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Et si l’IA permettait de compléter
l’observation du comportement des taurillons?
Webinaire BeBoP 30 mai 2024 1
Agathe CHEYPE et Béatrice MOUNAIX
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Deep Learning : une sous-catégorie de l’IA qui utilise des réseaux de neurones
artificiels profonds pour apprendre à partir de données annotées.
Ils sont notamment utilisés pour interpréter le contenu d’images et de vidéos.
- Apprentissage supervisé
- Très efficace pour réaliser une tâche précise (ex : détection d’objet dans une
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- Ils ne peuvent réaliser que les tâches apprises
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Apprentissage
Un algorithme de Deep Learning est composé de 2 phases :
- Une phase d’apprentissage : développement de l’algorithme basé sur des images/séquences annotées
Base d’apprentissage :
images annotées
Couché
Debout
Debout
Détecteur :
Localise l’animal et
classifie sa posture
Algorithme
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Validation
Un algorithme de Deep Learning est composé de 2 phases :
- Une phase de validation : validation de l’algorithme qui se base sur des images/séquences qui ne sont pas
présentes dans la base d’apprentissage
7
Performance
Détecteur :
Localise l’animal et
classifie sa posture
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Le comportement animal en éthologie
(Campan et Scapini, 2002, Petit, 2019)
9
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observables d’un individu
à un moment et dans un lieu particulier
Organisation des activités motrices de l’individu
Etudier le comportement,
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Observer les comportements visibles !
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10
SCAN SAMPLING:
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3 observateurs entrainés >95% de precision:
nb d’anx par parc couchés/debout, mangeant,
buvant, autres
CONTINUOUS SAMPLING:
fréquence et durée pour chaque animal :
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Léchage social, léchage des barres, jeu de langue,
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brosse (logiciel Boris)
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Observations visuelles de 08h00 à 17h30
J-2, J-1, pose des brosses, J 1, J 2, J 4, J 8, J 16, J 32 and J 64
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Rythme journalier des comportements
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11
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Jeux de langues Léchage de barres Coups de tête
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Observer les comportements cachés, sans
déranger, sans être là avec BeBoP
12
Quel matériel ?
13
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Le matériel installé
14
Contraintes :
● Modèle extérieur : IP67
● Adaptable à différentes hauteurs
● Jour et nuit
● Assez de résolution pour observer les animaux les plus éloignés
● Câblage simple
● Budget
Choix : Matériel de vidéosurveillance
● 4 Mpixels couleur, Zoom x 4 pilotable
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● Transmission H26x
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Le matériel installé
15
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Le matériel
16
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engraissement entre 8 - 18 mois
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17
Et si l’IA permettait de compléter
l’observation du comportement des taurillons?
L’intelligence artificielle
pour prédire les comportements des taurillons
18
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L’analyse vidéo automatisée du comportement
19
Enregistrement de
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précision
20
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21
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22
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Phase d’apprentissage du réseau de neurones :
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23
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1. Localiser le taurillon
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25
Couché Debout
Phase de prédiction des comportements
par le réseau de neurones
Ingère Boit
3. Identifier et suivre chaque bovin avec un algorithme de suivi
26
Phase de prédiction des comportements
par le réseau de neurones
Phase de prédiction des comportements
par le réseau de neurones
4. Extraire à partir de l’identification et suivre chaque bovin
27
28
Phase de prédiction des comportements
par le réseau de neurones
Se lève
Se couche
Se déplace
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29
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Résultats de prédiction
Précision
Prédiction Algo
Vérité Terrain
VP
Vérité Terrain Prédiction Algo
FP
VP
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Précision
Prédiction Algo
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VP
Vérité Terrain Prédiction Algo
FP
VP
VP + FP
Posture
Activité
Précision
Détection 0.99
Debout 0.97
Couché 0.99
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Mange 0.94
Boit 0.63
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Résultats de prédiction
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Précision
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Précision
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Activité
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Détection 0.99 0.72
Debout 0.97 0.78
Couché 0.99 0.46
Se lève 0.62 0.72
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34
Nb de JB réel en position couché dans la case
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Des indicateurs comportementaux
en construction
35
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Des indicateurs comportementaux en construction
Posture
Activités
Ingère
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Interactions positives
Interactions négatives
Debout/ couché
Stéréotypies
Représentation graphique
Webinaire BeBoP 30 mai 2024 37
Des indicateurs comportementaux en construction
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Activités
Durée
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Comparaison à une norme
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Interactions positives
Interactions négatives
Debout/ couché
Stéréotypies
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Partenariat
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BeeBOP diaporama webinaire : Et si l’IA permettait de compléter l’observation du comportement des taurillons?

  • 1. Et si l’IA permettait de compléter l’observation du comportement des taurillons? Webinaire BeBoP 30 mai 2024 1 Agathe CHEYPE et Béatrice MOUNAIX Vincent GAUTHIER et Jérôme MANCEAU Quentin DELAHAYE et Xavier BOIVIN Sixtine FAUVIOT et Laure-Anne MERLE Claire DUGUÉ
  • 2. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Introduction En complément des actions filière Un outil prometteur à l’état de preuve de concept BeBoP Combiner vidéo et IA pour analyser les comportements Détecter des troubles précoces Mieux connaître ses animaux Compléter l’observation des taurillons
  • 3. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Démonstrateur BeBoP 3
  • 4. 4 L’IA et vous? Quelques instants pour un sondage
  • 5. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Quelques mots sur l’intelligence artificielle 5 Mais de quelle IA parle-t-on ? IA selon le parlement européen : « la possibilité pour une machine de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité » Deep Learning : une sous-catégorie de l’IA qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour apprendre à partir de données annotées. Ils sont notamment utilisés pour interpréter le contenu d’images et de vidéos. - Apprentissage supervisé - Très efficace pour réaliser une tâche précise (ex : détection d’objet dans une image) - Ils ne peuvent réaliser que les tâches apprises
  • 6. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Apprentissage Un algorithme de Deep Learning est composé de 2 phases : - Une phase d’apprentissage : développement de l’algorithme basé sur des images/séquences annotées Base d’apprentissage : images annotées Couché Debout Debout Détecteur : Localise l’animal et classifie sa posture Algorithme
  • 7. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Validation Un algorithme de Deep Learning est composé de 2 phases : - Une phase de validation : validation de l’algorithme qui se base sur des images/séquences qui ne sont pas présentes dans la base d’apprentissage 7 Performance Détecteur : Localise l’animal et classifie sa posture Base de validation : images non annotées Algorithme
  • 8. Quel intérêt d’analyser le comportement ? 8
  • 9. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Le comportement animal en éthologie (Campan et Scapini, 2002, Petit, 2019) 9 Ensemble des manifestations motrices observables d’un individu à un moment et dans un lieu particulier Organisation des activités motrices de l’individu Etudier le comportement, c’est rendre du compte de ce que fait un animal : comment, où, quand, avec qui et pourquoi
  • 10. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Observer les comportements visibles ! (Meneses et al., 2021) 10 SCAN SAMPLING: Photo instantanée toutes les 10-minutes: 3 observateurs entrainés >95% de precision: nb d’anx par parc couchés/debout, mangeant, buvant, autres CONTINUOUS SAMPLING: fréquence et durée pour chaque animal : 23 observateurs entrainés :*> 95 % de précision Léchage social, léchage des barres, jeu de langue, coup de tête, chevauchement , utilisation de la brosse (logiciel Boris) 54 Jeunes Bovins Observations visuelles de 08h00 à 17h30 J-2, J-1, pose des brosses, J 1, J 2, J 4, J 8, J 16, J 32 and J 64
  • 11. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Rythme journalier des comportements (Meneses et al., 2021, 85 h d’enregistrement) 11 Brosse Chevauchement Léchages sociaux Jeux de langues Léchage de barres Coups de tête
  • 12. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Observer les comportements cachés, sans déranger, sans être là avec BeBoP 12
  • 14. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Le matériel installé 14 Contraintes : ● Modèle extérieur : IP67 ● Adaptable à différentes hauteurs ● Jour et nuit ● Assez de résolution pour observer les animaux les plus éloignés ● Câblage simple ● Budget Choix : Matériel de vidéosurveillance ● 4 Mpixels couleur, Zoom x 4 pilotable ● Éclairage IR 850nm intégré ● Transmission H26x ● POE (caméra alimentée par le câble Ethernet) ● Enregistreur multi-caméras
  • 15. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Le matériel installé 15
  • 16. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Le matériel 16 4 cases avec 6 Limousins élevage entre 8 -15 mois 4 cameras 8 cases avec 13 Charolais engraissement entre 8 - 18 mois 8 cameras Enregistrement continu pendant toute une période d'engraissement Extraction des vidéos tous les trois jours
  • 17. A vos questions 17 Et si l’IA permettait de compléter l’observation du comportement des taurillons?
  • 18. L’intelligence artificielle pour prédire les comportements des taurillons 18
  • 19. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 19 L’analyse vidéo automatisée du comportement 19 Enregistrement de vidéos Annotation des vidéos Développement d’une intelligence artificielle Calcul de la sensibilité et de la précision
  • 20. 20 Localisation des animaux Classification des postures et des activités Annotation des activités statiques
  • 21. Annotation des comportements dynamiques 21 Ajout manuel de comportements Logiciel Tattoo
  • 22. Extraction des comportements dynamiques 22 Vidéos Extraction des imagettes
  • 23. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Phase d’apprentissage du réseau de neurones : localisation et classification des activités statiques 23 790 images (> 1000 annotations par activité)
  • 24. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 24 Phase d’apprentissage du réseau de neurones : Classification des activités dynamiques 100 séquences par activité
  • 25. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 1. Localiser le taurillon 2. Détecter une activité statique 25 Couché Debout Phase de prédiction des comportements par le réseau de neurones Ingère Boit
  • 26. 3. Identifier et suivre chaque bovin avec un algorithme de suivi 26 Phase de prédiction des comportements par le réseau de neurones
  • 27. Phase de prédiction des comportements par le réseau de neurones 4. Extraire à partir de l’identification et suivre chaque bovin 27
  • 28. 28 Phase de prédiction des comportements par le réseau de neurones Se lève Se couche Se déplace Se lèche 5. Classifier les activités dynamiques
  • 29. Principe: Contraintes des séquences choisies dans le jeu de validation : Deux sites Trois stades d’engraissement Différents horaires de la journée Différents angles de vue des caméras Séquences différentes des séquences soumises à l’algorithme en apprentissage 29 Validation des performances de l’algorithme à partir d’une vérité terrain Prédiction des comportements par l’algorithme Analyse des comportements par humain Comparaison
  • 30. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 30 Résultats de prédiction Précision Prédiction Algo Vérité Terrain VP Vérité Terrain Prédiction Algo FP VP VP + FP
  • 31. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 31 Précision Prédiction Algo Vérité Terrain VP Vérité Terrain Prédiction Algo FP VP VP + FP Posture Activité Précision Détection 0.99 Debout 0.97 Couché 0.99 Se lève 0.62 Se couche 0.64 Mange 0.94 Boit 0.63 Se déplace 0.59 Résultats de prédiction
  • 32. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 32 Précision Prédiction Algo Vérité Terrain VP Vérité Terrain Prédiction Algo FP VP VP + FP Sensibilité VP VP + FN Vérité Terrain Vérité Terrain Prédiction Algo Prédiction Algo VP FN Résultats de prédiction
  • 33. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 33 Précision Prédiction Algo Vérité Terrain VP Vérité Terrain Prédiction Algo FP VP VP + FP Sensibilité VP VP + FN Vérité Terrain Vérité Terrain Prédiction Algo Prédiction Algo VP FN Posture Activité Précision Sensibilité Détection 0.99 0.72 Debout 0.97 0.78 Couché 0.99 0.46 Se lève 0.62 0.72 Se couche 0.64 0.70 Mange 0.94 0.93 Boit 0.63 0.77 Se déplace 0.59 0.72 Précision moyenne : 0.77 Sensibilité moyenne : 0.73 Résultats de prédiction
  • 34. 34 Nb de JB réel en position couché dans la case Algorithme Résultats de prédiction
  • 36. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 36 Des indicateurs comportementaux en construction Posture Activités Ingère Boit Interactions positives Interactions négatives Debout/ couché Stéréotypies Représentation graphique
  • 37. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 37 Des indicateurs comportementaux en construction Fréquences de changements Posture Activités Durée Synchro du groupe Localisation … Représentation graphique Comparaison à une norme Détection de déviations Ingère Boit Interactions positives Interactions négatives Debout/ couché Stéréotypies
  • 38. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Des indicateurs comportementaux en construction 38 Temps passé couché à la case par jour
  • 39. A vos questions 39 Et si l’IA permettait de compléter l’observation du comportement des taurillons?
  • 40. Les avis d’utilisateurs potentiels à recenser 40
  • 42. Webinaire BeBoP 30 mai 2024 Et si l’IA permettait de compléter l’observation du comportement des taurillons? 42 Outil prometteur Processus long et méticuleux Partenariat multi- compétences Contribuer à évaluer le bien- être en continu L’IA un outil à rendre profitable aux éleveurs
  • 43. Merci pour votre participation Webinaire BeBoP 30 mai 2024 43 Contact : agathe.cheype@idele.fr