L’IA au service des éleveurs

Baptisée MooLogue, cette application est l’une des deux nouveautés signées par le professeur Suresh Neethirajan et son équipe Mooanalytica. La seconde, appelée DairyAir Canada, permet d’évaluer rapidement la production de méthane dans une exploitation laitière au cours des 15 dernières années. Deux outils qui démontrent la puissance des technologies d’analyse issues de l’intelligence artificielle.

« MooLogue peut aider quelqu’un qui n’a jamais travaillé avec des vaches, ou qui vient d’un autre secteur d’élevage comme le porc ou la volaille, à comprendre ce qu’il entend dans une étable laitière », explique Suresh Neethirajan, qui enseigne à la fois à la faculté d’informatique et à celle d’agriculture de Dalhousie.

Des capteurs à l’écoute des vaches

Pour créer la base de données sonore de l’application, les étudiants ont installé capteurs et enregistreurs dans 13 fermes à différents endroits : salle de traite, stalles, aires de vêlage, etc. Résultat : des centaines d’heures de vocalises bovines, associées à des images vidéo et analysées par intelligence artificielle pour comprendre à quoi correspond chaque son.

Les chercheurs ont ainsi établi des correspondances précises :

• Lorsqu’une mère tisse des liens avec son veau, elle mugit à une fréquence comprise entre 120 et 280 Hz, émettant des murmures à basse fréquence qui peuvent durer jusqu’à 2,5 secondes.

• Lorsqu’une vache est en détresse, ses cris sont plus urgents, à une fréquence comprise entre 600 et 1 200 Hz, et peuvent durer plus de trois secondes.

Les chercheurs peuvent désormais déterminer quand les vaches sont sur le point d’être nourries et quand elles se saluent entre elles. Ils peuvent également déterminer quand elles sont en chaleur. Ces résultats ont été validés par des éleveurs expérimentés, qui savent déjà interpréter ces signaux instinctivement.

Mais dans un contexte où de plus en plus d’employés agricoles n’ont pas grandi dans une ferme, ces sons deviennent un outil d’apprentissage précieux. « Les utilisateurs peuvent s’exercer avec l’appli : voici un cri de faim, voici un signe de frustration, voici une vache en chaleur », décrit Suresh Neethirajan.

L’application pourrait aussi servir aux étudiants vétérinaires, leur permettant de se familiariser avec le comportement des bovins sans contact direct.

Vers une « vigie » pour vaches ?

Les prochaines étapes vont encore plus loin : l’équipe imagine une«boîte noire» placée dans l’étable, capable d’enregistrer, d’analyser et d’envoyer automatiquement des rapports au producteur.

Un doctorant travaille déjà sur un véritable traducteur bovin, utilisant le traitement du langage naturel pour convertir les meuglements en phrases compréhensibles. En analysant plus de 300 contextes différents de frustration, les chercheurs ont remarqué que certains « schémas sonores » revenaient systématiquement — presque comme des syllabes ou des mots.

Les travaux portent pour l’instant sur la race Holstein, la plus répandue dans les fermes laitières canadiennes, mais des recherches sont aussi menées sur les bovins de boucherie, plus difficiles à étudier, car souvent élevés à l’extérieur.

Suivre les émissions de méthane à la ferme

L’autre application, DairyAir Canada, s’attaque à un enjeu environnemental majeur : les émissions de méthane, issues des rots des vaches et des fosses à lisier. Peu d’outils permettaient jusqu’ici de mesurer ces rejets à l’échelle de la ferme.

Grâce à des données croisées de trois satellites — NASA Terra, Sentinel-5P (Europe) et GOSAT (Japon) —, l’équipe de Dalhousie a pu établir une cartographie fine des émissions pour chaque exploitation laitière du pays entre 2010 et 2024.

L’application offre bien plus qu’un simple instantané, elle permet :

• de comparer les résultats d’une ferme avec ceux d’autres exploitations dans un rayon de 50 à 100 km;

• d’obtenir des moyennes provinciales et nationales;

• d’analyser les tendances selon les saisons et de télécharger des rapports détaillés.

Selon les chercheurs, les émissions de méthane ont globalement augmenté au cours des 15 dernières années, avec des variations selon les régions : certaines années, l’Ontario menait le classement, d’autres fois, c’était le Québec.

Des outils pour agir

Pour Suresh Neethirajan, ces nouvelles données offrent enfin un point de référence aux producteurs, leur permettant d’ajuster leurs pratiques. Le projet a reçu l’appui des Producteurs laitiers du Nouveau-Brunswick et de la Nouvelle-Écosse, ainsi que de plusieurs programmes gouvernementaux de financement de l’agriculture.

Les deux applications — MooLogue et DairyAir Canada — sont dès maintenant disponibles sur Apple et, depuis le 14 octobre, sur Android.

Grâce à elles, le monde laitier entre un peu plus dans l’ère de l’intelligence artificielle… et les vaches n’auront bientôt plus de secrets pour leurs éleveurs.

Cet article de John Greig publié dans Farmtario a été traduit et adapté par Le Bulletin des agriculteurs.

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« Racine est plus qu’une solution technologique. C’est un effort pour fournir à l’agriculture canadienne des informations accessibles et fiables », a déclaré Justine Hendricks, présidente et chef de la direction de FAC.

En collaborant avec RDAR, FAC renforce la portée de l’outil, qui vise à mieux desservir l’ensemble du secteur agricole et agroalimentaire canadien.

Des conseils pratiques, au bon moment

Racine s’attaque à une problématique bien connue : le manque d’information accessible et fiable à tout moment sur le terrain. Grâce à une combinaison de recherche appliquée, d’expérience et de pratiques éprouvées, le conseiller virtuel fournit des informations concrètes au moment où les personnes en exploitation en ont besoin.

En simplifiant la prise de décision, Racine aide à réduire le nombre d’essais-erreurs, à augmenter la productivité et à diminuer les risques liés à l’adoption de nouvelles pratiques — le tout via un simple téléphone mobile.

Déployé discrètement plus tôt cette année, l’outil a déjà traité plus de 2900 conversations portant sur des enjeux concrets de gestion agricole et 91 % des personnes qui s’en sont servi ont déclaré que les résultats leur avaient été utiles. Il a analysé près de 400 images envoyées par des utilisateurs, ce qui a permis de reconnaître des pièces et même de résoudre des problèmes d’équipement.

En tant qu’IA évolutive, Racine est capable de s’enrichir constamment grâce aux dernières données issues de la recherche agricole canadienne et internationale.

Mark Redmond, directeur général de RDAR, souligne l’importance de ce partenariat : « Nous voulons que les résultats de nos recherches soient accessibles à l’ensemble de la classe agricole. Grâce à Racine, nous franchissons cette étape ».

Il ajoute que bien que RDAR et FAC aient souvent travaillé en parallèle, ce partenariat officialisé marque le début d’une collaboration plus étroite et structurée.

IA ou contact humain : un équilibre à trouver

Depuis des années, l’ensemble de la communauté agricole utilise divers outils — balados, webinaires, vidéos YouTube, réseaux sociaux — pour diffuser l’information. Mais certains experts en vulgarisation agricole rappellent que rien ne remplace le lien humain.

« Sans une relation de confiance, avec quelqu’un qui vous connaît et peut adapter les conseils à votre réalité, l’adoption de nouvelles pratiques reste difficile », affirme Tracy Herbert, du Beef Cattle Research Council.

L’arrivée d’outils comme Racine marque un tournant dans la façon dont les agricultrices et les agriculteurs vont accéder à l’expertise agricole. Si l’IA ne remplace pas le contact humain, elle devient un allié stratégique pour faire face aux défis de demain.

Cet article de Robert Arnason publié dans Grainews a été traduit et adapté par Le Bulletin des agriculteurs.

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Durant les trois jours, des chercheurs provenant de différentes institutions ont partagé les résultats de travaux en cours, dont plusieurs étudiants en maîtrise et doctorat. Voici un bref aperçu de ce qui a été présenté durant le congrès.

Plusieurs recherches ont mis à profit les banques de données disponibles en agriculture pour mieux comprendre des interactions entre sol, environnement, ou encore le traitement d’images, pour effectuer de meilleurs diagnostics.

Les drones sont dans ce sens de plus en plus utilisés pour capter et analyser des images. Une application est en développement à l’Université McGill et à l’Association canadienne pour les plantes fourragères (ACPF) pour déterminer la survie des luzernières à l’aide de photos prises dans le champ. Un groupe a pu élaborer un modèle prédictif efficace à plus de 95%, en prenant une multitude de photos et en les faisant analyser grâce à l’intelligence artificielle.

L’érosion dans les sols organiques a été le sujet d’une étude regroupant plusieurs universités dans des terres de la Montérégie-Ouest en été 2022. Le déplacement de particules a causé des pertes de 34 T/ha, ou 14 T/ha lorsqu’on retire les valeurs maximales pouvant être attribuées à la minéralisation ou à l’érosion hydrique. Les pertes ont davantage été causées par les vents latéraux que ceux en hauteur, mais il faudra pousser davantage la recherche puisque les pertes de terres ne seraient pas liées aux particules fines.

Quel est le meilleur moyen de drainer des terres compactées? Une étude comparative de l’Université Laval entre l’utilisation de saules sur deux ans et des tranchées drainantes ont démontré des résultats plus probants et à plus long terme avec les saules. Une fois détruit, l’effet des saules a perduré encore trois ans dans les terres où la technique avait été utilisée.

Louis Longchamps, de l’Université Cornell, a présenté un modèle développé afin d’intégrer les expérimentations que font d’eux-mêmes les producteurs agricoles afin d’en déduire les résultats et les faire partager aux autres producteurs. Il procède actuellement à ce genre d’approche dans l’État de New-York, appelée On-Farm Experimentation. Le modèle offrirait plus de chance de réussite à long terme puisqu’il s’élabore à partir des initiatives des producteurs eux-mêmes.

Lucie Violland, étudiante à la maîtrise à l’UQAM, a analysé la manière dont John Deere utilisait depuis plus d’une décennie les données recueillies par ses différentes applications pour développer des services vendus aux producteurs agricoles. Bien que les producteurs puissent toujours utiliser à titre personnel les données qu’ils fournissent, il existe des limites qui pourraient limiter leur usages. On peut aussi s’interroger sur le fait que John Deere soit dépositaire d’autant de données sur les terres en Amérique du Nord et la manière dont il les monétise.

Sur l’aspect socio-économique, des travaux ont démontré que l’aspect social était déterminant dans l’adoption de pratiques agricoles durables. Les gouvernements doivent d’abord se préoccuper des réalités sur le terrain avant d’élaborer leurs politiques. Elles doivent également bénéficier d’un accompagnement pour s’assurer d’être un succès.

Paul Thomassin, de l’Université McGill, a fait valoir que les institutions devaient s’adapter aux changements climatiques et aux pressions financières des producteurs agricoles, dont la rentabilité est minée depuis plusieurs années. Une réforme de La Financière agricole est dans ce sens nécessaire.

Geneviève Grossenbacher, directrice des politiques à Fermiers pour la transition politique, en vient au même constat à la suite d’un sondage mené auprès des producteurs agricoles sur les changements climatiques. C’est au Québec que la menace que posent les changements climatiques est considérée comme étant le principal défi actuellement en agriculture. L’étude démontre que 76% des producteurs interrogés avaient été affectés directement par un événement climatique majeur. Dans ce sens, le mécanisme de réponse des organismes assurant une forme de protection est jugé désuet puisqu’ils doivent constamment s’ajuster et réagir après coup.

Il ne s’agit que d’un aperçu de ce qui a été présenté au cours du congrès. Toutes les présentations (plus de 50) et le résumé des recherches sont disponible sur le site du RQRAD.

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L’assistant virtuel parcourt des téraoctets, soit environ 1,5 million de pages de documentation technique, et fournit des réponses instantanées basées sur les données disponibles. Par exemple, un concessionnaire confronté à un problème sur une machine peut entrer le numéro de série pour recevoir une réponse précise et adaptée. L’outil est capable de traiter des requêtes dans 21 langues, rendant son utilisation accessible à un large éventail d’utilisateurs à travers le monde.

« Notre objectif à long terme est de dépasser la simple communication transactionnelle pour offrir une expérience intuitive et conversationnelle. Plutôt que d’utiliser une multitude d’outils pour accomplir leurs tâches quotidiennes, les concessionnaires pourront interagir facilement avec CNH à partir d’un seul outil », explique Luca Rinero, ingénieur en pièces et services chez CNH.

« L’AI Tech Assistant est véritablement un partenaire qui nous aide à résoudre des problèmes que nous n’avions jamais rencontrés auparavant », ajoute Brad Mayer, directeur du service après-vente chez Titan Machinery, un important concessionnaire d’équipements agricoles et de construction comptant 151 concessions dont 94 aux États-Unis, 41 en Europe et 16 en Australie. « Cet outil permet à nos employés de trouver des réponses sans même savoir où chercher. Plus le problème est complexe, plus cet assistant nous est utile. »

Le robot conversationnel est déjà utilisé par plus de 300 concessionnaires agricoles et de construction agréés en Amérique du Nord, en Australie, en Nouvelle-Zélande, et son déploiement mondiale est en cours. Les employés de CNH en Europe et au Brésil se familiarisent actuellement avec l’outil qui devrait être opérationnel à l’échelle mondiale d’ici mars 2025.

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Depuis trois ans, l’agriculture a fait son entrée au CES. John Deere a fait parler de lui pour ses derniers modèles de tracteurs intelligents, mais c’est la société Kubota qui sort du lot cette année en remportant le prix de la meilleure innovation dans les machineries industrielles, le « Best of Innovation in Industrial Equipment and Machinery » pour son tracteur robotisé, le KATR. Ce dernier est un robot à quatre roues, conçu pour demeurer stable dans les terrains inégaux. Il est doté d’un système de contrôle de la stabilité qui ajuste les quatre essieux pour maintenir le tracteur à niveau dans les côtes et les pentes. Il a une capacité de cargaison de 240 kilos et peut être contrôlé à distance ou par une personne à bord. Il est possible de l’équiper d’un moteur à combustion ou électrique.

Kubota n’est pas la seule entreprise à s’être démarquée de la concurrence. Douze produits dans le secteur alimentation et technologie ont reçu des prix. Plusieurs concernant la production en serre et la gestion des entrepôts. Une technologie récompensée concerne l’aquaculture, alors qu’une autre s’est penchée sur la texture de la nourriture fait en laboratoire. Une application tente, pour sa part, de mieux comprendre l’activité des abeilles et de réguler l’environnement des ruches pour des conditions optimales.

Un autre produit a attiré l’attention du jury soit le Feed Head Monitor qui serait le premier appareil portable pour vaches. Il surveille huit signes vitaux : fréquence cardiaque, respiration, consommation alimentaire (RFI), rumination, œstrus, niveaux d’activité, boiterie et prise de poids.

Le CES, qui se tient du 6 au 10 janvier, recevait 150 000 participants cette année. Après le « buzz » créé par l’arrivée massive de l’intelligence artificielle dans les produits de consommation, l’édition 2025 était jugée comme étant une de transition avec moins de produits révolutionnaires.

Un des éléments les plus abordés lors du salon avait peu à faire avec la technologie toutefois. À quelques jours de l’investiture du président élu Donald Trump, la promesse d’imposer d’importantes taxes douanières sur les importations en provenance du Canada, du Mexique, de la Chine et d’autres partenaires commerciaux des États-Unis retenait beaucoup d’attention. La mesure suscite des inquiétudes quant à la montée en flèche des coûts pour les entreprises comme pour les consommateurs.

« Nous ne sommes pas en faveur de ce type de mesure, c’est certain », a commenté, en conférence de presse, Gary Shapiro, pdg de la Consumer Technology Association (CTA), le lobby du secteur technologique américain et organisateur du CES.

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Avec des revenus potentiels de 200 milliards de dollars en 2050, l’agriculture numérique représenterait déjà un marché de 110 milliards actuellement. On connait déjà l’agriculture de précision, qui se résume par faire les bons choix, de la bonne manière au bon moment, le tout afin d’obtenir de meilleurs résultats. Avec l’agriculture numérique, la logique est poussée d’un cran : on connecte ensemble des machines, par exemple des capteurs, afin d’avoir encore plus de données et, par conséquent, de bons modèles. L’aboutissement est l’agriculture 5.0, ou l’agriculture de robotique, où les données sont échangées entre les machines et améliorent les interventions, par exemple au champ.

Les applications de l’intelligence artificielle (IA) sont nombreuses, que ce soit pour le bien-être animal ou l’amélioration des rendements en grande cultures, en détectant par exemple les insectes ou les maladies. En production en serre, l’IA est déjà bien déployée.

Le point de départ pour une utilisation de l’IA en agriculture peut être l’analyse d’images. Ces dernières sont décomposées pour en tirer le plus de données possibles, en appliquant différents filtres. On peut le faire pour mieux comprendre le comportement des animaux. En grandes cultures, un drone pourrait faire des prédictions de la biomasse du maïs-grain grâce à l’élaboration au préalable d’un modèle depuis le traitement des images.

L’IA s’applique aussi pour le traitement de données pures qui aideront à établir la rentabilité d’une culture, par exemple la création d’une carte de profitabilité depuis les données agronomiques et économiques. « En combinant l’ensemble des données, on est capable d’avoir un modèle qui va prédire le rendement de notre champ », résume Étienne Lord. Il donne en exemple un champ où la production d’une carte de profitabilité a permis de comprendre que les profits seraient nuls pour plusieurs années. En interrogeant l’IA, il a été possible d’obtenir des réponses sur la manière de le rentabiliser.

Pour le futur, Étienne Lord entrevoit que les machines sur une ferme seront connectées ensemble, ce qui permettra ce qu’il appelle une surveillance dynamique des champs. Elle sera rendue possible non seulement grâce aux données de la ferme, mais aussi depuis les satellites qui enverront des messages sur diverses problématiques demandant une vérification en personne et possiblement, une intervention.

Il est certain que les défis restent nombreux jusqu’à cette application de l’IA sur les fermes. Il est question d’investissements, de compétences et d’une possible dépendance à la technologie, mais les opportunités liées à plus de connectivité se traduisent par de nombreux avantages. On parle de rentabilité augmentée, une meilleure durabilité de l’environnement, de meilleurs produits, un bien-être animal amélioré et une meilleure attractivité du secteur.

Et pour être en mesure de faire les choix, il faudra comprendre ce qu’il en retourne pour bien se positionner vers l’agriculture 5.0.

Plus de 800 personnes étaient présentes sur place et en mode virtuel, une assistance record pour cette nouvelle mouture de l’événement qui se tenait sur une seule journée avec Assemblée générale annuelle le matin, conférences en après-midi et cérémonie de remise de prix et signature du livre d’or pour les nouveaux agronomes en fin de journée.

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L’événement, qui se tient à Las Vegas du 9 au 12 janvier 2024, tient pour une seconde année un volet consacré à l’agriculture. La durabilité ayant été ciblée comme un des thèmes importants de l’année 2024, le secteur agricole est considéré comme tendance. Toutes les technologies visant à préserver, à économiser ou à mieux utiliser les ressources sont à l’avant-plan.

Et comme pour la totalité des sujets abordés pour cette édition, l’intelligence artificielle domine les discussions. Dans le secteur agricole, la fusion entre la robotique vole la vedette. Une société fournissant des services combinant la robotique et l’IA dans le secteur porcin, Plenty, doit notamment recevoir un prix d’innovation lors du CES 2024.

Goodyear et Kubota font partie, quant à elles, des 800 entreprises faisant leur entrée à l’événement qui en est à sa 59^e édition. Les manufacturiers tels que John Deere et Caterpilar y seront présents également. Bobcat dévoile, pour sa part, un nouveau véhicule électrique et autonome.

Les annonces devraient se multiplier dans les prochains jours à mesure que l’événement se déploiera.

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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.

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

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La détection précoce et précise des boiteries offre un avantage intéressant puisqu’elle enlève le biais de la subjectivité lors de la détection. Elle offre aussi une plus grande précision et permet de détecter les cas peu sévères qui pourraient passer inaperçus. Les caméras permettent aussi de détecter de façon systématique les vaches boiteuses.

Toutefois, si elles s’avèrent prometteuses, les technologies testées ne sont pas prêtes pour être utilisées à grande échelle. « Pas de façon convaincante », explique Dörte Döpfer. 

Dans les dernières années, l’équipe du chercheur chinois Xi Kang a utilisé une caméra 2D placée à côté de la vache qui utilise l’apprentissage profond. L’objectivité de sensibilité est de plus de 90%, mais les résultats sont moindres pour l’instant. CattleEye est une autre technologie qui promet 80 à 90% de précision pour la détection des boiteries, comparativement aux détections effectuées par des experts. Elle est basée sur des caméras 3D. « Il y aura un intérêt commercial pour vendre ces produits », a ajouté la chercheuse qui n’a pas d’intérêt financier dans ces technologies.

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