L'amélioration du bien-être animal (BEA) est un élément clé de la durabilité des systèmes de production animale. La transition agroécologique (AE) de ces systèmes aura des impacts majeurs sur le BEA, avec des effets positifs attendus (augmentation de l'espace alloué aux animaux, plus de liberté d’expression de leurs comportements naturels), mais aussi des vulnérabilités spécifiques (régimes alimentaires moins optimisés et plus diversifiés, environnement fluctuant, émergence d'agents pathogènes). Les conditions environnementales plus variables du fait des conséquences du réchauffement climatique, auront aussi des effets plus marqués sur le BEA dans des systèmes d’élevage adoptant des principes AE (puisque moins optimisés et plus sensibles aux aléas). Pour favoriser une transition AE des systèmes d’élevage qui permet de garantir le BEA, il est indispensable de développer de nouveaux outils d'évaluation du BEA et d’aide à la décision. Les stratégies d’amélioration du BEA dépendent de la compréhension et de l'évaluation précise des dimensions physiologiques et comportementales du BEA mais aussi de la perception que chaque animal a de son environnement. Le projet WAIT4 exploitera les nouvelles opportunités offertes par les technologies numériques pour mesurer les différentes composantes du BEA en temps réel, et mettra en œuvre de nouvelles approches en intelligence artificielle pour intégrer les grands volumes de données hétérogènes collectées grâce à ces équipements. Il s’agit de 1/ tester et développer des équipements et des capteurs pour évaluer les comportements des animaux, leurs constantes physiologiques et leurs émotions, 2/ développer des algorithmes d'intelligence artificielle pour intégrer ces données hétérogènes en nature et temporalité, et pour extraire les indicateurs pertinents (proxys) du BEA, 3/ assurer un suivi en temps réel des variations de ces proxys chez différentes espèces (porcs, petits et gros ruminants) élevées en intérieur ou extérieur, en système conventionnel (pâturage) ou alternatif (biologique), et dans des contextes environnementaux contrastés (aléas climatiques tropicaux ou métropolitains), 4/ identifier des signaux d'alerte (déviations précoces) des changements de BEA et de santé, et 5/ développer un dialogue visant à l’acculturation entre scientifiques de compétences différentes (de l'éthologie à la science des données) et avec les porteurs d’enjeux, pour faciliter l’appropriation et la diffusion des résultats. Le projet WAIT4 a donc pour ambition d’aller au-delà des approches traditionnelles de l’étude du BEA en adoptant une approche holistique permettant de mieux prendre en compte les différentes composantes du BEA et leurs interactions dans un contexte de transition AE des systèmes d’élevage sous contrainte du changement climatique. Il vise aussi à détecter non seulement le mal-être afin de prévenir sa survenue en systèmes AE, mais aussi à caractériser le BEA pour identifier les pratiques AE permettant de le favoriser. Des compétences en électrochimie, physiologie, éthologie, agriculture de précision, science des données et fouille de données sont mobilisées dans un consortium d'instituts français de recherche et d'enseignement (INRAE, CEA, INRIA/Univ Rennes 1, INSA), un living lab (LIT Ouesterel) et une TPE (AIHERD). Le projet WAIT4 permettra la production de nouvelles connaissances et l’élaboration de proxys pour mieux mesurer le BEA pour chaque animal au sein de son groupe, ceci pour des périodes allant de quelques jours à quelques mois, mais aussi jusqu’aux effets des saisons dans une perspective d’AE. Il aboutira à la conception d’outils visant à améliorer le BEA. Les résultats permettront notamment de proposer des pratiques d’élevage (individuelles ou de groupe), de raffiner les grilles d’évaluation du BEA, et d’aider à la définition de schémas de sélection pour accélérer la transition AE.
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