Utiliser la technologie pour lutter contre les parasites du bétail

L'élevage de bétail, surtout dans les communautés plus pauvres, fait face à plein de défis. Un gros problème, c'est l'impact des parasites sur les animaux, surtout les Helminthes, qui sont des parasites en forme de vers. Ces infections peuvent entraîner des maladies et des pertes économiques pour les éleveurs. Les infections par les helminthes peuvent provoquer des maladies graves chez le bétail, surtout chez les jeunes, entraînant des problèmes comme l'anémie et un mauvais développement. Par exemple, un parasite spécifique nommé Haemonchus contortus affecte les moutons et les chèvres dans les zones chaudes, produisant des milliers d'œufs chaque jour. Ces œufs se transforment rapidement en larves, et si les animaux sont réinfectés, la situation peut vite empirer, causant des problèmes de santé et parfois même la mort.

#L'Impact Économique

Les pertes économiques dues aux infections par les helminthes chez les moutons et les chèvres sont considérables. Par exemple, les pertes dans le nord du Nigéria et au Kenya atteignent des millions de dollars. Bien qu'il existe plusieurs moyens de contrôler ces infections, comme l'utilisation de médicaments vermifuges, de vaccins et une bonne gestion du pâturage, ces méthodes peuvent être coûteuses et demander beaucoup de travail. De plus, beaucoup d'éleveurs comptent trop sur les médicaments vermifuges, ce qui fait que les parasites deviennent résistants à ces traitements.

Gérer correctement les infections par les helminthes est essentiel. Les éleveurs en Afrique subsaharienne voient ces infections comme un gros souci pour les petits ruminants, même quand d'autres maladies semblent plus évidentes ou plus graves.

#Traitement Ciblé

Une meilleure façon de gérer ces infections est de faire des traitements ciblés, ce qui signifie évaluer la santé de chaque animal et ne traiter que ceux qui sont en mauvaise santé. Le système FAMACHA aide dans ce processus en évaluant la couleur de la conjonctive de l'œil pour déterminer le niveau d'anémie. Cette méthode est simple et n'exige pas d'équipement coûteux, mais elle nécessite une formation, et il n'y a pas assez de formateurs disponibles dans les régions plus pauvres. En plus, vérifier chaque animal fréquemment peut prendre du temps et coûter cher.

#Utiliser la Technologie pour le Suivi

Une nouvelle approche consiste à utiliser de petits dispositifs appelés biologgers pour surveiller le comportement des animaux sans avoir à les vérifier tout le temps. La technologie moderne permet aux éleveurs de suivre l'activité des animaux et de collecter plein de données sur leurs mouvements et comportements. Des études ont montré que ces données peuvent aider à identifier quand le bétail est malade. Par exemple, des chercheurs ont réussi à utiliser des capteurs pour comprendre les Activités des animaux comme manger, marcher et se reposer.

Malgré que les méthodes précédentes reposent sur des résumés simplifiés des données, les chercheurs ont découvert que des techniques d'Apprentissage automatique peuvent analyser des ensembles de données complets pour détecter des changements de santé basés sur le comportement. Cette méthode vise à détecter les problèmes tôt, en utilisant l'ensemble des données d'accélération collectées chez les animaux.

#Le Groupe d'Étude

L'étude a été réalisée dans une ferme de moutons à Delmas, en Afrique du Sud, et dans un troupeau de chèvres dans une ferme de recherche gouvernementale à KwaZulu-Natal, en Afrique du Sud. Des transpondeurs à bas coût avec accéléromètres ont été placés sur les animaux pour recueillir des données sur leur comportement. Chaque animal a subi des vérifications de santé régulières en utilisant le système FAMACHA, et un grand soin a été pris pour suivre leur santé dans le temps.

L'étude visait à prédire quand la santé d'un animal pourrait décliner en fonction des données recueillies par les biologgers. Le processus impliquait l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique pour analyser les données de mouvement parallèlement aux scores FAMACHA.

#Classification de l'État de Santé

Les chercheurs se concentraient sur la détection des animaux en mauvaise santé en fonction de leurs niveaux d'activité au cours de la semaine précédant leur contrôle de santé. Par exemple, ils ont constaté qu'ils pouvaient identifier les animaux qui restaient malades plus longtemps en utilisant des techniques d'apprentissage automatique. Les résultats ont montré que la méthode était efficace, avec une bonne précision dans la prédiction de l'état de santé basé sur l'activité.

Pour les chèvres, les prédictions n'étaient pas aussi solides, probablement à cause de moins de cas. Cependant, les chercheurs ont quand même pu recueillir des données et des informations utiles.

#Réponse au Traitement

Dans le cadre des soins réguliers, les animaux malades reçoivent un traitement immédiatement. L'étude a examiné comment ces animaux répondaient au traitement en fonction de leur activité dans les jours suivant leur médication. Bien que l'ensemble d'entraînement pour cette analyse soit limité, les chercheurs ont quand même réussi à prédire quels animaux réagissaient bien au traitement en fonction de leur comportement.

Ils ont trouvé des taux de succès variés, mais dans l'ensemble, le système a montré du potentiel pour prédire des changements après le traitement.

#Suivi des Changements dans le Temps

Une préoccupation appelée "concept drift" décrit comment un modèle peut moins bien fonctionner avec le temps à mesure que les conditions changent. Pour étudier cela, les chercheurs ont collecté des données de différentes périodes et ont analysé comment bien leur modèle s'adaptait à ces changements. Ils ont pu déterminer que les changements de comportement des animaux au fil du temps n'impactaient pas significativement leurs prédictions, ce qui est un bon signe pour la fiabilité du modèle.

#Importance des Données Météorologiques

Les helminthes prospèrent dans des conditions humides. C'est pourquoi les chercheurs ont testé si l'inclusion de données météorologiques, en particulier les précipitations, pouvait améliorer leurs prédictions. Ils ont découvert que l'utilisation des seules données d'activité était souvent plus efficace que de se fier aux données de pluie. Cela suggère que le comportement animal capte déjà certains aspects des changements environnementaux, rendant l'approche combinée moins cruciale.

#Comprendre les Sorties du Classificateur

Pour comprendre comment le modèle d'apprentissage automatique fait la différence entre animaux sains et malades, les chercheurs ont analysé l'importance de divers comportements. Ils ont découvert que l'activité nocturne était particulièrement significative pour prédire la santé des moutons. En revanche, pour les chèvres, les résultats n'étaient pas clairs, probablement à cause du nombre plus restreint d'échantillons.

#Conclusion

Les résultats montrent que l'utilisation de biologgers et de l'apprentissage automatique peut aider à prédire les baisses de santé chez les moutons et les chèvres dues aux helminthes. Cette approche offre une manière pour les éleveurs, surtout dans les communautés plus pauvres, de gérer la santé plus efficacement sans dépendre uniquement des méthodes traditionnelles.

En se concentrant sur le comportement et le suivi de la santé, ces technologies peuvent aider à améliorer la gestion du bétail, soutenant finalement les moyens de subsistance des éleveurs et le bien-être animal. L'étude met en avant le potentiel de futures solutions qui pourraient prendre en compte un éventail plus large de données pour améliorer les prédictions et les stratégies de gestion de la santé globale.

Alors que l'élevage de bétail continue de faire face aux défis posés par les parasites, l'intégration de la technologie et de l'apprentissage automatique pourrait jouer un rôle clé dans le développement de pratiques durables, bénéficiant ainsi grandement aux éleveurs et à leurs animaux.