Objectifs du projet

L’agnelage est une période clé en élevage ovin, nécessitant une surveillance accrue pour limiter la mortalité des agneaux et garantir le bien-être des brebis. Aujourd’hui, aucun système automatisé de détection des mises-bas n’est commercialisé pour les petits ruminants, contrairement aux dispositifs existants pour les bovins et les équins.
Le projet Num'Agnel vise à développer une solution innovante de surveillance des agnelages, combinant, capteurs embarqués, caméras et intelligence artificielle. L’objectif est de fournir aux éleveurs un outil fiable permettant d’anticiper et d’alerter lorsqu’une mise-bas est imminente.
En automatisant cette surveillance, Num'Agnel ambitionne de réduire la charge de travail des éleveurs, diminuer la mortalité des agneaux et améliorer le bien-être animal.
 

Les actions du projet

1. Développement et déploiement des technologies de surveillance

Le projet repose sur l’intégration de plusieurs technologies complémentaires :

• Caméras et vision par ordinateur : Des systèmes vidéo seront installés en bergerie pour observer les comportements des brebis à l’approche de la mise-bas.
• Capteurs embarqués : Des accéléromètres et proxy-loggers  seront placés sur les animaux pour détecter les changements de posture et d’activité.
• Intelligence artificielle : Des algorithmes d’apprentissage profond (Deep Learning) seront développés pour analyser les données et prédire les mises-bas.

Ces dispositifs seront testés sur la Digiferme du Mourier (87). 

Après avoir identifier les capteurs et caméras adaptés au spécificité de la filière ovine et aux besoins du projet, l'objectif de cette action est de pouvoir constituer une base de données de signaux et vidéos étiquetées des comportements pré-agnelage et au cours de la mise bas pour permettre l'apprentissage des algorithmes. 

2. Développement des algorithmes de détection

L'objectif de cette action est double. En s'appuyant sur la base données constituée grâce à l'action 1, il s'agira d'abord de valoriser les données comportementales pour créer des nouvelles références techniques et scientifiques sur le comportement des brebis à la mise-bas. Dans un second temps, le projet développera des algorithmes basés sur l'Intelligence Artificielle pour prédire les agnelages et être ainsi capables de générer des alertes précises et fiables pour les éleveurs.

3. Étude des perspectives d’industrialisation

L'objectif de cette action est de réaliser une analyse des conditions de déploiement et d'industrialisation des outils afin de d'évaluer leur adoption par les éleveurs et leur intégration dans les pratiques de la filière ovine. Pour remplir cet objectif, un groupe d'experts, composés d'éleveurs et d'acteurs de la filière ovine sera constitué et réuni pour étudier les contraintes liées à l'agnelage ainsi que les besoins et attentes en terme de technologies.

Le projet ayant vocation à aboutir à une preuve de concept de la détection de l'agnelage via les vidéos, les capteurs embarqués et les algorithmes d'intelligence artificielle, l’objectif à terme, est d’aller au-delà d’une preuve de concept, et de poursuivre le développement de ces dispositifs. Le but de cette tâche est donc d’évaluer les développements industriels nécessaires pour passer d’une preuve de concept à un prototype et un dispositif commercialisable.

4. Communication et diffusion des résultats

La valorisation du projet sera assurée en communicant sur les actualités et les résultats tout au long du projet à travers :

• Des publications scientifiques et techniques
• Des communications lors des salons professionnels 
• Des publications des avancées et des résultats sur ce site, au fur et à mesure de l'avancée du projet

Résultats et productions attendues

Les résultats attendues du projet Num'Agnel sont : 

• Des documents techniques sur les attentes et besoins des éleveurs ovins ainsi que sur le potentiel industriel des capteurs
• Des preuves de concept ou prototypes de détection automatisée d'un agnelage imminent ou en cours. 

Ce projet est mené dans le cadre d'un appel à projet CASDAR et est financé par le Ministère de l'Agriculture et de la Souveraineté alimentaire.