[Paroles de doctorants] Adrien Cotil : Mise en place d’algorithmes statistiques pour la détection précoce de pathologies chez les animaux d’élevage

Thèse cofinancée par #DigitAg

Je m’appelle Adrien Cotil et suis actuellement en stage à l’Inrae de Montpellier, dans le cadre de mon Master 2 “Probabilités et Modèles aléatoires” à l’université de Jussieu (Paris 6). Après une classe préparatoire en Biologie (BCPST), j’ai souhaité m’orienter vers la recherche en mathématiques appliquées à la biologie.L’idée de cette thèse est d’établir un algorithme capable de détecter les pathologies chez les animaux d’élevage (type mammite ou boiterie) à partir de données haute fréquence du déplacement des animaux, selon deux hypothèses : que le réseau social des proximités spatiales interindividuelles possède une certaine stabilité temporelle, liée aux caractéristiques individuelles, au gré des différents évènements induits par les pratiques d’élevage, et que les troubles sanitaires ou l’atteinte au bien-être des individus peuvent modifier leur position dans ce réseau de façon précoce et détectable par des algorithmes adaptés.

La thèse sera en deux parties : la première présentera une étude des différentes manières de modéliser le déplacement des animaux d’élevage dans la littérature et proposera une variante de ces modèles adaptée à notre contexte. La seconde partie utilisera les modèle(s) précédemment établi(s) pour concevoir des algorithmes de détection de ruptures permettant la détection automatique des perturbations dans l’organisation sociale du troupeau (afin d’en identifier les individus impliqués) et l’identifications des perturbations dans le comportement individuel de chaque animal (afin de prévenir de pathologies naissantes).

J’ai choisi ce sujet car je suis particulièrement sensible au bien-être animal et plus généralement aux problématiques issues de l’agronomie et de l’écologie. Je pense que ce projet pourra être utile à la fois aux chercheurs en comportement animal et aux vétérinaires lors de leurs interventions dans les élevages.

Mise en place d’algorithmes statistiques pour la détection précoce de pathologies chez les animaux d’élevage

  • Date de démarrage : 1er novembre 2021
  • Université : Université de Montpellier
  • Ecole doctorale : I2S – Information Structure Système
  • Discipline / Spécialité : Mathématiques, Informatique
  • Directeur de thèse : Bertrand Cloez, UR Mistea, Inrae
  • Encadrant : Jean-Baptiste Menassol, UMR Selmet, Institut Agro
  • Financement : #DigitAg – Inrae
  • #DigitAg : Thèse cofinancée – Axe 6 : Modélisation et simulation (systèmes de production agricole), Axe 2 : Innovations en agriculture numérique, Axe 3 : Capteurs, acquisition et gestion de données, Challenge 4 : Des productions animales durables

Mots-clés : Statistiques des processus, Clustering – détection de ruptures, Modélisation stochastique, Modèle individu-centrés, Zootechnie, Comportement animal

Résumé : Les productions animales sont un des secteurs agricoles les plus avancés en ce qui concerne les TIC, avec notamment de nouveaux capteurs de géolocalisations relevées quotidiennement et à haute fréquence. Ces productions pourraient ainsi en bénéficier en matière de santé connectée et de bien-être. L’usage de ces nouveaux capteurs créé le besoin de nouvelles méthodologies, comme la modélisation des interactions sociales à partir de données spatio-temporelles en incluant des inférences statistiques avancées, pour produire des informations prédictives plus précises et en temps réel. L’objectif de cette thèse est donc d’une part d’établir un modèle réaliste du déplacement des animaux, prenant en compte les différentes particularités des espèces étudiées et de l’environnement dans lequel elles évoluent, d’autre part de créer un modèle statistique à partir du modèle de déplacement et de l’implémenter afin d’utiliser ces nouveaux capteurs haute fréquence.

Contact:  adrien.cotil [AT] inrae.fr – Tél : 06.85.28.99.64