L’identification des émotions peut améliorer le bien-être des animaux

Un système de codage de reconnaissance faciale automatisé utilise des images et des vidéos pour déterminer des émotions spécifiques chez le bétail.

Les progrès de l’agriculture de précision ont permis de suivre les mouvements des bovins ou des vaches laitières, la consommation d’aliments et d’eau, le poids corporel et les comportements de base, ce qui peut aider à limiter les maladies et à augmenter la production.

Tiré de producer.com – par Bruce Derksen – Publié le 23 septembre 2021
| Traduction et adaptation libre par la rédaction |

Les étiquettes et lecteurs d’identification par radiofréquence (RFID), les balances électroniques et les puces implantées envoient des données aux smartphones et aux ordinateurs lorsque les emplacements ou les comportements de routine varient en dehors de la norme.

Mais la technologie de l’élevage ne s’arrête pas là.

Les années 1990 ont apporté la reconnaissance visuelle et des modèles combinée à la photographie numérique pour aider à identifier les animaux individuels par leurs caractéristiques physiques uniques. Cette capacité a aidé à suivre les mouvements et a été une étape vers une meilleure qualité de bien-être.

« Bien que ces anciennes méthodes de collecte de données sacrifiaient une petite partie du bien-être animal au profit de la population en général, aucun compromis de ce type ne devra être fait à l’avenir », déclare le Dr Suresh Neethirajan, professeur agrégé à l’Université de Wageningen aux Pays-Bas.

Suresh Neethirajan développe Wur Wolf, un système de codage de reconnaissance faciale automatisé utilisant des images et des vidéos pour déterminer des émotions spécifiques. La plate-forme utilise des capteurs et exploite le potentiel de l’apprentissage automatique pour faire de la surveillance automatisée une réalité.

La reconnaissance faciale est utilisée depuis longtemps dans le contexte humain quotidien pour diverses applications, notamment la protection par mot de passe téléphonique, l’application de la loi, la détection de phénotypes de troubles génétiques, le diagnostic de maladies et la mesure du niveau de plaisir des touristes et de la satisfaction des acheteurs.

Avec les soins aux animaux domestiques, les travailleurs agricoles utilisent généralement une combinaison d’expérience, d’observation, de mesures de base et d’intuition pour surveiller la santé et le bien-être. Pour éviter des manipulations inutiles lors de l’obtention de données fonctionnelles et pour réduire l’élément humain de subjectivité avec des évaluations manuelles, ces technologies peuvent fonctionner ensemble pour identifier des réponses telles que la détresse ou la douleur.

« L’un des grands avantages de cette technologie émergente pour la surveillance des animaux est le potentiel d’identification non invasive. Non seulement cela est sans cruauté, mais cela présente également un avantage financier distinct, car des animaux plus heureux peuvent être plus productifs en général. La mesure des émotions est une mesure concrète que les agriculteurs peuvent prendre pour améliorer les soins.

Le Dr Neethirajan pense également que l’identification des émotions peut améliorer les interactions animal-humain. L’élevage de précision, l’intelligence artificielle et les technologies numériques transformeront les soins aux animaux domestiques, dit-il.

Le stress et la douleur sont les principaux facteurs de maladie et de maladie chez le bétail. Les animaux domestiques utilisés pour l’alimentation produisent également des produits de meilleure qualité lorsqu’ils sont satisfaits de leur environnement et de leur situation. Les premiers signes de stress offrent des occasions plus rapides de faire face au stress ou à la maladie. La détection chez les individus utilisant l’identification faciale peut être utilisée pour catégoriser la douleur et l’inconfort et alerter les travailleurs d’une dystocie imminente.

Wur Wolf, développé par le groupe Farmworx de l’Université de Wageningen, évalue 14 combinaisons de caractéristiques faciales et sept états émotionnels à l’aide d’une base de données d’images et de vidéos de milliers de bovins et de porcs.

Comprendre et interpréter la position émotionnelle des animaux domestiques est beaucoup plus difficile que chez les humains parce que les gens présentent un large éventail d’expressions communiquant l’émotion et l’intention. Le Dr Neethirajan dit que chaque animal a une façon unique de montrer l’expression du visage.

« Pour garantir l’accès à une attention et au bien-être de la santé durables et de haute qualité dans la gestion de l’élevage, des outils innovants sont nécessaires. Libérer le plein potentiel de la mesure automatisée des états mentaux et émotionnels grâce à la numérisation, tels que les systèmes de codage facial, contribuera à brouiller les frontières entre les technologies biologiques, physiques et numériques. »

La base de données en expansion de Wur Wolf utilise quatre expressions faciales principales : neutre, agressivité, bonheur et peur. Sa méthode non invasive analyse et compare les traits et les mouvements du visage. Une détermination informatisée de l’état actuel d’un animal est ensuite effectuée à l’aide de ce que l’on appelle «l’échelle de la grimace». Le logiciel utilise une série de points en relation avec des caractéristiques phénotypiques et fonde ensuite les états émotionnels sur leur emplacement.

L’échelle de la grimace analyse les réactions physiques associées à différents niveaux d’inconfort. Ils sont spécifiques à l’espèce, se concentrant normalement sur la tension dans le cou, la forme de l’œil, la fatigue des sourcils, le pincement du nez et le positionnement des oreilles. Ces indices visuels combinés à des signaux vocaux aident à identifier les niveaux d’inconfort.

Les mesures d’échelle ont été acceptées comme un moyen précis de quantifier les réponses fortes. Ils peuvent être analysés avec un logiciel de reconnaissance et des algorithmes d’assistance pour analyser et interpréter les structures faciales.

Le programme réduit également le besoin d’interaction animale et humaine qui modifie le comportement et ajoute du stress. L’état émotionnel est déterminé à une distance de sécurité. Les animaux au sein de grands groupes peuvent également être identifiés individuellement et observés.

Suresh  Neethirajan dit que les humains affichent naturellement de l’empathie envers les autres espèces non humaines, donc un biais d’erreur humaine a tendance à se produire lors de l’observation d’un comportement non humain. La reconnaissance faciale permet de réduire ce biais involontaire et de limiter les interprétations erronées.

« Avec un logiciel bien calculé, ces écarts cesseront d’exister et les chercheurs consacreront plus de temps à trouver des points et des connexions importants dans les données enregistrées, plutôt que de passer leur temps à enregistrer les données », ajoute-t-il.

« Les animaux ne peuvent pas dire aux humains à quel point ils souffrent, c’est donc à nous d’interpréter le niveau qu’ils ressentent et de le traiter de manière appropriée. Cette tâche est accomplie avec plus de précision lorsque les émotions sont clairement et rapidement détectables.

Le Dr Neethirajan affirme que des systèmes tels que Wur Wolf représentent l’avenir des solutions technologiques.

« Une technologie non invasive pour évaluer le bien-être bon et mauvais des animaux de ferme, y compris les états positifs et négatifs, sera bientôt possible en utilisant cette plate-forme. La capacité de suivre et d’analyser ce qu’ils ressentent constituera une percée dans la mise en place d’outils d’audit du bien-être animal. Les nouvelles technologies de détection joueront probablement un rôle majeur dans l’avenir numérique de l’agriculture, notamment en identifiant et en évaluant les émotions. L’intelligence artificielle et la reconnaissance faciale basée sur des capteurs deviendront un outil quotidien pour prédire le comportement du bétail grâce à leurs mesures précises. »

Source : https://www.producer.com/livestock/emotion-identification-can-improve-welfare/