Prédire les comportements des veaux de boucherie à partir d’accéléromètres

Cette étude développe un cadre d’apprentissage automatique destiné à prédire les comportements de veaux de boucherie nouveau-nés à partir de données enregistrées par un accéléromètre placé dans un collier pendant les deux premières semaines de vie. L’objectif était de disposer d’indicateurs comportementaux automatisés pour suivre les veaux sans multiplier les observations directes, difficiles à réaliser dans les élevages. Les signaux de mouvement ont été traités afin de distinguer différentes activités et d’entraîner des modèles de classification capables de transformer des séries temporelles brutes en informations utiles pour le suivi des animaux. L’approche illustre l’intérêt des outils d’élevage de précision pour documenter les phases précoces de la vie du veau, période déterminante pour sa santé et son adaptation. Les auteurs discutent toutefois les conditions nécessaires à une utilisation en élevage : qualité de la pose des capteurs, robustesse des modèles entre élevages, validation des classes comportementales et interprétation des alertes par les éleveurs et les vétérinaires.

Référence : Coon, R. E., Camargo, V. A., & Pajor, E. A. (2026). Predicting behaviours of beef calves from accelerometer data: A machine learning framework. Applied Animal Behaviour Science, 304, Article 107143.

Source : Applied Animal Behaviour Science