Thématique : Elevage de précision / IA

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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Bien-être animal : avancées scientifiques et innovations pour des systèmes d’élevage durables

collectif de chercheurs

Publié en 2026

Numéro spécial d’INRAE Productions Animales rassemblant dix articles qui traitent des avancées scientifiques et des innovations technologiques visant à développer des systèmes d’élevage durables intégrant le bien-être animal

Types de document : Revue scientifique / Synthèse

Catégories d'animaux : Tous animaux

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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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Behavioural adaptations of livestock to environmental stressors: implications for welfare and productivity

Oke OE, Eletu TA, Akosile OA, Fasasi LO, Adeniji OE, Ojedokun MZ, Oni AI

Publié en 2025

Synthèse analysant les adaptations comportementales du bétail associées aux facteurs de stress environnementaux et soulignant l’importance d’outils d’évaluation et de stratégies de gestion ciblées pour améliorer le bien-être animal.

Types de document : Revue scientifique / Synthèse

Catégories d'animaux : Bovins, Caprins, Ovins, Porcins, Volailles

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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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Research and innovation perspectives: poultry welfare in 2050

Shawna L. Weimer, Elena Myhre, Anne-Marie Neeteson-van Nieuwenhoven, Rodolfo Arreaga, Kate Barger, Ruth C. Newberry, Katy J. Tarrant, Gregory S. Fraley

Publié en 2025

Lettre, publiée dans Poultry Science, présentant les principales conclusions des discussions mondiales menées par l’Alliance internationale pour le bien-être de la volaille (IPWA) sur l’avenir du bien-être avicole à l’horizon 2050. Issues de plus de 200 participants, ces réflexions portent notamment sur le logement et la gestion, les mesures du bien-être positif, la nutrition, l’intelligence artificielle et la durabilité des systèmes de production.

Types de document : Article technique

Catégories d'animaux : Volailles

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Using deep learning models to decode emotional states in horses

Phelipon, R., Lansade, L. & Razzaq, M.

Publié en 2025

Article scientifique présentant la méthodologie ayant permis de développer deux modèles d’apprentissage profond qui s’avèrent capables d’identifier les émotions de chevaux de selle sur la base d’images de la tête et du corps.

Types de document : Article scientifique

Catégories d'animaux : Équins

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Systematic Review of Acoustic Monitoring in Livestock Farming: Vocalization Patterns and Sound Source Analysis

Ramos Niño JN, Sousa FCd, Oliveira CEA, Coelho ALdF, Hernandez RO, Barbari M.

Publié en 2025

Revue systématique montrant que les sons environnementaux et les vocalisations animales sont des indicateurs prometteurs et non invasifs du bien-être en élevage. Malgré des avancées technologiques, des défis persistent quant à la standardisation, la validation physiologique et l’application en conditions réelles.

Types de document : Revue scientifique / Synthèse

Catégories d'animaux : Bovins, Porcins, Volailles

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