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L'intelligence artificielle (IA) trace son chemin en production laitière. Les robots de traite sont entrés dans l'étable et l'analyse fine du lait par une technologie appelée spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier, ou spectroscopie IRTF, permet de connaître sa composition, notamment en eau, en gras, en lactose et en protéine. Tasnime Touil, étudiante au doctorat, va encore plus loin et développe des outils d'IA qui utilisent ces données pour prédire le pH ruminal et l'acidose ruminale subclinique chez la vache.

L'intérêt? «Le pH ruminal peut être un indicateur de la santé du rumen de la vache et de ses performances, a expliqué l'étudiante lors de sa présentation à la Semaine numériQC, le 29 mars au Terminal de croisières. Lorsqu'il est inférieur à 5,8 pendant 300 minutes et plus, il peut entraîner l'acidose ruminale subclinique, une maladie difficile à détecter.»

Les dommages peuvent être nombreux pour les animaux qui en sont atteints: déficience de la fertilité, diminution de la production du lait et de son taux de matière grasse, mobilité difficile, troubles de digestion, diminution d'appétit, de rumination et d'efficacité alimentaire et augmentation des risques de mortalité. «Cette incidence négative sur la santé des vaches est associée à des pertes monétaires pour l'industrie laitière», poursuit Tasnime Touil.

Lire l'article complet : ULaval nouvelles, 3 avril 2023