Discipline : Informatique / électronique

BeBoP : Evaluer le bien-être des taurillons : des indicateurs revus pour gagner en faisabilité sans perdre en fiabilité

Agathe Cheype, Béatrice Mounaix, Jérôme Manceau, Vincent Gauthier, Quentin Delahaye, Claire Dugue, Laure-Anne Merle, Xavier Boivin

Publié en 2025

Etude validant 14 indicateurs de bien-être des taurillons, globalement fiables et utilisables en routine malgré certaines limites d’observation directe. Un outil vidéo basé sur le Deep Learning montre des performances prometteuses pour automatiser et fiabiliser les mesures comportementales.

Types de document : Article scientifique

Catégories d'animaux : Bovins

Accéder à la source

Advancements in machine learning applications in poultry farming: a literature review

Naeem M, Jia Z, Wang J, Poudel S, Manjankattil S, Adhikari Y, Bailey M, Bourassa D

Publié en 2025

Revue qui met en évidence le potentiel de l’apprentissage automatique pour optimiser la production avicole, améliorer le bien-être animal et détecter précocement les maladies grâce à des outils prédictifs et de surveillance avancés. Elle souligne toutefois des défis liés à la qualité des données, à l’interprétation des modèles et à leur intégration pratique.

Types de document : Revue scientifique / Synthèse

Catégories d'animaux : Volailles

Accéder à la source