theix (63)</footnote>

<footnote n="3">³UMR LISIS, INSA, CNRS, Lyon (69)</footnote>

<footnote n="4">⁴UMR IRISA, INRIA, Institut Agro, Univ Rennes, INSA, CNRS, Rennes (35)</footnote>

<footnote n="5">⁵LIT OUESTEREL, Nantes (44)</footnote>
Le bien-être animal

Indicateurs

Basés sur l'environnement

Évaluation des conditions fournies aux animaux

Évaluation de la bientraitance

Obligations de moyens

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@crédit Photo: A BOISSY

Basés sur l'animal

Évaluation de la manière dont les animaux perçoivent les conditions

Évaluation du bien-être animal

Obligations de résultats

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<figure><img src="image_9.png" /></figure>

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# Le bien-être animal face aux transitions

## Transition agroécologique

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

(liberté d'expression des comportements, choix et autonomie)

## Transition climatique

(qualité et disponibilité des ressources, vagues de chaleur, pathogènes)

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

## Transition numérique

(nouvelles capacités de mesures en dynamique)
Objectiver le bien-être animal en dynamique grâce aux **nouvelles technologies** d'acquisition et de traitement de données numériques

☑ Tester ou développer des agroéquipements pour mesurer des indicateurs de bien-être et identifier leur pertinence (via l'IA)

☑ Définir les niveaux seuils de déviations (= alertes), à partir du profil moyen de chaque animal

Pratiques
(bâtiments, pâturage,
pastoralisme, AB)

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Etat mental

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Vagues de chaleur
(contrôlées ou subies)

Physiologie

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Comportement

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(2023-2027)

# Le projet WAIT4: les attendus

1/ Définir les **fréquences pertinentes** pour mesurer des indicateurs du bien-être animal sur l'une ou plusieurs dimensions (**frugalité**)

2/ Déterminer l'**importance relative** des indicateurs pour caractériser les **écarts de bien-être animal** (**raffinement**)

3/ Evaluer l'efficacité de **changements de pratiques** pour l'amélioration du bien-être animal dans différents contextes ou conditions d'élevage (**appui**)

4/ Définir des **seuils de résistance** des animaux face aux contraintes environnementales (**prévention**)
# Le bien-être animal au pâturage : faire face aux températures élevées

## Comment les vaches laitières utilisent les ombrages ?

### Capteur de luminosité :

Données brutes (Lux) → Intensité lumineuse / min

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

HOBO® Pendant® MX2202
96 light data logger, Onset
Computer Corporation, USA

### Adaptation sur patch géotextile:

* Eviter l'ombre fait par les mouvements de tête (≠ fixé sur le collier)

* Garder le capteur toujours dans le même axe horizontal

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

@Unité expérimentale INRAE Herbipôle
(Massif Central, 850 m d'altitude)

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Validation par observation directe au pâturage
~12 h nécessaire pour calibrer le seuil
pour un site donné

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Discrimination ombre/soleil :
sensibilité ~98% ; spécificité ~96%

⇒ Variations journalières
⇒ Variabilité inter-individuelle

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Jours calendaires (juillet 2024)
<figure><img src="image_26.png" /></figure>

40 vaches équipées pendant 29 jours

@Unité expérimentale INRAE du Pin
(Normandie)

* Des algorithmes de séries temporelles

Pourcentage de temps passé à l'ombre par jour, en fonction de la race

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

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<figure><img src="image_29.png" /></figure>

<figure><img src="image_30.png" /></figure>
# Le bien-être animal : les interactions dans le troupeau ...

* Géo-localisation par triangulation (COWView)

* 28 vaches durant 94 jours

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

* Des algorithmes d'IA explicable

Distance moyenne entre vaches ....
....les récurrences de positions

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

## Les deux bonnes copines !

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

= > Déviations des interactions, prédictives de santé (acidose) ?
# Quels indicateurs pertinents pour détecter précocement une réponse à un(des) stress ?

- Température et humidité des salles (systèmes Campbell et Kestrel)

- Production laitière (système Tru-Test Electronic Milk Meter)

- Qualité du lait (spectres MIR)

- Comportement alimentaire et abreuvement (système Acquivache)

- Température ruminale (bolus Zalliant)

- Activité (podomètre ICEQUBE)

- Gaz du sang et électrolytes (ABL80 FLEX)

- Fréquence respiratoire (méthode visuelle)

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>@Installation
expérimentale IEPL,
Le Rheu (35)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Bolus ruminal</figcaption></figure>
## Modèle de restriction hydrique : 50% de l'à volonté (2 jours)

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

matin

soir

## Modèle de vague de chaleur : 36°C entre 11h00 et 18h00 (7 jours)

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<figure><img src="image_39.png" /></figure>
A titre d'exemples préliminaires, un bilan de l'intérêt et applicabilité entre indicateurs testés

<table><thead><tr><th>Stress</th><th>Indicateur</th><th>Spécificité</th><th>Réactivité</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="5">Thermique</td><td>Fréquence respiratoire</td><td>++</td><td>++</td></tr><tr><td>Concentration sanguine en bicarbonate (HCO<sub>3</sub><sup>-</sup>)</td><td>++</td><td>++</td></tr><tr><td>Comportement d'abreuvement</td><td>-</td><td>+</td></tr><tr><td>Comportement alimentaire</td><td>-</td><td>+</td></tr><tr><td>Température ruminale</td><td>-</td><td>++</td></tr><tr><td rowspan="2">Hydrique</td><td>Concentration sanguine en sodium (Na<sup>2+</sup>)</td><td>++</td><td>++</td></tr><tr><td>Concentration sanguine en chlore (Cl<sup>-</sup>)</td><td>++</td><td>++</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>Capteur existant</th><th>Applicable en ferme</th><th>Possibilité de développement</th></tr></thead><tbody><tr><td>Non</td><td>Non</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Non</td><td>Non</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Non</td><td>Non</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Non</td><td>Non</td><td>Oui</td></tr></tbody></table>
Des méthodes similaires peuvent être appliquées sur gros et petits ruminants

Et le lait peut être aussi une source d'informations pertinentes (spectres MIR) pour des indicateurs métaboliques, de santé, voire de bien-être

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

Et pour l'espèce porcine ???

L'animal est plus compliqué à appareiller .... Et à prélever ...

<figure><img src="image_41.png" /></figure>
# Peut-on suivre des indicateurs physiologiques chez le porc ?

## Mesure en continu de la température interne (centrale): 1 mesure/min

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

## Capsule intra-musculaire (DST-microT; Anipill)

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

@Unité expérimentale 3P, Saint-Gilles (35)

## Evolution de la température interne (exemple sur 4 porcs)

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

Thermoneutralité = 22°C

Vague de chaleur = 7 jours à 32°C

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# Peut-on suivre plusieurs indicateurs chez le porc ?

## Activités comportementales

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Rythme de consommation alimentaire</figcaption></figure>

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

24h/24h pendant
3 semaines

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Alimentateurs connectés
(INRAE)</figcaption></figure>

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## Analyse par réseaux de neurones (YOLOv11)

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Vague de chaleur</figcaption></figure>

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Boissons</figcaption></figure>

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Alimentation</figcaption></figure>

<caption>Occurrence de comportements</caption>
# Développer la vision assistée par IA pour le porc

« You Only Look Once » (YOLO) est une IA (réseau de neurones) pour détecter les objets

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

Sans entraînement ...

<figure><img src="image_53.png" /></figure>
# Développer la vision assistée par IA: détection de certains comportements (par ex. jeux/bagarres)

Comment suivre le mouvement des cochons ?

Comment savoir dans quel sens est le cochon ?

## YOLO v11 entraîné sur des porcs

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

+

<figure><img src="image_55.png" /></figure>

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

DeepLabCut:
a software package for
animal pose estimation
Développer la vision assistée par IA: détection de certains comportements (par ex. jeux/bagarres)

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

A venir: associations des vocalisations (aide à la discrimination ?)

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# Ateliers participatifs sur des cas “situés” pour discuter du projet et des résultats

Le premier a eu lieu en mars 2025 en Aveyron (filière ovine viande + lait AOP)

- ☐ Hiérarchiser les outils numériques et les indicateurs “utiles” à la filière

- ☐ Enrichir le projet au fil du temps

Vous avez envie d'en savoir plus ? De nous apporter votre expertise et votre regard de professionnels ou de citoyens ?

Prochains ateliers participatifs en 2026 dans le Grand Ouest !

- Avril/mai 2026 - Rennes sur l'espèce porcine

- Octobre 2026 - Laval sur les ruminants

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VETOTIC
DIGITAL & SANTÉ ANIMALE

Merci pour votre écoute
Avez-vous des questions ?

Contact : Florence Gondret (florence.gondret@inrae.fr)

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