Comment une ancienne éleveuse laitière néo-zélandaise a transformé son expérience personnelle face à la boiterie en une véritable passion pour la surveillance du bétail grâce à l'intelligence artificielle.
Dans un épisode récent de GEA’s Dairr du podcast Farming Insights, Gillian Fullerton-Smith, directrice commerciale de CattleEye, a partagé son point de vue unique sur l’un des défis les plus coûteux et les plus persistants de l’industrie laitière : la détection de la boiterie. Forte de plus de deux décennies d’expérience pratique dans le secteur agricole en Nouvelle-Zélande et d’une vaste expérience sur les marchés laitiers mondiaux, Gillian apporte une combinaison rare de connaissances pratiques et d’expertise de pointe en intelligence artificielle pour s’attaquer à un problème qui touche jusqu’à 30 % de tous les troupeaux laitiers dans le monde.
“There were times in our herd when we would have had around 25-30% lame cows in the entire herd,” says Gillian, reflecting on her two decades of dairy farming in New Zealand. “It’s only now that I’m working with CattleEye and we’re working with industry specialists that, in fact, this is often the norm.”
Cette statistique – selon laquelle 30 % de toutes les vaches laitières souffrent d’une forme ou d’une autre de boiterie – va bien au-delà d’une simple préoccupation en matière de bien-être animal. Il s’agit d’un facteur silencieux qui pèse lourdement sur les bénéfices et qui peut coûter aux éleveurs entre 70 et 550 dollars par cas, ce qui a des conséquences dévastatrices tant pour les exploitations individuelles que pour l’ensemble du secteur.
La crise cachée sous nos yeux
Aujourd'hui, en tant que directrice commerciale chez CattleEye, Gillian apporte son point de vue unique, forgé par des années d'expérience pratique dans le domaine agricole en Nouvelle-Zélande, en Irlande, au Royaume-Uni et en Amérique du Sud, aux domaines de l'agriculture de précision et du bien-être du cheptel.
“What can happen with lameness is that you can spot a lame cow, she’s hobbling along on three legs. I can, anybody can,” she says. “But what about those early stages? Those early, early stages where she’s just on the cusp and her lameness is increasing, but it’s not that visible unless perhaps you’re a vet or someone really, really in tune with this”
Cette difficulté de détection explique en grande partie pourquoi la boiterie est devenue un problème si répandu. Contrairement à la mammite, que les éleveurs peuvent traiter relativement facilement à l’aide de tubes antibiotiques, la boiterie passe souvent inaperçue jusqu’à ce qu’elle devienne chronique. Et à ce stade, la guérison devient exponentiellement plus difficile et plus coûteuse.
Les implications économiques sont frappantes. Lorsque Gillian aborde la question des coûts liés à la boiterie avec les éleveurs, ceux-ci pensent généralement aux dépenses de traitement immédiates, telles que les antibiotiques, les consultations vétérinaires, les bandages et les blocs. Mais la réalité englobe quatre catégories de coûts dévastateurs qui s’accumulent au fil du temps.
“The first one’s very obvious, in that a lame cow’s production is going to drop. You get that she’s uncomfortable, she’s in pain, it’s going to drop,” she says. “The second one is her fertility is going to drop. Lame cows are not going to cycle, so she can miss that cycle. And if that lameness is not dealt with, she might miss the next one, and so on and so on.”
Le troisième poste de dépense concerne le traitement lui-même, qui, comme le souligne Gillian, représente souvent la part la plus faible. Le quatrième, et potentiellement le plus dévastateur, est l'abattage.
“You can get a fantastic cow, fabulous genetics, super high production. And this cow can end up being culled because nobody picked her lameness on time”
De la frustration personnelle à l'innovation dans le secteur
Le parcours de Gillian, qui est passée du statut d’éleveuse laitière en difficulté à celui de défenseuse des technologies d’IA, a commencé par les difficultés opérationnelles auxquelles elle a été confrontée en Nouvelle-Zélande. Dans le cadre d’un système d’élevage pastoral, ses vaches parcouraient chaque jour des distances considérables, empruntant des sentiers qui semblaient praticables mais qui recelaient des dangers cachés.
Cette frustration liée au moment de la détection s'est avérée universelle lorsqu'elle s'est orientée vers les technologies laitières. Qu'elle se rende dans des exploitations aux États-Unis, en Espagne, en Afrique du Sud, en Australie ou en Allemagne, le même schéma se dessinait : les éleveurs, malgré leurs meilleures intentions, manquent souvent des outils et de l'expertise nécessaires pour détecter une boiterie avant qu'elle ne devienne chronique.
“One of the key things is they often don’t have the labour to be able to pick these cases,” she says. “And another thing that’s happening that we are seeing is that many of the milk processors now – they want to be very, very sure that the animal welfare meets their standards.”
Les atouts de CattleEye
C’est le système de détection basé sur l’intelligence artificielle de CattleEye qui a permis à Gillian de changer radicalement sa vision de la prise en charge des boiteries. Les capacités de cette technologie vont bien au-delà de l’évaluation visuelle humaine, puisqu’elle identifie les problèmes de mobilité avec une précision qui semblait presque impossible.
La transformation que ce dépistage précoce a entraînée dans les exploitations agricoles a été spectaculaire. Gillian cite le témoignage d'un éleveur de l'Arizona qui gère un troupeau de 4 000 vaches.
“[This farmer] was just chatting about this, and he declared to his vet that he probably had one of the worst lameness problems. He started using CattleEye, and he now says he’s one of the much better performers now.”
Les gains en termes d’efficacité opérationnelle s’avèrent tout aussi convaincants. Auparavant, cet éleveur employait trois personnes chargées de surveiller les vaches huit heures par jour ; celles-ci identifiaient souvent les mauvais animaux tout en passant à côté de cas nécessitant une intervention. « Désormais, il est sûr de repérer les bonnes vaches à chaque fois, et c’est fantastique », explique-t-elle. « Il a considérablement réduit ses besoins en main-d’œuvre, car cette tâche est désormais prise en charge pour lui. »
Applications universelles
Si l’exemple de l’Arizona illustre l’impact de CattleEye sur les exploitations à grande échelle, Gillian souligne que cette technologie apporte une valeur ajoutée aux exploitations de toutes tailles. « Cela ne concerne pas uniquement les exploitations de 4 000 vaches. Même les exploitations familiales que l’on voit un peu partout, celles qui comptent peut-être 300 vaches ou moins, voire 200 vaches. Là encore, il s’agit de s’assurer qu’elles identifient les bonnes vaches », explique-t-elle.
La simplicité de cette technologie s'avère déterminante pour cette large applicabilité. Contrairement aux systèmes de surveillance complexes nécessitant des appareils portables ou une maintenance importante, CattleEye utilise de simples caméras 2D qui s'intègrent parfaitement à l'infrastructure existante.
“Being able to detect the correct cows at the correct time is critical. I mean, it’s wonderful that people can install new parlours and new yards and different backing systems, if they can change those hard turns that the cows have to do – they often can’t do that. Some of those things are beyond their budget, they’re not going to be able to manage that. But being able to detect the correct cows at the correct time is critical.”
Le problème de l'erreur d'identification
Dans de nombreuses grandes exploitations, le personnel, bien qu’animé de bonnes intentions, tente de repérer les vaches boiteuses, mais ne dispose pas de l’expertise nécessaire pour faire la distinction entre de véritables problèmes de mobilité et des variations normales de la démarche.
“What often happens is they look at cows as they’re coming out, and they don’t know if they’re lame or not, because they’re using the human eye again,” she says. “The cows that are actually increasingly getting lame, they don’t see them. And then there’s other cows that maybe they’re older cows, and they have a different gait. That’s just how they walk. These cows are not lame, and what can happen is they’re misidentifying cows.”
Cette erreur d’identification entraîne une cascade de problèmes : ainsi, des animaux qui auraient besoin d’un traitement ne le reçoivent pas, tandis que des vaches en bonne santé subissent un stress inutile lié aux procédures de parage. « Du coup, les vaches qui ont besoin d’être parées ne le sont pas. Celles qui n’en ont pas besoin finissent par l’être. Et c’est assez stressant… on l’éloigne du troupeau pour lui faire parer les sabots. Et cela arrive parfois alors qu’elles n’en ont pas besoin », explique Gillian.
Un avenir axé sur les données
Le suivi continu et la collecte de données assurés par CattleEye permettent aux exploitations agricoles de suivre l'évolution des performances au fil du temps, ce qui valide les décisions de gestion et permet de démontrer les progrès réalisés aux transformateurs et aux distributeurs qui exigent des normes de bien-être animal plus strictes.
“The key point I would say for a farm with the limited resources that they have is identify the right cows, trim the right cows, and make sure that cows that don’t need to be trimmed – leave them alone, don’t put them through the stress,” she says. “And when people start putting those management systems in place, it’s very easy for us to monitor this, because we can see all the data coming through, we can see their lameness improving, their production increasing, and along with all those other things like fertility and reproduction.”
Son parcours, de fermière frustrée à pionnière de l'innovation dans le secteur, illustre parfaitement comment les meilleures technologies agricoles naissent de véritables défis opérationnels. En associant des décennies d'expérience de terrain à des capacités d'intelligence artificielle de pointe, Gillian Fullerton-Smith et CattleEye s'attaquent à l'un des problèmes les plus persistants et les plus coûteux de l'élevage laitier.
La boiterie coûtant chaque année des milliards à l'industrie laitière mondiale et touchant jusqu'à 30 % de l'ensemble des vaches laitières, les technologies de détection précoce telles que CattleEye vont au-delà de la simple efficacité opérationnelle : elles ouvrent la voie à des pratiques agricoles plus rentables, durables et respectueuses du bien-être animal, qui profitent à la fois aux animaux, aux éleveurs et aux consommateurs.
Écoutez l'épisode complet de « GEA Dairy Farming Insights » ici.
