Le suivi des interactions sociales, un indicateur clé du bien-être animal

Depuis 2013, la réglementation européenne impose d’héberger les truies gestantes en groupe à partir de la quatrième semaine après l’insémination. Cette mesure vise à améliorer leur bien-être en favorisant la liberté de mouvement et l’expression de leurs comportements naturels tels que l’exploration et les interactions sociales positives. Cependant, la vie en groupe entraîne aussi des comportements agressifs liés à la mise en place de la hiérarchie sociale ou à la compétition pour l’accès à l’aliment et à l’eau. Une fréquence anormalement élevée d’agressions peut révéler un problème de fonctionnement du bâtiment, de conception de cases ou de système d’alimentation. À l’inverse, les interactions sociales positives participent à la cohésion du groupe et à la réduction du stress. Le suivi des interactions sociales constitue donc un indicateur clé du bien-être animal. Or, les méthodes d’observation actuelles reposent sur des enregistrements vidéo ou des observations directes, nécessitant un investissement humain et financier important. Le développement d’outils d’analyse automatique basés sur l’intelligence artificielle (IA) offre une alternative prometteuse, pour un suivi continu et objectif du comportement des animaux en élevage.

Mesures des distances, vitesses et postures des animaux pour repérer et caractériser les interactions

Les données de distances entre truies, de vitesses de déplacement et de postures ont permis de détecter automatiquement les interactions sociales. Le modèle (arbre de décision) a permis d’identifier le début et la fin des interactions avec une précision moyenne de 88 %, grâce à la convergence des points d’intérêt (groin, cou, queue) et à la posture des animaux. Les interactions positives et négatives ont pu être différenciées avec une précision comprise entre 74 et 80 %. Les interactions négatives se caractérisaient par des mouvements rapides, des distances plus importantes après le contact et des comportements d’évitement, tandis que les interactions positives impliquaient des déplacements plus lents et une proximité prolongée. L’orientation de l’interaction (groin-groin, groin-cou, groin-queue) a également pu être identifiée, avec des performances variables atteignant jusqu’à 94 % de précision pour les contacts groin-queue. Ces résultats confirment le potentiel du logiciel d’analyse d’images pour caractériser automatiquement les interactions sociales entre truies gestantes, ouvrant la voie à un suivi automatique de leur bien-être en élevage collectif.

Vers un outil innovant de surveillance continue et automatisée du bien-être animal

Ce travail se poursuivra dans le cadre d’un nouveau projet en cours d’évaluation, afin d’enrichir et perfectionner la solution développée ici. Il s’agira de passer d’une preuve de concept à une solution robuste et opérationnelle en élevage. Le projet combinera vision par ordinateur, IA et identification par micropuce afin d’améliorer la reconnaissance individuelle, le suivi de l’activité physique et la détection des interactions sociales. L’objectif est de classifier finement la valence et l’orientation des interactions, tout en permettant d’identifier précocement les troubles de santé ou des anomalies environnementales susceptibles d’affecter le bien-être. À terme, cette solution offrira aux chercheurs et aux éleveurs un outil innovant de phénotypage ou surveillance continue et automatisée du bien-être animal, contribuant à la transition vers un élevage plus durable et respectueux des animaux.

Références bibliographiques

A. Blanc, A. Poissonnet, J. Thomas, V. Courboulay, M. Simon, C. Gaillard, Toward the automatic detection of social interactions in gestating sows using image analysis data, Journal of Animal Science, 103, 2025, skaf249. DOI.