Une étudiante au doctorat de l’Université Laval, Tasnime Touil, développe un outil d’intelligence artificielle grâce à la spectroscope infrarouge afin de prédire le pH ruminal et l’acidose subclinique chez les vaches laitières. « Le pH ruminal peut être un indicateur de la santé du rumen de la vache et de ses performances, explique-t-elle. Lorsqu’il est inférieur à 5,8 pendant 300 minutes et plus, il peut entraîner l’acidose ruminale subclinique, une maladie difficile à détecter. »
De plus, l’acidose ruminale subclinique est une maladie lourde de conséquences. Les dommages peuvent être nombreux pour les animaux qui en sont atteints : déficience de la fertilité, diminution de la production du lait et de son taux de matière grasse, mobilité difficile, troubles de digestion, diminution d’appétit, de rumination et d’efficacité alimentaire et augmentation des risques de mortalité. « Cette incidence négative sur la santé des vaches est associée à des pertes monétaires pour l’industrie laitière », poursuit Tasnime Touil.
Il existe déjà sur le marché un bolus, soit un capteur inséré dans le rumen de la vache qui mesure en continu le pH ruminal et qui transmet les données sans fil. Si son utilisation est sans douleur pour l’animal, le bolus est coûteux et peu pratique quand le producteur possède un grand troupeau. C’est pourquoi l’étudiante a voulu valider l’utilisation de la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier, ou spectroscopie IRTF, pour prédire le pH ruminal des vaches.
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Dans le cadre de ses recherches, des bolus ont été utilisés pour surveiller en continu le pH ruminal de 107 vaches Holstein sélectionnées dans 12 fermes commerciales au Québec pendant 90 jours. En parallèle, 2040 échantillons de lait de vache ont été collectés puis analysés pour obtenir des spectres IRTF par le laboratoire de Lactanet.
Les résultats ont démontré que le pH ruminal et l’acidose ruminale subclinique peuvent être détectés à partir d’un échantillon de lait, en combinant l’intelligence artificielle à la spectroscopie IRTF. L’étudiante espère que ce projet de recherche puisse permettre aux producteurs de savoir, par exemple, quelle lignée de femelles est en bonne santé, avec un pH normal et sans trace d’acidose ruminale subclinique.
Tasnime Touil a étudié l’informatique en Tunisie et travaillé comme ingénieure informatique avant de venir faire son doctorat en intelligence artificielle à l’Université Laval avec le professeur adjoint Éric Paquet du Département des sciences animales de la Faculté des sciences de l’agriculture et de l’alimentation. « Je me suis intéressée à l’intelligence artificielle comme spécialité, dit-elle. C’est très intéressant, c’est vraiment l’avenir. Et j’adore vraiment les sciences animales, tout ce qui touche la santé, la médecine, la biologie. Vous savez, les animaux et nous, nous sommes liés. On boit le lait de la vache. » Pour l’informaticienne, il était donc naturel de mettre ses connaissances en intelligence artificielle au service de la production laitière.
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Source : Université Laval
