Contexte

Imaginez pouvoir estimer la taille d’un veau ou suivre l’évolution de sa morphologie grâce à une simple image 3D… Aujourd’hui, une donnée aussi basique que la hauteur d’un animal reste peu documentée. Et pourtant, elle est au cœur de discussions quotidiennes entre éleveurs, conseillers et acheteurs : comment qualifier correctement un animal, valoriser son potentiel ou optimiser son orientation dans la filière ?

La croissance des bovins n’est pas qu’une question de performance :

• Bien-être & santé : adapter les bâtiments et les soins aux besoins réels des animaux,
• Reproduction & sélection : accompagner les génisses jusqu’au premier vêlage et identifier les meilleurs reproducteurs,
• Durabilité : favoriser des croissances qui améliorent la longévité et réduisent les phases improductives, afin d’améliorer l’efficience globale de la production (performance et environnementale).

Face à ces enjeux, la recherche a besoin de nouveaux outils fiables, non-invasifs et faciles à mettre en œuvre pour mieux documenter la croissance animale.

C’est l’objectif du projet 3D-CGT (3D-based Cattle-Growth-Tracking) : développer la preuve de concept d’un système innovant de suivi 3D, sans contact et à haute fréquence, pour analyser la croissance corporelle des jeunes bovins.

Concrètement, le projet repose sur trois grands axes :

• Développer une méthodologie standardisée de scan 3D, de la naissance à l’engraissement (bovins viande) ou au premier vêlage (génisses laitières),
• Construire des modèles d’intelligence artificielle capables de prédire des indicateurs clés (rendement carcasse, développement musculaire, dépôts graisseux, potentiel laitier),
• Poser les bases d’un outil d’aide à la décision pour guider les choix d’élevage et de commercialisation dès le plus jeune âge de l’animal.

La force du projet s’appuie sur la diversité des sites expérimentaux (CIRBEEF, Herbipôle Laqueuille, IEPL Méjusseaume – INRAE), garantissant une base de données riche, variée et représentative des systèmes d’élevage français capable d’amorcer le développement d’IA robustes.

Démarré en mai 2025, le projet entre dans une phase décisive avec le déploiement des scanners 3D dans les trois fermes pilotes et la mise en place d’une méthodologie de collecte intégrée aux mesures de routine. Les premières données recueillies permettent déjà à l’intelligence artificielle de proposer de nouveaux indicateurs linéaires et volumiques pour décrire la croissance des jeunes bovins. Ces avancées ouvrent la voie à une caractérisation plus fine et objective du développement des animaux.
 

Description du stage

Ce stage de 6 mois s’inscrit dans le projet 3D-CGT. Le travail proposé combine expérimentations sur le terrain et analyses de données variées (images 3D, mesures morphologiques de référence, indicateurs calculés par IA).

Le ou la stagiaire participera activement à la collecte de données sur la ferme expérimentale du CIRBEEF (Idele, Mauron – 56), en particulier au suivi des animaux via pesées, scans 3D et barymétrie. Il ou elle contribuera à la finalisation des protocoles de collecte (phénotypes de référence et données 3D), puis mènera une analyse descriptive des traits calculés par l’IA, en les comparant aux données de référence pour mieux documenter la croissance animale.

En fonction du profil et de la période de stage, les missions pourront inclure :

• la réalisation d’un état de l’art sur la croissance des bovins et les méthodes de phénotypage,
• le phénotypage des animaux au CIRBEEF (aide au chantier de pesée, scans etc.)
• la validation scientifique de l’outil de scan 3D (précision, complétude, répétabilité),
• l’affinage et la documentation des protocoles de test,
• l’analyse statistique et descriptive des données (R),
• la valorisation et communication des résultats au sein de l’équipe projet.

Profil souhaité

• Etudiant agro/agri ou M2 avec une double attirance pour les nouvelles technologies et la zootechnie
• Toutes les spécialités de M2 seront étudiées (Productions Animales, Data Science, AgroTIC etc.).
• Goût pour l’expérimentation à la ferme
• Goût pour l'analyse de données (formation R à disposition)
• Rigueur, organisation, autonomie
• Goût pour le travail en équipe
• Utilisation du logiciel R et de la suite Office
• Permis B + véhicule

Encadrement

Ce stage est proposé par Idele sous la responsabilité d’Adrien Lebreton et Arnaud Delpeuch (Idele). En plus de ces encadrants, le futur stagiaire bénéficiera d’appui ou de formation sur les aspects statistiques, zootechniques (morphologique, filière bovin) proposées par des experts Idele (chefs de projet, data scientists) ou et les partenaires du projet (INRAE).

Contacts

adrien.lebreton(at)idele.fr et arnaud.delpeuch(at)idele.fr