La base documentaire de l'IFIP

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Farmers’ representations of the effects of precision livestock farming on human-animal relationships

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Florence Kling-Eveillard (Idele) et al., Livestock Science, 2020, volume 238, août, 9 pages

Precision livestock farming affects the nature and frequency of farmers’ daily tasks, specifically in relation to animals. It consequently may modify how farmers consider their animals, the quality of the human-animal relationship and animal welfare. To better understand how new technologies impact human-animal relationships on the farm, a survey was carried out on 25 livestock farms in France. The farms raised dairy cows, gestating sows or broiler chickens using different equipment (sensors associated or not with robots). A qualitative thematic analysis to better identify farmers’ views on the different topics, and secondly a statistical analysis to identify if farmer profiles exist and to better understand the diversity of views were conducted. Most of the farmers expressed satisfaction about working with the new technology because their work becomes easier and allows more control over the management of the animals. Using PLF, the farmers describe a profession that has not fundamentally changed but which involves new tasks, new skills and daily schedules. Three farmers’ profiles were identified. Profile A farmers consider that one cannot talk about a human-animal relationship on their farm, and do not enjoy either touching or talking to their animals. Profile B farmers associate a good human-animal relationship with the animals’ welfare. Profile C is characterized by the central place occupied by animals and associate a good human-animal relationship with an absence of fear on the part of the animals. Farmers motivated by animals (profile C) find in precision livestock farming benefits related to animals, while the others (profiles A and B) find technical benefits detached from the animals. The farmers have room to manoeuvre in how they use the equipment; this can be seen for instance in the degree to which tasks are delegated to the equipment, which can be partial or total. Nevertheless, some farmers expressed concerns regarding the place of the new technologies on the farm, such as the risk of losing their own autonomy or their ability to observe animals and detect problems. Complementary studies could monitor these developments and contribute elements on the role of PLF in the sustainability of livestock farms.

2020

Une boîte à outils numériques pour l’éleveur, ToolBox

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Michel Marcon et Yvonnick Rousselière, Bilan 2019, éditions IFIP, mai 2020, p. 93

La boîte à outils ToolBox est une application mobile gratuite de l’IFIP. Elle propose aux éleveurs et techniciens en production porcine 4 calculettes apportant des solutions techniques pour :
● dimensionner les bâtiments et diagnostiquer les dispositifs de chauffage et de ventilation.
● aider à la conception d'un nouvel élevage ou pour réaliser un pré-audit de bâtiments existants.

Un menu ergonomique favorise une utilisation par tous. Le nombre de champs à renseigner est très limité (moins de 10) pour réduire au maximum le temps d’accès au résultat.

PDF icon Michel Marcon et Yvonnick Rousselière, Bilan 2019, éditions IFIP, mai 2020, p. 93
2020

Des outils numériques pour prévenir les maladies

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Anne Hémonic, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2020, n° 276, février-mars, p. 19

La prévention des maladies est aujourd’hui facilitée par des outils numériques disponibles sur le web et les smartphones. Ils évaluent la biosécurité de l’élevage, mais aussi les mouvements de personnes.

PDF icon Anne Hémonic, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2020, n° 276, février-mars, p. 19
2020

Le registre des traitements se numérise avec Gvet

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Anne Hémonic, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2020, n° 276, février-mars, p. 23

Dans une enquête réalisée en 2018 auprès de 104 éleveurs,..

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2020

L’hyperconnectivité s’invite chez les vétérinaires

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Michel Marcon, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2020, n° 276, février-mars, p. 26-27

Deux nouvelles solutions de télémédecine ont été présentées en décembre au congrès de l’Association française de médecine vétérinaire porcine.

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2020

Nouveau guide d'auto-diagnostic : comment améliorer les interventions pour optimiser la santé des porcs

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Yvonnick Rousselière, Porc Mag (FRA), 2019, n° 548, décembre, p.29

Crée par l'Ifip, la nouvelle application digitale PorciSanté est un guide imagé permettant aux éleveurs de porcs de réaliser un autodiagnostic de leurs pratiques, dans l'objectif d'améliorer la santé des animaux. Présentation.

2019

La station expérimentale de l’Ifip fait peau neuve

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Yvonnick Rousselière, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2019, n° 273, novembre, p. 44-45

La station expérimentale de Romillé va connaître entre 2019 et 2020 une évolution ambitieuse. Éric Gault, responsable du site, nous fait entrer dans les coulisses des travaux à venir.

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2019

Smart Tracking surveille l'activité des porcs

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Michel Marcon, Réussir Porc/Tech Porc (FRA), 2019, n° 272, octobre, p. 17-18

Savoir comment se comporte chaque porc dans les cases, combien de temps ils passent à manger ou boire… C’est ce que propose le Smart Tracking actuellement testé à la station de l’Ifip à Romillé.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc/Tech Porc (FRA), 2019, n° 272, octobre, p. 17-18
2019

Early disease detection for weaned piglet based on live weight, feeding and drinking behaviour

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Michel Marcon et al., The European Conference on Precision Livestock Farming (ECPLF), 26-29 août 2019, Cork, Irlande, poster

Reduce antibiotic use is a major issue for pigs production because of World Health Organization recommendations and meat consumers concerns.
In order to reduce the needs of medication, one way is the early individual disease detection for isolate and treat only the sick animal. The subclinical
symptoms with the feeding and drinking behaviour can have a diagnostic value. A first automatic warning system has been built based on a statistic model who use data from automatic feeders, connected bowl drinker and connected scale.

PDF icon Michel Marcon et al., The European Conference on Precision Livestock Farming (ECPLF), 26-29 août 2019, Cork, Irlande, poster
2019

Détecter précocement les maladies des porcelets à partir de leurs consommations d'eau et d'aliment

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Yvonnick Rousselière, Anne Hémonic et Michel Marcon, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 92

En production porcine, les traitements antibiotiques collectifs sont administrés par voie orale. Le respect effectif de la posologie dépend alors des quantités d’eau ou d’aliment ingérées par les animaux. Le premier objectif de cette étude était de suivre les consommations individuelles d’eau et d’aliment des animaux en post-sevrage, pour en évaluer la variabilité inter et intra-individuelle et les risques potentiels de sur- ou sous-dosage des antibiotiques lors d’un traitement ; en effet, à l’apparition d’une pathologie, un animal est susceptible de modifier son comportement alimentaire et d’abreuvement quelques heures avant l’apparition des premiers symptômes. Le deuxième objectif était de vérifier si une détection précoce des maladies était possible par le suivi individuel des consommations des porcelets. Pour ce faire, deux automates connectés, un abreuvoir et un nourrisseur, ont été mis au point pour des animaux en post-sevrage.

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2019

Une pharmacie intelligente en élevage : SmartPharm

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Michel Marcon, Yvonnick Rousselière et Anne Hémonic, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 94

La demande des consommateurs s’exprime fortement pour une meilleure traçabilité des pratiques (jusqu’au produit), notamment en ce qui concerne les traitements vétérinaires. Le projet Smartpharm a pour objectif d’automatiser la collecte des informations relatives aux traitements sanitaires en les associant aux animaux traités. Il s’agit avant tout de proposer à l’éleveur un tableau de bord lui permettant de suivre l’évolution des traitements réalisés et de comparer ses propres pratiques à des références proposées par l’IFIP ; l’objectif étant de faire évoluer ces pratiques pour limiter le recours aux traitements curatifs. Les utilisateurs peuvent également éditer des fiches de traçabilité indiquant, pour un animal ou un lot d’animaux, l’ensemble des traitements reçus ; cette traçabilité, élément de rassurance du consommateur, permettant aussi le cas échéant de valoriser les animaux non traités dans des filières dédiées « sans antibiotiques », par exemple.

PDF icon Michel Marcon, Yvonnick Rousselière et Anne Hémonic, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 94
2019

Peser les porcelets jusqu’à 30 kg

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Yvonnick Rousselière, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 267, avril, p. 45

L’Ifip a codéveloppé et testé un dispositif de pesée permettant de récupérer automatiquement le poids des porcelets, de la naissance jusqu’à la mise à l’engraissement, lors de leur passage à l’abreuvoir.

PDF icon Yvonnick Rousselière, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 267, avril, p. 45
2019

Une distribution de précision à sec en maternité

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Yvonnick Rousselière, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 266, février-mars, p. 41

Pour connaître précisément les quantités d’aliment distribuées aux truies et répondre à des besoins expérimentaux, l’Ifip et Asserva ont conçu un dispositif de distribution qui ne mélange pas l’eau et l’aliment.

PDF icon Yvonnick Rousselière, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 266, février-mars, p. 41
2019

Précision de l'information collectée chaque heure par un accéléromètre fixé à l'oreille de la truie gestante pour la caractérisation de son activité physique

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51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019, Paris, p. 19-24, par Florian Busnel et Nathalie Quiniou

L’étude a pour objectif d’évaluer la précision de l’algorithme appliqué pour traiter les mesures réalisées au moyen d’un accéléromètre fixé à l’oreille de la truie en gestation pour quantifier sur un pas de temps horaire le temps passé debout, couchée ou en marche. Ces informations sont comparées aux résultats de cinq à huit séances d’observations entre le 25ème et le 108ème jour de gestation de 17 truies issues de deux bandes, logées dans une grande case prévue pour accueillir au maximum trois bandes en mode dynamique. Au cours de chaque séance (de 9h00 à 17h00), la posture observée (debout, marche, couchée, assise) est notée pour chaque truie chaque minute, puis le temps passé dans chaque posture est cumulé par séance. Différentes hypothèses sont examinées pour associer (ou non) la position assise avec la position debout ou couchée, mais du fait de sa faible occurrence (moins de 6 minutes/8 heures), cela influence peu la précision de la détection de ces deux positions. Les truies sont observées debout
immobiles ou en marche en moyenne 1h46 (± 1h15 dont 22 % en marche) par séance. Le temps correspondant obtenu par accélérométrie est un peu plus élevé (2h00 ± 1h19, dont 33 % en marche). En supposant que l’accéléromètre a une chance sur deux de détecter une truie assise en position debout ou couchée, la sensibilité est en moyenne de 95,6 % pour la marche, de 90,5 % pour la position debout et de 96,1 %, pour la position couchée. La spécificité est supérieure à 96 % pour ces trois activités. Ces résultats indiquent que les informations agrégées sur un pas de temps horaire à partir d’une boucle fixée à l’oreille permettent de quantifier avec une précision élevée le temps passé par chaque truie en position couchée, debout ou en marche.

Precision of determining pregnant sow activity hourly from acceleration data provided by a sensor fixed to the ear

The aim of the present study was to evaluate the precision of determining pregnant sow activity automatically using an algorithm from data collected by an accelerometer fixed to the ear. Three activities were detected (i.e. lying, standing and walking) and the corresponding time budget was recorded on an hourly basis. These results were compared to data collected by direct observation carried out five or eight times between the 25th and 108th day of gestation on 17 sows in two batches kept in a large group managed in a dynamic way. From 9 am to 5 pm, individual activity (lying, standing, walking or sitting) was observed each minute; thereafter, time spent in each posture was summed per session of 8 hours. Different hypotheses were tested to check whether it was useful to combine sitting behaviour with standing or lying posture. Ultimately, either option had little influence on the method’s sensitivity or specificity, due to the rarity of sitting behaviour (less than 6 minutes/8 hours). Based on observation, cumulative standing and walking activities averaged 1h46 (± 1h15, 22 % walking) per sow, which was slightly lower than results given by the accelerometer (2h00 ± 1h19, 33 % walking). Assuming that sitting is identified as either standing or lying with similar probabilities, sensitivity averaged 95.6 %, 90.5 % and 96.1 % for walking, standing and lying postures, respectively. Specificity exceeded 96 % for all activities.
According to these results, pre-processed data collected from an accelerometer fixed to the sow’s ear appear to be precise enough to quantify the time spent lying, standing or walking.

PDF icon Florian Busnel et Nathalie Quiniou, 51es JRP, 5 et 6 février 2019, Paris, p. 19-24
2019

ActiSow mesure l’activité des truies

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Yvonnick Rousselière, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 265, janvier, p. 39

L’ActiSow est un accéléromètre positionné à l’oreille permettant de mesurer le niveau d’activité des porcs. Ce capteur embarqué a été codéveloppé par l’Ifip et la société RF Track.

PDF icon Yvonnick Rousselière, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 265, janvier, p. 39
2019

Allemagne : l’élevage connecté fait une entrée fracassante à Eurotier

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Michel Marcon, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 265, janvier, p. 24-26

Les nouvelles technologies connectées étaient largement présentes au salon allemand. Des solutions concrètes applicables en élevage ont été présentées.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 265, janvier, p. 24-26
2019

Prédire l’état de santé des porcelets, c’est possible !

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Michel Marcon, Réussir Porc - Tech Porc (FRA), 2018, n° 262, octobre, p. 34

L’Ifip a testé cet été un premier algorithme de machine learning pour prédire l’apparition d’une pathologie. Lorsque la machine annonce qu’un animal est malade, dans 82 % des cas elle ne se trompe pas.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc - Tech Porc (FRA), 2018, n° 262, octobre, p. 34
2018

L’intelligence artificielle entre dans les élevages

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Michel Marcon, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 64-65

De nouvelles solutions capables d’améliorer la gestion quotidienne de l’élevage font appel à l’intelligence artificielle. Parmi elles, un système de détection précoce de pathologies est testé actuellement par l’Ifip.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 64-65
2018

Pesée individuelle automatisée des porcelets en post-sevrage

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Michel Marcon, Anne Hémonic et Yvonnick Rousselière, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 44

L’étude des comportements alimentaire et d’abreuvement individuel des porcelets en post-sevrage ouvre de nouvelles perspectives pour l’élaboration de modèles prédictifs de détection précoce des pathologies. Il est aujourd’hui possible, au moyen d’automates, de disposer en temps réel d’un ensemble d’informations sur les animaux. L’IFIP travaille en partenariat avec l’INRA (UR Toxalim), dans le cadre du projet Piglet’Detect, à l’élaboration d’un outil de détection précoce des pathologies. Il apparaît que le poids individuel des animaux est une variable essentielle à la compréhension de leurs comportements alimentaire et hydrique. C’est pourquoi, l’IFIP a travaillé, en étroite collaboration avec l’équipementier Asserva, au développement d’une station de pesée pour des porcelets identifiés de 7 à 35 kg.

PDF icon Michel Marcon et al., bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 44, fiche n°16
2018

Suivi individuel des truies gestantes pour améliorer leur bien-être et leurs performances

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Michel Marcon et Valérie Courboulay, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 41

L’actualité quotidienne nous rappelle que la « data » est aujourd’hui entrée dans notre quotidien, qu’il s’agisse de réseaux sociaux ou d’intelligence artificielle.

L’agriculture n’échappe pas à ce mouvement et la filière porcine, familière des automates (machine à soupe, gestion de l’ambiance, DAC) doit saisir les opportunités offertes par ces nouveaux outils. C’est dans ce contexte que l’IFIP a positionné sa station expérimentale, à Romillé, comme une plateforme de développement et/ou de test de solutions numériques. L’idée du projet BEALIM est de disposer du maximum de données individuelles sur le troupeau de truies gestantes afin de les alimenter avec précision et de créer des outils d’alerte, par exemple sur leur santé.

PDF icon Michel Marcon et Valérie Courboulay, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 41, fiche n° 13
2018

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