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2402. Bien-Être animal

Bien-être animal | Bovins à viande | évaluation

Evaluer le bien-être des taurillons : des indicateurs revus pour gagner en faisabilité sans perdre en fiabilité

« CHEYPE A. (1), MOUNAIX B. (1), MANCEAU J. (2), GAUTHIER V. (2), DELAHAYE Q. (3), DUGUE C. (4), MERLE L.A. (5), BOIVIN X. (3) (1) Institut de l’élevage, 149 rue de bercy, 75595 Paris, France (2) NeoTec-Vision, Pépinière ORCHIS 4, 91 route nationale, 35650 Le Rheu, France (3) Université Clermont-Auvergne Inrae VetagroSup, UMR 1213 Herbivores, 63122 Saint-Genès Champanelle, France (4) France Limousin Sélection, Pôle de Lanaud, 87220 Boisseuil, France (5) Chambre d’Agriculture des Pays de Loire, Ferme des Etablières, route du moulin Papon, 85000 La Roche-sur-Yon, France

RESUME
– La mesure du bien-être des taurillons à l’engraissement fait l’objet de contraintes spécifiques pour observer les animaux à distance et évaluer leur comportement sur un temps court. Pour répondre à ces problématiques, le projet BeBoP a testé de nouveaux indicateurs simplifiés qui pourraient s’inscrire demain, dans un protocole d’évaluation du bien-être des taurillons. Les indicateurs choisis à partir de la bibliographie et avec des groupes d’éleveurs et de techniciens ont été testés dans 2 fermes expérimentales puis dans 31 élevages commerciaux : 14 indicateurs ont été jugés scientifiquement fiables et faisables sur le terrain. Les difficultés d’observation les plus fréquentes portent sur le nombre d’animaux réellement observables pour mesurer l’indicateur (blessures, propreté et test de réactivité à l’humain). L’avis des 31 éleveurs confirme que ces indicateurs observés dans leurs élevages sont majoritairement jugés acceptables. Néanmoins, les indicateurs basés sur le comportement suscitent plus de réserves, par exemple avec moins de 45% d’avis positifs sur les stéréotypies. Le développement d’un outil d’analyse automatique du comportement des taurillons dans le cadre de ce même projet vise à améliorer la fiabilité des mesures de ces indicateurs comportementaux ainsi qu’à faciliter leur acceptabilité. Cet algorithme de détection et de prédiction des comportements des animaux s’appuie sur la technologie vidéo couplée à un logiciel basé sur un réseau de neurones Deep Learning. Les caractéristiques de l’algorithme développé, notamment sa spécificité et sa sensibilité respectivement à 80% et à 78% pour plusieurs comportements déjà repérés, augurent de l’intérêt de cette technologie. Ces éléments sont discutés au regard de l’importance du comportement pour évaluer le bien-être animal. »

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• Ledoux D.