Evaluation des performances de capteurs commerciaux de concentrations en ammoniac en poulailler

National audienceSensors are widely used to control poultry environment on farm (such as temperature, humidity and carbon dioxide). Precise control of the environment is a major challenge in poultry farming to guarantee the multiperformance of breeding (economic, environmental, animal and human welfare and health). Ammonia sensors are rarely used on poultry farms because they are mainly based on electrochemical technology and have a short lifetime (3 to 6 months). The aim of this study is to evaluate 4 technological solutions of ammonia sensors, marketed for a use in poultry farming, and quantify their performances (accuracy and response time) in semi-commercial broiler farm. A ProCeas® analyser, using FTIR spectroscopy technology, was used as a reference for calculating accuracy and studying response time. The calculated sensitivities of the sensors tested ranged from 0.7 ± 0.7 to 7.6 ± 5.4 ppm and response times were all under 1 minute. Analysis of the sensitivity and response time of each sensor showed that one of the 4 tested was not suitable for use in poultry barn, due to its lack of accuracy and the presence of outliers. The differences in performance observed suggest that the sensors on the market can be improved for continuous measurement in poultry houses. Technological development work on ammonia measurement must continue in order to improve the performance of the existing sensors.Les capteurs sont très largement utilisés pour le pilotage de l’ambiance en élevage avicole (température, hygrométrie et dioxyde de carbone). Piloter finement l’ambiance est un enjeu majeur en élevage de volailles pour garantir la multi-performance de l’élevage (économique, environnementale, bien-être et santé des animaux et des intervenants en élevage). Les capteurs d’ammoniac sont peu utilisés en élevage car ils sont majoritairement de technologie électrochimique et ont une durée de vie courte (3 à 6 mois). L’objectif de cette étude est d’évaluer 4 solutions technologiques de capteurs ammoniac, commercialisées pour un usage en élevage avicole, et quantifier leurs performances (précision et temps de réponse) en élevage semi-commercial de poulets de chair. Un analyseur PRroCeas®, de technologie spectroscopie FTIR, a été utilisé comme référence pour le calcul des précisions et l’étude du temps de réponse. Les précisions calculées des capteurs testés variaient entre 0.7 ± 0.7 et 7.6 ± 5.4 ppm et les temps de réponse étaient tous inférieurs à 1 minute. L'analyse de la sensibilité et du temps de réponse de chaque capteur a montré qu’un capteur sur les 4 testés n'était pas approprié pour une utilisation en poulailler, de par son manque de précision et la présence de valeurs aberrantes. Les différences de performance observées suggèrent que les capteurs commercialisés sont perfectibles pour des mesures en continu en poulailler. Les travaux de développement technologique sur la mesure de l’ammoniac doivent se poursuivre pour améliorer les performances des capteurs existants

Chick vocalizations: development of a recording and analysis method

International audienc

Farmers’ representations of the effects of precision livestock farming on human-animal relationships

International audiencePrecision livestock farming affects the nature and frequency of farmers' daily tasks, specifically in relation to animals. It consequently may modify how farmers consider their animals, the quality of the human-animal relationship and animal welfare. To better understand how new technologies impact human-animal relationships on the farm, a survey was carried out on 25 livestock farms in France. The farms raised dairy cows, gestating sows or broiler chickens using different equipment (sensors associated or not with robots). A qualitative thematic analysis to better identify farmers' views on the different topics, and secondly a statistical analysis to identify if farmer profiles exist and to better understand the diversity of views were conducted. Most of the farmers expressed satisfaction about working with the new technology because their work becomes easier and allows more control over the management of the animals. Using PLF, the farmers describe a profession that has not fundamentally changed but which involves new tasks, new skills and daily schedules. Three farmers' profiles were identified. Profile A farmers consider that one cannot talk about a human-animal relationship on their farm, and do not enjoy either touching or talking to their animals. Profile B farmers associate a good human-animal relationship with the animals' welfare. Profile C is characterized by the central place occupied by animals and associate a good human-animal relationship with an absence of fear on the part of the animals. Farmers motivated by animals (profile C) find in precision livestock farming benefits related to animals, while the others (profiles A and B) find technical benefits detached from the animals. The farmers have room to manoeuvre in how they use the equipment; this can be seen for instance in the degree to which tasks are delegated to the equipment, which can be partial or total. Nevertheless, some farmers expressed concerns regarding the place of the new technologies on the farm, such as the risk of losing their own autonomy or their ability to observe animals and detect problems. Complementary studies could monitor these developments and contribute elements on the role of PLF in the sustainability of livestock farms

Vocalisation du poussin : développement d'une méthode d'enregistrement et d'analyse

International audienceThis study aims to develop a method for recording and analysing chicks vocalisations emitted during the first 3days of life (D0 to D3). First, a bibliographic review identified vocalizations categories emitted by chicks(comfort, distress, snuggle, fear or pleasure trills) and identified their sound characteristics. Then, two programsdeveloped under Matlab, made it possible (1) to automate the recording of sound sequences and (2) to detect andidentify comfort and distress vocalizations. The study defined optimal sound recording conditions allowing anoptimal analysis of sound signals: a group of ten chicks, omni-directional microphones, 2-minute recordingsequences. Between D0 and D3, chicks emit short sounds with a limited frequency range (2000 - 5000 Hz). Theprogram developed is functional to characterize the following sound indicators: the frequencial gravity center,spectral spreading and instantaneous frequency. It also allows, through a time-frequency analysis of theirsignature, to count the chicks' comfort and distress vocalizations.Cette étude vise à développer une méthode d’enregistrement et d’analyse des vocalisations émises par lespoussins lors des 3 premiers jours de vie (J0 à J3). Dans un premier temps, une analyse de la bibliographie apermis d'identifier les différentes catégories de vocalisations émises par les poussins (confort, détresse,blottissement, trille de peur ou de plaisir) et d'identifier leurs caractéristiques sonores. Ensuite, deux programmesdéveloppés sous Matlab, ont permis (1) d’automatiser les séquences d’enregistrement et (2) de détecter etd'identifier les vocalisations de confort et de détresse. L’étude a permis de définir des conditions optimales deprise de son permettant une analyse optimale des signaux : groupe d'une dizaine de poussins, des microphonesomni-directionnels, des séquences de 2 minutes d’enregistrement. Entre J0 et J3, les poussins émettent des sonscourts dont la bande de fréquence est limitée (2000 - 5000 Hz). Le programme développé est fonctionnel pourcaractériser les indicateurs sonores suivants : le centre de gravité fréquentiel, l’étalement spectral ainsi que lafréquence instantanée. Il permet également par une analyse temps-fréquence de leur signature, de dénombrer lesvocalisations de confort et de détresse des poussins

GestCO2 -Mesurage des concentrations en dioxyde de carbone en bâtiment de poulets de chair

The ministerial decree of 28 June 2010 establishing the standards for the protection of broilers sets a limitof 3000 ppm of carbon dioxide (CO2) not to be exceeded in the air at the height of the animals andthroughout the all flock. Since then, CO2 concentration sensors have been implemented in poultry housesand this gas is a good indicator of the level of confinement in the barn. The objective of this article is toidentify methodological elements for measuring CO2 in broiler houses. The main criteria for the choice ofCO2 sensors are an accuracy of 100 ppm and a measurement range of 0 to 10 000 ppm. Different CO2sensors, using non-dispersive infrared technology, were tested in commercial poultry houses. The resultsshowed that two of the five sensors tested should not be used continuously in poultry houses. In addition,the spatial variability of CO2 concentrations was evaluated in a first phase under experimental broileconditions and in a second phase in commercial barns. In the first phase, it was found that the position ofthe sensor at 80 cm +/- 20 cm from the floor between the pipettes and the feeders is the best compromisefor measuring a concentration representative of the overall atmosphere in the building at the beginning ofthe flock. At the end of the breeding period, a measurement at 80 cm from the ground would underestimatethe concentrations at the height of the animals at the end of the flock. This result was confirmed by thetrials in commercial barns and showed that it may be relevant to add a sensor at 10 cm in addition to theone at 80 cm. The horizontal heterogeneity of CO2 concentrations was more pronounced at the beginningof the flock than at the end and may suggest to purchase additional sensors to take this heterogeneityinto account. In view of the results of the sensors test, investment in an efficient sensor and itsmaintenance seems more relevant than the purchase of an additional sensor.L’arrêté ministériel du 28 juin 2010 établissant les normes relatives à la protection des poulets de chair,fixe une limite de 3000 ppm de dioxyde de carbone (CO2) à ne pas dépasser dans l’air à hauteur desanimaux et sur toute la durée du lot. Depuis, les capteurs de concentrations en CO2 se développent enbâtiment avicole, ce gaz étant un bon indicateur du niveau de confinement de la salle d’élevage. L’objectifde cet article est d’identifier des éléments méthodologiques de mesurage du CO2 en bâtiment de pouletsde chair. Les principaux critères de choix des capteurs CO2 identifiés sont notamment une précision de100 ppm et une plage de mesure de 0 à 10 000 ppm. Différents capteurs CO2, de technologie infrarougenon dispersif ont été testés en élevage commercial. Les résultats montrent que deux des cinq capteurstestés sont à écarter pour une utilisation en continu en bâtiment avicole. De plus, la variabilité spatialedes concentrations en CO2 a été évaluée dans une première phase en conditions expérimentalesd’élevage de poulets de chair puis dans une seconde en bâtiments commerciaux. La première a permisd’identifier que la position du capteur à 80 cm +/- 20 cm du sol entre les pipettes et les mangeoires est lemeilleur compromis pour mesurer une concentration représentative de l’ambiance globale du bâtimenten début de lot. En fin d’élevage une mesure à 80 cm du sol sous-estimerait les concentrations à hauteurdes animaux en fin de lot. Ce résultat a été confirmé par les essais en bâtiments commerciaux et montrequ’il peut être pertinent d’ajouter un capteur à 10 cm en plus de celui à 80 cm. L’hétérogénéité horizontaledes concentrations en CO2 est plus marquée en début de lot qu’en fin d’élevage et peut suggérer denouveau l’achat de capteurs supplémentaires pour prendre en compte cette hétérogénéité. Au regarddes résultats du test de capteurs effectués, l’investissement dans un capteur performant et dans samaintenance parait plus pertinent que l’achat d’un capteur supplémentaire

Développement de mesures automatisées d'indicateurs sonores pour la détection précoce de troubles respiratoires chez les volailles : cas de la Bronchite Infectieuse

International audienceThe vocalisations produced by poultry provide information on their health and well-being (e.g. stress or comfort vocalisations). This information, complementary to that of the breeder, can allow earlier detection of the appearance of a pathology and to date no acoustic analysis solution is marketed for this use in breeding. This technology would allow the farmer to be warned when alert criteria are exceeded so that appropriate corrective measures can be taken immediately, thereby limiting the aggravation of the problem. The objective of this work is to evaluate the feasibility of automatically detecting symptoms of Infectious Bronchitis (sneezing and rales) in poultry. A second objective is to identify one or more acoustic indicators for early detection of the establishment of this virus. The first step in this study was to collect soundtracks under controlled experimental conditions from groups of ROSS 308 broilers infected (trial; n=30) and uninfected (control; n=30) with infectious bronchitis (IBV, avian coronavirus). A first stage of listening by a group of experts allowed the detection and isolation of rales and sneezes, thus allowing them to be characterised using acoustic descriptors. An algorithm was then developed to automatically and specifically detect and isolate these symptoms on the test group. The second step of this work was to differentiate the healthy group from the sick group based on the temporal evolution of the relative noise level. Three days post-inoculation, a difference of 3 decibels was observed at night between the groups (+3 dB for the infected group; sound intensity multiplied by 2). This work highlights the value of acoustic analysis for the early detection of pathologies in broilers. It should be continued with trials in field conditions.Les vocalisations produites par les volailles apportent des informations sur leur santé et leur bien-être (vocalisation de stress ou de confort par exemple). Ces informations, complémentaires à celles fournies par l’éleveur, peuvent permettre une détection plus précoce de l’apparition d’une pathologie. A ce jour aucune solution d’analyse acoustique n’est commercialisée pour cet usage en élevage. Cette technologie permettrait d’avertir l’éleveur en cas de dépassement de critères d’alerte de façon à prendre immédiatement des mesures correctives adaptées et ainsi limiter l’aggravation du problème. L’objectif de ce travail est d’évaluer la faisabilité de détecter automatiquement des symptômes de la Bronchite Infectieuse (éternuement et râles) chez les volailles. Un second objectif est d’identifier un ou plusieurs indicateurs acoustiques permettant de détecter précocement la mise en place de ce virus. La première étape de cette étude a consisté à collecter des bandes sonores en conditions expérimentales contrôlées sur des groupes de poulets de chair ROSS 308 infectés (essai ; n=30) et non infectés (témoin ; n=30) par la bronchite infectieuse. Une première étape d’écoute par un groupe d’expert a permis de détecter et d’isoler des râles et des éternuements, permettant ainsi de les caractériser à l’aide de descripteurs acoustiques. Ensuite, un algorithme a été développé pour détecter et isoler automatiquement et spécifiquement ces symptômes sur le groupe essai. La deuxième étape de ce travail a permis de différencier le groupe de poulets sains du groupe de poulets malades au regard de l’évolution temporelle du niveau sonore relatif. Trois jours postinoculation, une différence de 3 décibels est observée en période de nuit entre les groupes (+3 dB pour le groupe infecté ; intensité sonore multiplié par 2). Ce travail permet de mettre en évidence l’intérêt de l’analyse acoustique pour la détection précoce de pathologies chez le poulet de chair. Il devra se poursuivre avec des essais en conditions terrain

An assistant robot improves animal welfare in poultry

International audienc

Développement de mesures automatisées des indicateurs de bien-être et de santé des volailles : cas particulier de la bronchite infectieuse aviaire

International audienceGarantir aux consommateurs une production respectueuse du bien-être animal est l’une des exigences sociétales civiles, notamment pour les productions avicoles en forte croissance (1). La méthode EBENE®, développée par l’ITAVI, couplée aux nouvelles technologies de l’image et du son doit permettre des analyses plus fines et complémentaires à celles réalisées par l’homme, et encore mieux de gérer la santé des volailles. Des méthodes/ outils de vidéosurveillance sont proposés pour mesurer les variations générales de l’activité des poulets mais aucun d’entre eux ne peut être utilisé pour mesurer les principes de bien-être animal proposés par l’OIE. Un des objectifs du projet est de démontrer la faisabilité d’associer des mesures sonores à l’échelle du groupe signant l’état de bien-être et de santé des volailles au cours d’une pathologie respiratoire soutenu financièrement par le ministère français de l’agriculture (CAS DAR). La première partie de cette étude a consisté à collecter des données sur le bien-être après l’introduction d’une maladie infectieuse dans des conditions expérimentales contrôlées. Différents protocoles ont évalué le bien-être avec la méthode EBENE® et les signes cliniques ont été mesurés pendant l’infection par le virus de la bronchite infectieuse (IBV, coronavirus aviaire). Après l’infection, les poulets (30/30) de toutes souches confondues (EOPS PA12 et ROSS 308) ont développé des signes cliniques respiratoires. 100 % des écouvillons trachéaux ont été positif à l’IBV à J4 post-infection (p.i.). Les lésions trachéales (7/7 poulets autopsiés à J7 p.i.) ont confirmé l’infection par IBV, par rapport au groupe témoin. Les râles, toux et éternuements des poulets ont donc été caractérisés et analysés à l’aide d’un algorithme développé pour ce projet. Les 2/3 des sons enregistrés étaient des toux et des éternuements et 1/3 des râles chez les poulets infectés. Ces premiers résultats ont permis de mieux caractériser la physiopathologie de l’IBV d’un point de vue zootechnique, comportemental, acoustique et histologique. L’approche acoustique est innovante et a permis de développer de nouveaux algorithmes et analyses sonores pour différencier les poulets sains des poulets malades. Ces résultats nous ont notamment fourni des données pour une information prédictive précoce d’une infection potentielle