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PIG’INSIGHT
Données individuelles pour la détection
précoce de pathologie
Michel MARCON – Ingénieur IFIP
Collecter la donnée
individuelle
Développement d’automates capables de tracer
ce que font les porcelets
Jours
Abreuvoir
connecté
Nourrisseur
connecté
Porc 2256 Poids vif
Ingéré d’aliment
Eau consommée
Bascule connectée
Le concept Pig’Insight développé par ASSERVA en collaboration avec l’IFIP
Sur une bande de 42 jours avec 102 porcelets en post-sevrage
- 262 137 évènements
L’intelligence artificielle
Traiter la donnée pour la rendre utile
0
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ml
Jour
Consommation d'eau individuelle
Exemple de résultats sur l’eau  une très / « Trop » grande variabilité
L’intelligence artificielle
Traiter la donnée pour la rendre utile
1 32
30 kg
1 1 1
Jour 1 Jour 2 Jour 3
Inter-individuelle :
Entre 38 et 51 %
Intra-individuelle :
En moyenne 31 %
Un outil d’alerte capable de prédire l’apparition d’un « problème » entre 24
et 48h avant l’apparition de symptômes visibles
L’intelligence artificielle
Traiter la donnée pour la rendre utile
88% de bonnes prédictions sur les porcelets en post-sevrage
Le PIG’INSIGHT s’est aussi un suivi en temps réel :
- du poids de chaque porcelets, chaque case et chaque salle
- du niveau de consommation d’aliment
 GMQ, IC individuel, à la case, à la salle…
Un outil pour mieux comprendre et gérer les performances techniques des
animaux
Le changement d’échelle
Des performances techniques précises à
l’individu
+ Permettre un pilotage ou un monitoring de son élevage en temps réel et
à une échelle plus précise
+ Mettre à disposition des éleveurs des outils de suivi intelligents
+ Piloté à distance, assurer une bonne traçabilité et automatisé la collecte
des données pour les valoriser directement sur l’exploitation
Conclusion
L’enregistrement du comportement alimentaire
et d’abreuvement offre de nouvelles perspectives
- Des technologies nouvelles = des coûts élevés
- Des outils d’aide à la décision par suffisamment robuste
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Michel.marcon@ifip.asso.fr

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Pig'insight : données individuelles pour la détection précoce de pathologie

  • 1.
  • 2. PIG’INSIGHT Données individuelles pour la détection précoce de pathologie Michel MARCON – Ingénieur IFIP
  • 3. Collecter la donnée individuelle Développement d’automates capables de tracer ce que font les porcelets Jours Abreuvoir connecté Nourrisseur connecté Porc 2256 Poids vif Ingéré d’aliment Eau consommée Bascule connectée Le concept Pig’Insight développé par ASSERVA en collaboration avec l’IFIP
  • 4. Sur une bande de 42 jours avec 102 porcelets en post-sevrage - 262 137 évènements L’intelligence artificielle Traiter la donnée pour la rendre utile 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 ml Jour Consommation d'eau individuelle
  • 5. Exemple de résultats sur l’eau  une très / « Trop » grande variabilité L’intelligence artificielle Traiter la donnée pour la rendre utile 1 32 30 kg 1 1 1 Jour 1 Jour 2 Jour 3 Inter-individuelle : Entre 38 et 51 % Intra-individuelle : En moyenne 31 %
  • 6. Un outil d’alerte capable de prédire l’apparition d’un « problème » entre 24 et 48h avant l’apparition de symptômes visibles L’intelligence artificielle Traiter la donnée pour la rendre utile 88% de bonnes prédictions sur les porcelets en post-sevrage
  • 7. Le PIG’INSIGHT s’est aussi un suivi en temps réel : - du poids de chaque porcelets, chaque case et chaque salle - du niveau de consommation d’aliment  GMQ, IC individuel, à la case, à la salle… Un outil pour mieux comprendre et gérer les performances techniques des animaux Le changement d’échelle Des performances techniques précises à l’individu
  • 8. + Permettre un pilotage ou un monitoring de son élevage en temps réel et à une échelle plus précise + Mettre à disposition des éleveurs des outils de suivi intelligents + Piloté à distance, assurer une bonne traçabilité et automatisé la collecte des données pour les valoriser directement sur l’exploitation Conclusion L’enregistrement du comportement alimentaire et d’abreuvement offre de nouvelles perspectives - Des technologies nouvelles = des coûts élevés - Des outils d’aide à la décision par suffisamment robuste Merci de votre attention : Michel.marcon@ifip.asso.fr