Mise au point d'une mangeoire pour le suivi individuel de l'alimentation des volailles

Conférence dans le cadre des rencontres INRAE au SI

A review of methods to measure animal body temperature in precision farming

The authors wish to thank colleagues from INRA, Eric Bobillier, Alain Ducos and Pierre-Yves Lebail for their helpful discussion, Michael Bertoldo (INRA) and Sandra Martin (Texas A&M University) for English proofreading.Automation of phenotypic measurements of livestock has become a more important goal for scientists and also for farmers who need a more precise, real-time knowledge of their animals. Among physiological measures, body temperature and its variations are key indicators of the physiological health and well-being of animals. Although measuring the body temperature may seem a trivial matter, its implementation is faced with many difficulties both at biological and technological levels in a field of constant progress. Today, there are many studies reporting taking temperature measurements without restraining animals. The present report focuses on the two main approaches to temperature measurements that use direct contact or radiation sensors. Specifically, we investigated the use of thermocouples, thermistors and infrared radiation sensors. A wide literature review using one of these techniques was conducted in which different animal species, different purposes, different experimental designs, various equipments, and different devices and gold standard methods are discussed. These technologies will continue their dizzying development, leading to new communication protocols, sensors miniaturization and a more efficient management of energy. These developments will have a direct impact on the increase of reading distances and the amount of information stored. In response to the request of farmers and researchers, integrated monitoring systems are already marketed with user-friendly interfaces and softwares for complex data storage and treatments

DECLARATION DE RESULTATS CONCERNANT DES OEUVRES INFORMATIQUES : BIRDe-logiciel

Software allowing the calculation of performance and feeding behaviour from data collected with the electronic feed station BIRDeLogiciel permettant le calcul des paramètres de performance et de comportement alimentaire à partir des données collectées par l'automate de consommation BIRD

Bird-e : Développement d'un automate de pesée et mesure de consommation en conditions d'élevage

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Using high throughput phenotyping of growth and feed intake to improve adaptation of chickens to sustainable diets

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Effets de la densité d'élevage sur le poids vif et les indicateurs de bien-être chez le poulet de chair

National audienceTo meet the demand for chicken meat since the 1950's, genetic selection has increased the growth rate of the animals, their feed efficiency and the densities in the farm have also been increased. Many scientists have studied the behavior of broilers and have highlighted adverse effects on the animal related to very high densities such as decreased movement, tarsal and pododermatitis problems, imbalance of blood parameters, which affects their welfare (Alaeldein M et al, 2013; Sanotra et al., 2002 ; Hall, 2001; Arnould, 2005; Dawkins, 2013; Bessei, 2006; EFSA Panel, 2012). This study is interested in observing certain behaviors in 2 contrasting stocking density situations on a widely used fast-growing strain. Two batches of Ross 308 chickens were reared to 35 days of age at 'low' (20kg/m²) or 'high' (39kg/m²) densities in a 12 m² floor for each batch. Video observations were made on all the animals present, at a rate of 9 observations per day, 3 days per week, from D7 to D35. The behaviors observed were: lying down, moving, eating, drinking, stretching, grooming and social interactions. Evaluations with the EBENE® grid were performed live 3 times at 21, 28 and 35 days to record health (e.g. lameness, lesions) and behavioral indicators. The growth of the animals was monitored by individual weekly weighing. Broilers were significantly heavier at low density than at high density from day 21. At high density, the animals moved less and expressed less comfort behaviors (grooming, stretching) than at low density, especially at the end of rearing (from D21). According to EBENE® results, the scores associated with the indicators "immobile", "lame", "lesions", "panting" and "litter quality" are better at low density than at high density. At low stocking densities, the health status of the animals is improved.Pour répondre à la demande en viande de poulets à partir des années 1950, la sélection génétique a augmenté la vitesse de croissance des animaux, leur efficacité alimentaire et les densités en élevage ont également été accrues. De nombreux scientifiques ont étudié le comportement des poulets de chair et ont mis en évidence des effets néfastes sur l'animal liés à des densités très élevés tels qu'une diminution des déplacements, des problèmes de tarses et de pododermatites, un déséquilibre des paramètres sanguins, ce qui affecte leur bien-être (Alaeldein M et al, 2013; Sanotra et al., 2002 ; Hall, 2001 ; Arnould, 2005 ; Dawkins, 2013 ; Bessei, 2006 ; EFSA Panel, 2012). Cette étude s’intéresse à l’observation de certains comportements dans 2 situations contrastées de densité d’élevage sur une souche à croissance rapide largement utilisée. Deux lots de poulets Ross 308 ont été élevés jusqu’à 35 jours à des densités « faible » (20kg/m²) ou élevée (39kg/m²) dans un parquet de 12 m² pour chaque lot. Des observations vidéo ont été réalisées sur l’ensemble des animaux présents, à raison de 9 observations par jour, 3 jours par semaine, de J7 à J35. Les comportements observés sont : couché, en déplacement, mange, boit, étirement, toilettage et interactions sociales. Des évaluations avec la grille EBENE® ont été réalisés en direct 3 fois à 21, 28 et 35 jours pour relever des indicateurs d’état sanitaire (exemples : boiterie, lésion) et comportementaux. La croissance des animaux a été suivie grâce à une pesée individuelle hebdomadaire. Les poulets sont significativement plus lourds à densité faible qu’à densité élevée à partir de J21. A densité élevée, les animaux se déplacent moins et expriment moins de comportements de confort (toilettage, étirements) qu’à faible densité, surtout en fin d’élevage (à partir de J21). D’après les résultats EBENE®, les scores associés aux indicateurs « immobiles », « boiteux », « lésions », « halètement » et « qualité de litière » sont meilleurs à densité faible qu’à densité élevée. A densité faible, l’état sanitaire des animaux est amélioré, ainsi que l’expression de certains comportements de confort

Using high throughput phenotyping of growth and feed intake to improve adaptation of chickens to sustainable diets

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Développement d'algorithmes de tracking par imagerie pour le relevé automatique d'indicateurs de bien-être des poulets de chair en élevage

International audienceGuaranteeing consumers broiler production that respects animal welfare is the basis of the farmer's profession, but civil society is demanding more transparency on farming practices. Welfare assessment methods exist (e.g. EBENE®) but require time and the presence of a trained observer. Image analysis is an opportunity to perform continuous and realtime measurements without the need for an observer in the building (i.e. without disturbing the animals). The objective of this paper is to review the performance of an image-based tracking system developed in the context of several trials in commercial broilers breeding conditions. It uses artificial intelligence for the individual monitoring of broilers in commercial farms. These algorithms allow precise quantification of animal activity. To date, there is no similar system under development or commercialised to operate under commercial broiler farming conditions. The cameras used have a resolution of 2 and 3 Mpixels and were placed, for the first camera used, in experimental conditions with 2 different stocking density of broilers and the second one in commercial broiler farms at different heights (2.5m, 3.7m and 5m).The sensitivity varies with age, camera height and chicken density per m². For example, this decreases from 99.2% at 29 days of age and a density of 10 chickens per m², to 98.1% at 20 animals per m². This detection is strongly linked to the number of pixels that define the broiler. Indeed, it increases with the age of broilers and with the resolution of the camera images (number of pixels/m²). An increase in the height of the camera or a degradation of the image definition (number of pixels in the image), decreases the image resolution and the sensitivity. The quality of the tracking depends very strongly on the ability of the system to detect the animals correctly, but also on their activity. Ultimately, the data generated by these algorithms will be used for the early detection of health and welfare problems in broilers and the calculation of welfare and health indicators in commercial broiler farm.Garantir aux consommateurs un élevage de poulet de chair respectueux du bien-être animal est la base du métier d'éleveur, mais la société civile demande plus de transparence sur les pratiques d'élevage. Des méthodes d'évaluation du bien-être en élevage existent (ex : EBENE ®) mais nécessitent du temps et la présence d'un observateur formé. L'analyse d'image est une opportunité pour réaliser des mesures en continu et en temps réel, sans nécessiter la présence d'un observateur dans le bâtiment (ie sans perturbation des animaux). L'objectif de cet article est de faire l'état des performances d'un système de tracking (suivi) par imagerie mis au point dans le cadre de plusieurs essais en conditions commerciales de poulets de chair. Ce système utilise l'intelligence artificielle et permettant le suivi individuel des poulets de chair en élevage commercial. Ces algorithmes permettent une quantification précise de l'activité des animaux. Il n'existe pas à ce jour de système similaire en développement ou commercialisé pour fonctionner en conditions d'élevage commercial de poulet de chair. Les caméras utilisées possèdent une définition de 2 et 3 Mpixels et ont été placées, pour la première caméra en conditions expérimentales avec deux densités d'animaux et pour la deuxième en élevage commercial de poulets de chair à différentes hauteurs (2,5m, 3,7m et 5m). La sensibilité de l'algorithme varie selon l'âge, la hauteur de la caméra et la densité de poulets au m². Par exemple, celle-ci passe de 99,2% à 29 jours d'âge et une densité de 10 poulets par m², à 98,1% à 20 animaux au m². Cette détection est fortement liée au nombre de pixels qui définissent le poulet. En effet, il augmente avec l'âge du poulet et avec la résolution des images de la caméra (nombre de pixels/m²)

Table ronde : Les plates-formes d'expérimentation animale.

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Adaptation of slow- and rapid-growing broilers to alternative diets

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