Des chercheurs et chercheuses travaillent avec l’entreprise en démarrage albertaine iClassifier à une technologie d’intelligence artificielle permettant d’évaluer 25 caractéristiques de conformation différentes, dans le but de faciliter et d’accélérer le travail des agricultrices et agriculteurs.
La classification des vaches consiste en l’évaluation des animaux selon leurs forces et faiblesses par une évaluatrice ou un évaluateur certifié pour améliorer la santé, le bien-être et la longévité du troupeau. Jusqu’à présent, il s’agissait d’un processus axé sur l’humain, c’est-à-dire mené à des jours fixes.
Lancée en 2021, iClassifier est une entreprise en démarrage canadienne qui cherche à introduire l’IA dans les fermes et à améliorer le processus de classification des vaches laitières grâce à un système d’imagerie automatisé unique en son genre. L’entreprise a été fondée par Reza Sabbagh, chef de la direction de l’entreprise et professeur auxiliaire adjoint de la faculté de génie à l’Université de l’Alberta, par Amir Rahvar, scientifique de données et directeur de la technologie d’iClassifier, et par Ghader Manafiazar, zootechnicien et professeur adjoint au département des sciences animales et de l’aquaculture de l’Université Dalhousie, qui occupe le poste de directeur de l’innovation.
La classification des vaches en toute simplicité
iClassifier offre une solution fiable et cohérente, qui permet de capturer des images ou des vidéos et de les traiter dans le nuage à l’aide de l’algorithme unique d’IA de l’entreprise. Ces images peuvent être prises soit à l’aide d’un appareil photo sur une application mobile, soit dans une stalle personnalisée équipée d’appareils photo et d’équipements d’imagerie spéciaux.
Jusqu’à 25 caractérisques différentes comme la stature, la qualité des os, la largeur entre les pointes des fesses et l’angle de la croupe peuvent être mesurées. Après une analyse approfondie, des rapports détaillés comprenant des recommandations sont fournis aux agricultrices et agriculteurs.
« Notre objectif est d’accroître les profits des productrices et producteurs, de sauver la planète par voie d’efficacité et, surtout, de veiller au bien-être et à la santé des animaux », déclare M. Manafiazar, précisant que l’entreprise envisage également d’utiliser sa technologie pour introduire des idées originales dans le secteur laitier, telles que la définition de nouvelles caractéristiques des vaches pour réduire la production de méthane ou prédire la boiterie des animaux. « Nous prévoyons que cette technologie pourra rapidement adopter et définir de nombreuses nouvelles caractéristiques à l’avenir », affirme-t-il.
Selon M. Manafiazar, non seulement les vaches classées vivent plus longtemps et produisent plus de lait, mais elles génèrent également un bénéfice net de 350 dollars de plus par vache par an comparativement aux troupeaux non classés. Pourtant, certaines fermes ont abandonné cette pratique ou ne l’ont jamais utilisée en raison d’obstacles comme des ressources limitées ou des irrégularités.
Exploiter les ressources de Mitacs
Avec l’aide de stagiaires Mitacs, iClassifier a pu faire progresser sa technologie et accéder à des ressources, faisant de son produit innovant un succès.
Emran Hamzehnezhad, étudiant à la maîtrise en génie mécanique à l’Université de l’Alberta, est l’un des trois stagiaires de Mitacs recruté·es par l’entreprise. Dans le cadre de son stage, il a recueilli des données au Dairy Research and Technology Centre situé à Edmonton et de fermes albertaines.
À l’heure actuelle, il analyse les données dans le laboratoire d’optiques diagnostiques à l’université. En outre, il travaille à l’élaboration d’un système de détection de la boiterie en appliquant des technologies de pointe telles que les réseaux d’apprentissage profond, l’estimation de la posture de l’animal et le traitement des images et des signaux afin de surveiller proactivement le bétail dans une ferme. Pour le moment, les agricultrices et agriculteurs ne détectent généralement les vaches boiteuses que lorsque leur état devient grave ou visible à l’œil.
Selon M. Hamzehnezhad, ce stage a été une « remarquable occasion de collaborer avec des personnes passionnées qui se consacrent au bien-être des animaux et contribuent au progrès de l’agriculture », tout en lui apportant une expérience inestimable qui le soutiendra dans sa carrière.
M. Sabbagh estime également que la collaboration avec Mitacs a été extrêmement fructueuse, car elle a permis à iClassifier d’accéder aux ressources, aux installations de laboratoire et aux compétences spécialisées dont elle a besoin pour démontrer l’ampleur de sa technologie. Il explique que l’entreprise tire parti de l’équipement et du personnel disponibles au sein du groupe de diagnostic optique de l’Université de l’Alberta.
« Mitacs facilite vraiment ces relations d’une manière sur laquelle nous pouvons compter. Ce n’est pas comme si nous soumettions une proposition et devions attendre longtemps avant d’obtenir des résultats. Nous commençons à collaborer avec nos partenaires de recherche dans des délais qui s’accordent bien avec le calendrier d’une entreprise en démarrage », déclare-t-il.
Le projet a également reçu l’appui d’Alberta Innovates.
Préparer l’avenir
Après avoir bénéficié de l’aide des stagiaires de Mitacs, l’entreprise est maintenant prête à tester son produit. Elle prévoit d’ailleurs lancer son premier projet pilote dans une ferme laitière canadienne d’ici le printemps 2024.
iClassifier a également dévoilé sa technologie à l’occasion du Gitex Northstar, le plus grand rassemblement mondial d’entreprises en démarrage, qui s’est tenu à Dubaï en octobre 2023, lors duquel l’entreprise s’est classée comme lanceur demi-finaliste.
Les premiers indicateurs du système révèlent un écart de moins de 2 % entre les mesures de classification générées par le système automatisé et les mesures réelles. L’objectif futur est de faire évoluer cette technologie pour contribuer à la santé et au bien-être d’autres animaux d’élevage, notamment les chevaux, les porcs et les chameaux.
« Lorsque nous avons interrogé les agricultrices et les agriculteurs, elles et ils se sont montrés très intéressé·es par la technologie innovante d’iClassifier dans leurs exploitations et sont même prêtes et prêts à participer au développement de la technologie », ajoute M. Sabbagh. « Notre service ne se contente pas d’évaluer les caractéristiques; il en fait l’analyse et fournit aux agricultrices et agriculteurs les données dont elles et ils ont besoin pour garder leurs troupeaux en bonne santé et maximiser leurs profits. »
Les programmes de Mitacs sont financés par plusieurs partenaires estimés à travers le Canada. Nous remercions le gouvernement du Canada, le gouvernement de l’Alberta, le gouvernement de la Colombie-Britannique, Research Manitoba, le gouvernement du Nouveau-Brunswick, le gouvernement de la Nouvelle-Écosse, le gouvernement de l’Ontario, Innovation PEI, le gouvernement du Québec, le gouvernement de la Saskatchewan, le gouvernement de Terre-Neuve-et-Labrador et le gouvernement du Yukon de nous aider à favoriser l’innovation et la croissance économique partout au pays.
Avez-vous un défi commercial qui pourrait bénéficier d’une solution de recherche ? Si c’est le cas, communiquez avec Mitacs dès aujourd’hui pour discuter des possibilités de partenariat : BD@mitacs.ca
