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L’intelligence artificielle jusque dans les étables

Une rangée de vaches mange de l'herbe séchée au sol, dans une étable, pendant qu'un tracteur s'approche, au loin.

La technologie est de plus en plus présente dans les étables du pays.

Photo : Radio-Canada / Alison Vicrobeck

Radio-Canada

Les nouvelles technologies font de plus en plus leur entrée dans les étables. Même les vaches vivent aujourd'hui sous des toits où la domotique règne. Comment ces nouvelles technologies affectent-elles la recherche sur les animaux? Entrevue.

« Aujourd’hui, il y a énormément de technologies qui sont dans les étables », explique Elsa Vasseur, titulaire de la Chaire de recherche et professeure adjointe au Département des sciences animales de l’Université McGill dans une entrevue à l’émission La sphère.

« On a des podomètres, des colliers de rumination, énormément de vidéo. Je travaille beaucoup sur la locomotion, donc, pour la démarche des vaches, on se sert de la cinématique, une technique qu’on utilise dans les films d’action. »

Tous ces appareils produisent une telle quantité de données que la chercheuse en est arrivée à devoir développer des logiciels pour analyser ces informations plus efficacement.

« En fait, aujourd’hui, on se pose la question à savoir si le cerveau humain est le meilleur pour détecter les comportements chez les vaches ou si on ne pourrait pas utiliser des technologies plus avancées pour nous aider à mieux comprendre et peut-être détecter les maladies plus tôt. »

Le nombre d’heures de vidéo présente un défi si grand pour l’analyse qu’Elsa Vasseur s’est tournée vers des ingénieurs pour développer des algorithmes d’apprentissage profond. L’objectif est de montrer à un ordinateur comment interpréter les images de vaches qui évoluent dans les étables.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond?

L’apprentissage profond est la forme d’intelligence artificielle qui ressemble le plus au fonctionnement du cerveau humain, car elle repose sur un réseau de neurones artificiels. Ce réseau permet à la machine d’analyser un grand nombre de données afin de dégager des règles et de prendre des décisions. Des exemples d’apprentissage profond sont les algorithmes des fils Facebook ou la détection de fraudes lors d’achats sur Internet.

« La vidéo, ça fait longtemps que les gens l’observent, indique Mme Vasseur. [Quand j’ai commencé à étudier les vaches], avait des étudiants qui passaient des heures à cliquer sur des boutons pour dire que la vache a la tête dans la mangeoire, la patte à telle place, etc. Moi, j’ai fait ça et je ne veux pas que mes étudiants aient à faire ça. »

Cette volonté d’automatiser ces tâches grâce à l’intelligence artificielle représente toutefois un défi de taille pour la chercheuse en sciences animales, puisque les ingénieurs sont loin de se bousculer pour mettre au point un logiciel pour contribuer à la recherche.

« Nos collègues ingénieurs préfèrent développer la nouvelle application de Google plutôt que de venir nous aider », regrette Mme Vasseur.

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