Space 22

1. Quoi de neuf en santé et bien être des
jeunes bovins ?

2. Projet DYNALIM
Didier ANDRIEU Bertrand DEROCHE
13 septembre 2022

3. Quels étaient les principaux enjeux
de ce projet ?
AMELIORER
Le confort digestif, la santé et le
bien-être des jeunes bovins
La valorisation de la ration :
l'efficience alimentaire
L'autonomie alimentaire
et protéique

4. Quelle est la porte d'entrée du projet ?
Performances zootechniques habituelles
Jours d'engraissement
Conduite alimentaire habituelle : monophase
Fatigue digestive
Inflammation
croissante
Potentiel de
croissance
maxi atteint
GMQ Indice de consommation
Ensilage
d'herbe
Conduite alimentaire innovante : biphase
Performances zootechniques souhaitées
Ensilage maïs 100%
+ concentrés

5. Quel est l’objectif de DYNALIM ?
Comparer un nouvel itinéraire technique
d’engraissement des jeunes bovins - BIPHASE -
à un itinéraire technique habituel - MONOPHASE -
Quelles conséquences sur :
• La réduction des apports en concentré protéique
• La santé digestive et le bien-être animal
• L'efficacité alimentaire

6. Quels sont les itinéraires techniques
étudiés ?
Conduite
MONOPHASE
Conduite
BIPHASE
Ensilage maïs 100%
+ concentrés
Ens. Maïs 30%
Ensilage
d'herbe 70%
+ concentrés
Phase 1
3 mois
Phase 2
Abattage
Abattage
Transition
Ensilage maïs 100%
+ concentrés

7. Croissances théoriques permises par
les régimes
MONOPHASE
BIPHASE
1650
Croissance (g/j)
1500
1552
1350
Croissance (g/j)
1500
1452
Abattage 740 kg
+19j

8. Les animaux
• 48 jeunes bovins Charolais
• 2 lots, 2 cases/lot  12 JB/case
• Caractéristiques de mise en lot
identiques entre lots et cases

9. Les mesures
Abcès
hépatiques
Comportement
alimentaire
Pied, température
et pH litière
Métabolites
sanguins
Composantes
fécales
En cours d’engraissement Post mortem
Poids,
croissance
Confort digestif, santé et bien-être animal
Caractéristiques
carcasses
ZOOT ZOOT

10. Les premiers résultats
1625
1498
1406
1633
1300
1500
1700
1900
2100
2300
2500
300
350
400
450
500
550
600
650
700
750
07/12/2021 26/01/2022 17/03/2022 06/05/2022 25/06/2022
Croissance
(g/j)
Poids
vif
(kg)
MONOPHASE
BIPHASE
Début essai 1ers abattages
Résultats en accord avec nos
hypothèses
À expliquer avec les
paramètres de santé et
vérifier sur l’ensemble de
l’essai
1603 g/j
1546 g/j
+48 g/j
+101 g/j
Écart
simulation
INRATION

11. Et la suite ?
• Finalisation de l’essai sur la partie zootechnique
 rdv fin 2022
• Analyse des paramètres sanitaires et intérêt économique : souhait de
renforcer ces résultats avec 2 séries supplémentaires (en attente de
financement)
 rdv fin 2024 / 2025

12. Merci de votre attention
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Projet DYNALIM

13. Détection précoce et automatique des
troubles respiratoires à l’aide d’un capteur
multi-paramètres
M. Guiadeur, B. Mounaix, C. Allain, J.J. Bertron, A. Philibert (Institut de l’Elevage),
B. Cornette, S. Valance, L.A. Merle (Ferme expérimentale Les Etablières), S. Assie (ONIRIS), D. Concordet, M. Chassan (ENVT)
13/09/2022
Avec le soutien financier de

14. Pourquoi ces travaux ?
Troubles
respiratoires
des JB
Détectés en élevage
sur la base de signes
cliniques
Intervention
précoce
Précédents
tests de
capteurs
Est-ce que la
combinaison de
capteurs permettrait
d’améliorer la
detection précoce des
TR en engraissement ?
Principal motif
d’utilisation des
antibiotiques
Détection
tardive
Clé du
succès du
traitement
Spécificité et
sensibilité
détection faible

15. Quelques rappels
sur les troubles respiratoires des jeunes bovins
Chez les engraisseurs
 75 à 80% des problèmes de santé (Bareille et al., 2008)
20-30 premiers
jours
d’engraissement
zzz zzz
zzz
Entre 20 et 80% des
JB selon les ateliers
Manque à gagner de
11 à 26 %
4000€ pour atelier
150 places avec
incidence 30%
VIRALE
BoHV-1 – BVDV – BRSV – PIV-3
BACTERIENNE
Mannheimia haemolytica,
Pasteurella multocida,
Mycoplasma bovis
 Diffusion rapide de
l’infection dans un lot
d’animaux de même type

16. Dispositif expérimental
1 Acquérir des données de capteurs
+ signes cliniques de maladie
104
Etat de santé Comportement
Apprendre le lien entre comportement
et état de santé
Vision globale et rationnelle
2 Construire un modèle de prédiction
et évaluer ses performances

17. Dispositif expérimental
1
1 Acquérir des données de capteurs
+ signes cliniques de maladie
104
- Race charolaise
- Pas de primovaccination
- Pas d’antibiotique avant entrée
313 kg +/- 34
229 jours +/- 25
341 kg +/- 42
248 jours +/- 21
2019 2020
6 nov
9 déc
10 nov
10 déc

18. Dispositif expérimental
1 Acquérir des données de capteurs
+ signes cliniques de maladie
Etat de santé
 Observation quotidienne
des signes cliniques de
chaque animal
Écoulement nasal
Écoulement oculaire
Score de
remplissage du
rumen
Respiration
Abattement
Alimentation
Toux

19. Dispositif expérimental
1 Acquérir des données de capteurs
+ signes cliniques de maladie
104
Comportement
 Nb de pas
 Station debout/couché
Collier
Podomètre
Bolus
 Rumination
 Alimentation
 Repos
 T°C rumen
 Buvées

20. Exemple de données collectées par
les capteurs
Température intra-ruminale
(corrigée)
Podomètre
Activité rumination
Buvées (jour)

21. Dispositif expérimental
1 Acquérir des données de capteurs
+ signes cliniques de maladie
104
Etat de santé Comportement
Apprendre le lien entre comportement
et état de santé
Vision globale et rationnelle
2 Construire un modèle de prédiction
et évaluer ses performances

22. Résultats
Définition de l’animal malade
2
Comment avons-nous défini l’animal malade pour construire le modèle ?
Score respiratoire
Ecoulement nasal ou Présence toux
+
Toux faible
+
Ecoulement oculaire
+
FR > 40
+
Amplitude respi augmentée
Score état général
Hyperthermie
+
Abattement
+
Appétit diminué / Absent
+
SRR plat / creux
Animal = malade si score > 4
CONTINUUM
Animal
sain
Animal
malade
Score clinique

23. Résultats
Modèle mathématique et performances
2
Modèle mathématique
8 mesures brutes
issues des
capteurs
Prédiction pour distinguer
un animal sain d’un animal
malade
selon le score défini dans BeefSense
Processusdesélectiondes
variablesd’intérêt
pourobtenirlesm
eilleures
perform
ancesdum
odèle
160 variables
prédictives
Nb de pas
Nb de séquences de repos
Temps passé debout
Durée du repos
Durée de la rumination
T°C moyenne du rumen
T°C maximale du rumen
Nb de boissons
Mesures brutes
de J-4 à J
Mesures dérivées
(normalisation…)
Mesures du statut
sanitaire
par un vétérinaire
Observations cliniques
Températures rectales
2 Construire un modèle de prédiction
et évaluer ses performances

24. Résultats
Modèle mathématique et performances
Modèle mathématique
Quelle capacité à distinguer sain / malade ?
Sensibilité
= pourcentage de malades que l’on détecte comme
malade
Spécificité
= pourcentage de sains que l’on détecte comme sain
Podomètres + Colliers + bolus
77 variables
75 %
On utilise les données J-4 à J-1
pour prédire J
74.5 %
2 Construire un modèle de prédiction
et évaluer ses performances

25. Résultats
Modèle mathématique et performances
Modèle mathématique
Quelle capacité à distinguer sain / malade ?
Sensibilité
= pourcentage de malades que l’on détecte comme
malade
Spécificité
= pourcentage de sains que l’on détecte comme sain
Podomètres + Colliers + bolus
67 variables
75.4 %
On utilise les données J-3 à J
pour prédire J
72.6 %
Que se passe-t-il si on enlève
le bolus ?
2 Construire un modèle de prédiction
et évaluer ses performances

26. Conclusions et perspectives
Est-ce que la maladie affecte le comportement et activités des animaux ?
OUI ! Mais complexe et propre à chaque animal
Est-on capable de détecter de façon précoce et automatique ?
OUI ! 24h avant apparition des signes cliniques, avant œil éleveur/vétérinaire
Avec quelle efficacité ?
Fonction du nb et nature des capteurs
 On perd peu d’efficacité en enlevant le bolus
- 2 points en spécificité
sensibilité identique
= pourcentage de malades que l’on
détecte comme malade

27. Conclusions et perspectives
Quelles actions mettre en place après détection ?
Nécessite de nouveaux travaux :
Quelle stratégie de traitement après alerte ?
Quel impact de cette stratégie sur la maladie dans le lot ?
Sur perf zootechniques, sanitaire…
Preuve de concept Outil d’aide à la décision
Travaux
nécessaires

28. Conclusions et perspectives
Est-ce économiquement rentable ?
Fonction de :
- Stratégie d’action qui sera mise en œuvre après alerte
- Conséquences sur perf zootechnique, sanitaires et consommation de
médicaments
Réutilisable avec un capteur unique peu couteux ?
Modèle mathématique
8 mesures brutes
activités
comportement T°C
Distinguer sain /
Malade selon le
score défini
BeefSense
On peut changer
entrées & sorties mais
méthode toujours
valable

29. Merci de votre attention
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30. SEPTIME : un outil d’aide à la décision
pour gérer la santé des taurillons
Sébastien PICAULT, Sébastien ASSIÉ, Maud ROUAULT (INRAE)
Carole TOCZÉ et Béatrice MOUNAIX (Idele)
13 septembre 2022
Financement : Partenariat :

31. Comment aider l’éleveur à mieux maîtriser les
problèmes respiratoires de ses taurillons ?
Modèles prédictifs des
broncho-pneumonies
des bovins
On en reparle l’an
prochain !
Données issues de
capteurs utilisables en
élevage
Créer des alertes
Optimiser la prise en charge des
animaux malades
Observations de l’éleveur
⇒ Expérimentations chez
des éleveurs volontaires
⇒ Avis d’éleveurs

32. BovINE
Un réseau européen d’innovation
pour améliorer la durabilité de
l’élevage des bovins viande
Partage de connaissances et d’innovations
issues de la recherche
ou des pratiques d’éleveurs
Financement : Pilotage :
Site projet : www./bovine-eu.net

33. Un partenariat associant équipes de
recherche et groupes d’éleveurs.
Des démonstrations en fermes de
solutions innovantes.
Des webinaires ouverts à tous et
rediffusés en ligne.
Accessible dans 9 pays européens.
Le Hub Bovine est une plateforme pour partager
des conseils pratiques et rendre accessibles les
innovations dans 4 thématiques clés de la
durabilité des élevages :
Résilience socio-
économique
Bien-être et
santé
Environnement Productivité et
qualité de la
viande
Des connaissances utiles pour les différents acteurs
de la filière de production des bovins viande, avec
traduction facilitée par le navigateur internet.
Accès libre.
Pour accéder à la plateforme : https://hub.bovine-
Hub BovINE

34. BeBoP : la vidéo au service du bien-être
des taurillons
Béatrice MOUNAIX, Claire MINDUS, Anne AUPIAIS et Agathe CHEYPE (Idele)
Quentin DELAHAYE et Xavier BOIVIN (INRAE)
Jérôme MANCEAU et Vincent GAUTHIER (NEOTEC VISION)
Laure-Anne MERLE (Ferme des Etablières) – Claire DUGAY (France Limousin Sélection)
13 septembre 2022
Financement :
36
36
Partenariat :

35. Comment évaluer le bien-être des taurillons ?
• Des indicateurs
adaptés et mesurables
• Des comportements
« spécifiques »

36. Le comportement : faire parler l’animal
• Un indicateur sensible : le premier à changer en cas de
modification des conditions de vie
• Un indicateur qui parle du ressenti de l’animal
• Un indicateur au niveau de l’individu et pour le groupe
• Mais, en pratique, comment évaluer le comportement ?

37. Analyse vidéo automatisée
• Une solution d’avenir mais qui nécessite une expertise éthologique, de la mise au point
technique, des validations scientifiques, et du développement informatique spécifique
Acquisition d’une
base d’images
Analyse des
vidéos
Développement d’une
intelligence artificielle
• Un processus long et méticuleux où toutes les étapes sont utiles et
importantes
Calcul de la sensibilité et
de la précision

38. D’abord repérer les postures
• Sensibilité : 90% = la plupart des animaux sont bien repérées
• Précision : 77 % = la majorité des postures sont bien identifiées
• Suivre les animaux : un défi informatique à relever dans les conditions d’élevage des taurillons
Apprentissage et
validation : des
séquences qui
présentent une
grande diversité
de situations.

39. Mais la route est longue
• Certains comportements sont rares ou
difficiles à observer par vidéo
En direct Sur caméra
• Le répertoire comportemental des
taurillons est riche
14 000 séquences
Ex. Jeux de langue
20 vidéos
=
25 heures de
travail
APPRENTISSAGE : 750 séquences
VALIDATION : 250 séquences Le mot clé : DIVERSITÉ

40. Rendez-vous l’an prochain !
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stand A39 (Hall 4)
Demain, un outil pour les
éleveurs ?

41. Merci de votre attention
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