Discipline : Informatique / électronique

Review: Understanding cattle social behaviour in modern penned production systems with AI technology: Are we tracking welfare indicators?

A. Fuentes, S. Han, J. Liu, J. Park, S. Yoon, D.S. Park

Publié en 2026

Revue montrant que, si les systèmes d’IA permettent un suivi automatisé de certains comportements des bovins, ils restent limités dans l’interprétation contextuelle et sociale des signaux de bien-être. Les auteurs proposent un cadre d’IA centré sur le bien-être, intégrant des données multimodales et une modélisation contextuelle pour améliorer la détection précoce des risques et la prise de décision.

Types de document : Documents scientifiques

Catégories d'animaux : Bovins

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Real‐Time Behavior Recognition Using a Legged Robot for Animal–Robot Interaction

Edoardo Fazzari, Donato Romano, Fabrizio Falchi, Cesare Stefanini

Publié en 2025

Etude présentant un cadre d’IA embarqué permettant à un robot quadrupède d’analyser en temps réel le comportement de vaches et de poulets via des modèles de détection (YOLO) et de reconnaissance d’actions (DARTEMIS).

Types de document : Documents scientifiques

Catégories d'animaux : Bovins, Volailles

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Behaviour recognition of tail and ear biting in pigs using AI-based computer vision

Qinghua Guo, Clémence A.E.M. Orsini, Patrick P.J.H. Langenhuizen, Yue Sun, Shoujun Huo, Lisette E. van der Zande, Inonge Reimert, J. Elizabeth Bolhuis, Piter Bijma, Peter H.N. de With

Publié en 2026

Etude démontrant la faisabilité d’une détection automatisée du mordillage de queue et d’oreille chez les porcs à partir de vidéos en élevage commercial. Un modèle de vision par ordinateur (MViTv2-S) atteint environ 72 % de précision, sans dépendre de postures spécifiques, ouvrant la voie à des systèmes d’alerte précoce et à des stratégies de sélection visant à réduire ces comportements nuisibles.

Types de document : Article scientifique

Catégories d'animaux : Porcins

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Welfare Indicators for Aquaculture Research: Toolboxes for Five Farmed European Fish Species

Chris Noble, Wout Abbink, René Alvestad, László Ardó, Marie-Laure Bégout, Nina Bloecher, Erik Burgerhout, Josep Calduch-Giner, Mauro Chivite-Alcalde, Petr Císař, Evan Durland, Åsa M. Espmark, Lynne Falconer, Martin Føre, Dimitra G. Georgopoulou, Karsten Heia, Gaute A. N. Helberg, David Izquierdo Gomez, Lill-Heidi Johansen, Gunhild Seljehaug Johansson, Kristbjörg Edda Jónsdóttir, Jelena Kolarevic, Aleksei Krasnov, Santhosh K. Kumaran, Bjarne Kvæstad, Thomas Larsson, Carlo C. Lazado, Angelico Madaro, Federico Moroni, Ingrid Måge, Jonatan Nilsson, Samuel Ortega, Nikos Papandroulakis, Jaume Pérez-Sánchez, Pamela M. Prentice, Sonia Rey Planellas, Bjørn Roth, Adrian Smith, Lars Erik Solberg, Orestis Stavrakidis-Zachou, Lars Helge Stien, Anja Striberny, Ragnhild Aven Svalheim, Bjørn-Steinar Sæther, Gerrit Timmerhaus, Hilde Toften, Linda Tschirren, Hans van de Vis, Elisabeth Ytteborg, Lucas A. Zena, Tone-Kari Knutsdatter Østbye

Publié en 2026

Synthèse scientifique soulignant la nécessité d’améliorer et d’harmoniser les indicateurs de bien-être des poissons en recherche aquacole, en tenant compte des espèces et des stades de vie, afin de garantir protection animale, qualité scientifique et reproductibilité. Les auteurs proposent des boîtes à outils actualisées d’indicateurs de bien-être pour cinq espèces majeures, intégrant euthanasie, échantillonnage, numérisation des données et exigences réglementaires européennes.

Types de document : Revue scientifique / Synthèse

Catégories d'animaux : Poissons

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The use of animal‐based measures collected in slaughterhouses to monitor the level of welfare of Equidae in establishments: EFSA scientific NCPs Network exercise

European Food Safety Authority (EFSA), Marika Vitali, Giulia Cecchinato, Aitana López Baquero, Beatrice Benedetti, Denise Candiani, Michaela Hempen, Yves Van der Stede, Chiara Fabris

Publié en 2025

Exercice du réseau scientifique des points de contact nationaux de l’EFSA ayant permis d’identifier et de hiérarchiser des mesures basées sur les animaux, collectées en abattoir afin de surveiller rétrospectivement le bien-être des équidés, en appui à un futur avis scientifique.

Types de document : Article technique

Catégories d'animaux : Équins

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

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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

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