Détection des lésions podales par thermographie infrarouge chez les bovins et les ovins

Aurore Duvauchelle Waché (Institut de l’Elevage)

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1. Détection des lésions podales par thermographie infrarouge chez les bovins et les ovins 2026 Aurore Duvauchelle Waché (Institut de l’Elevage) 1
2. Pourquoi détecter les lésions podales ? Lésions podales  90% des boiteries Bien-être animaI : inconfort, douleur Temps de travail et charge mentale pour l’éleveur Pertes économiques BV : • Boiteries : de  69€ à  483€ par cas (Dolecheck et. al, 2018 ) • Ulcère de la sole : de  210€ à  971€ (Dolecheck et. al, 2018 ) OV : • Piétin : 7,4€/brebis dans les troupeaux avec un taux de boiterie ≥10 % (Winter et Green, 2017) 2
3. Pourquoi utiliser la thermographie infrarouge ? Lésion → Inflammation → Augmentation de la T° locale Rayonnement thermique Thermogramme • Thermographie = système prometteur testé en vaches laitières et ovins: • VL : Stockes et al (2012): T°>27°C, Se = 0,8 et Sp = 0,73 • OV: Byrne et al. (2018) : Tmoy>24°C, Se = 0,86 ; Sp = 0,88 • MAIS: caméras approchées du pied manuellement → non applicable en bovins et ovins allaitants 3
4. Projet Thermopod : objectif Développer et tester un dispositif fixe et automatique D Reposant sur la thermographie infrarouge et le deep learning Pour détecter le plus précocement possible les lésions (avant l’apparition d’une boiterie) De manière fiable et sécurisée pour l’animal et l’éleveur 4
5. Projet Thermopod Projet FAM connaissances financé par les fonds CASDAR 5
6. Matériels et méthodes Aurore Duvauchelle Waché (Institut de l’Elevage) 6
7. Matériel et méthodes : dispositifs 8 caméras grand angle Optris® Xi 400 Cages Logiciel : Lanolin 7
8. Matériel et méthodes Les visites 8
9. Matériel et méthodes Les visites pour les bovins pour les ovins • Décembre 2024 – avril 2025 • Septembre - décembre 2024 • 11 élevages et 19 jours de parage • 7 élevages et 14 jours de visite • 514 vaches : 251 allaitantes et 263 laitières • 1379 ovins (1337 brebis, 42 béliers) • 29 284 images infrarouges • 48 000 images infrarouges 9
10. Matériel et méthodes Pré traitement des images Roboflow® 10
11. Lésions podales observées 11
12. Chez les bovins inclus N= 465 12
13. Chez les ovins inclus N = 1334 14
14. Les modèles de deep learning 15
15. Principes • Principe de classification : attribuer une classe à une image • Métriques d’évaluation des performances : Exactitude Proportion totale de prédictions correctes. Vue d’ensemble des performances du modèle Précision Indique la part de prédictions positives réellement correctes. Utile pour éviter de classer à tort un élément comme positif = Peut-on faire confiance au modèle quand il dit que c’est positif ? Sensibilité Capacité du modèle à détecter tous les vrais positifs. Intéressant quand manquer un positif est problématique Spécificité Capacité du modèle à détecter tous les vrais négatifs Un bon modèle aura des métriques proches de 1 16
16. Entrainement des modèles Banque d’images annotées 70% dans dossier train 10% dans dossier val 10.48550/arXiv.1405.0312 20% dans dossier test Entrainement sur les dossiers train et val Evaluation des performances sur le dossier test
17. Hypothèses sur le statut inflammatoire des lésions chez les bovins 18
18. Modèles obtenus en bovins • Modèle : YOLOv26s-cl • Lésions « vertes » vs « rouges », toutes filières • Nombre d’imagettes utilisées (train + test): • pieds sans lésion inflammatoire : 2 744 • pieds avec au moins 1 lésion inflammatoire : 2 216 Exactitude 0.71 Précision 0.67 Sensibilité Spécificité 0.69 0.74 → Performances moyennes
19. Modèles obtenus en bovins par filière et lésions Toutes les lésions Allaitant Laitière Exactitude 0.66 0.68 Précision Sensibilité Spécificité 0.57 0.82 0.54 0.72 0.85 0.48 Dermatite digitale M2 Allaitant Laitière Exactitude 0.52 0.68 Précision 0.35 0.6 Sensibilité Spécificité → Peu de données 0.31 0.65 0.66 0.69 Ouverture de la ligne blanche niveau 3 Allaitant Laitière Exactitude 0.8 0.8 Précision Sensibilité Spécificité 0.73 0.77 0.81 0.68 0.95 0.69 → Peu de données 20
20. Modèles obtenus en ovins Hypothèse 1 : un algorithme pour toutes les caméras • Modèle VIT (Vision transformers) • Pas de tri de la qualité des images, ni des maladies Exactitude 0.52 Précision 0.51 Sensibilité Spécificité 0.98 0.05 → Le modèle surdétecte 21
21. Modèles obtenus en ovins Hypothèse 2 : un algorithme par caméra • Modèle VIT (Vision transformers) • Pas de tri de la qualité des images, ni des maladies • Essai sur une caméra : face dorsale antérieur gauche Exactitude 0.58 Précision 0.59 Sensibilité Spécificité 0.55 0.62 → Performances très moyennes 22
22. Modèles obtenus en ovins Hypothèse 3 : sélection de lésions • Toutes les lésions ne chauffent pas →Retrait du modèle des lésions : limace, maladie de la ligne blanche, dermatite interdigitée douteux • Modèle VIT (Vision transformers) • Essai sur une caméra: face dorsale antérieur gauche Exactitude 0.74 Précision 0.79 Sensibilité Spécificité 0.65 0.83 → Performances moyennes 23
23. Conclusion • Des performances insuffisantes pour une utilisation sur le terrain actuellement • Des explications à trouver sur le manque de performances des modèles : position des pieds, localisation des lésions… • Avoir plus d’images selon les diverses modalités concernant les lésions et les animaux 24
24. Merci de votre attention Retrouvez les diaporamas de nos conférences sur idele.fr Venez échanger avec nos ingénieurs sur notre stand C77 (Hall 1) 25