Type de document : Revue scientifique publiée dans Frontiers in Veterinary Science
Auteurs : Anna H. Stygar, Yaneth Gómez, Greta V. Berteselli, Emanuela Dalla Costa, Elisabetta Canali, Jarkko K. Niemi, Pol Llonch,Matti Pastell
Résumé en français (traduction) : Revue systématique des technologies de capteurs disponibles dans le commerce et validées pour l’évaluation du bien-être des bovins laitiers
Afin de fonder l’évaluation du bien-être des bovins laitiers sur des mesures en temps réel, l’intégration de technologies d’élevage de précision (PLF) valides et fiables est nécessaire. L’objectif de cette étude était de fournir un aperçu systématique des technologies d’élevage de précision validées en externe et disponibles dans le commerce, qui pourraient être utilisées pour l’évaluation du bien-être des vaches laitières à l’aide de capteurs. Conformément aux directives PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), une revue systématique de la littérature a été réalisée pour identifier les technologies de capteurs validées en externe. Sur les 1 111 publications initialement extraites des bases de données, seules 42 études décrivant 30 outils (y compris des prototypes) répondaient aux exigences de validation externe. En outre, une analyse du marché a permis d’identifier 129 technologies différentes vendues au détail et destinées à l’évaluation du bien-être animal. Au total, seuls 18 capteurs actuellement commercialisés ont fait l’objet d’une validation externe (14 %). Le taux de validation le plus élevé a été constaté pour les systèmes basés sur des accéléromètres (30 % des outils disponibles sur le marché ont des enregistrements de validation), tandis que les taux les plus faibles ont été obtenus pour les caméras (10 %), les cellules de pesée (8 %), divers capteurs de contrôle du lait (8 %) et des bolus (7 %). Les traits validés concernaient l’activité des animaux, le comportement d’alimentation et d’abreuvement, la condition physique et la santé des animaux. La majorité des outils ont été validés sur des vaches adultes. Le comportement non actif (couché et debout) et la rumination étaient les traits les plus souvent validés pour leur performance élevée. En ce qui concerne le comportement actif (par exemple, la marche), une performance plus faible des outils a été signalée. De même, les outils utilisés pour la condition physique (par exemple, la notation de l’état corporel) et l’évaluation de la santé (par exemple, la détection des mammites) ont été classés dans le groupe des performances les plus faibles. La précision et l’exactitude de l’évaluation de l’alimentation et de l’abreuvement varient en fonction du trait mesuré et du capteur utilisé. En ce qui concerne la pertinence de l’évaluation du bien-être animal, plusieurs technologies validées ont été appliquées pour la santé (par exemple, les capteurs de qualité du lait) et l’alimentation (par exemple, les cellules de pesée, les accéléromètres). Les systèmes basés sur les accéléromètres ont également un intérêt pratique pour évaluer la qualité de l’hébergement. Cependant, les technologies PLF actuellement disponibles ont un faible potentiel pour évaluer le comportement des vaches laitières. Afin d’accroître la confiance des acteurs envers les technologies PLF et d’accélérer l’évaluation du bien-être basée sur les capteurs, des études de validation, notamment dans des troupeaux commerciaux, sont nécessaires. Les recherches futures devraient se concentrer sur le développement et la validation des technologies PLF dédiées à l’évaluation du comportement et des outils dédiés au suivi de la santé et du bien-être des veaux et des génisses.
Résumé en anglais (original) : In order to base welfare assessment of dairy cattle on real-time measurement, integration of valid and reliable precision livestock farming (PLF) technologies is needed. The aim of this study was to provide a systematic overview of externally validated and commercially available PLF technologies, which could be used for sensor-based welfare assessment in dairy cattle. Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, a systematic literature review was conducted to identify externally validated sensor technologies. Out of 1,111 publications initially extracted from databases, only 42 studies describing 30 tools (including prototypes) met requirements for external validation. Moreover, through market search, 129 different retailed technologies with application for animal-based welfare assessment were identified. In total, only 18 currently retailed sensors have been externally validated (14%). The highest validation rate was found for systems based on accelerometers (30% of tools available on the market have validation records), while the lower rates were obtained for cameras (10%), load cells (8%), miscellaneous milk sensors (8%), and boluses (7%). Validated traits concerned animal activity, feeding and drinking behavior, physical condition, and health of animals. The majority of tools were validated on adult cows. Non-active behavior (lying and standing) and rumination were the most often validated for the high performance. Regarding active behavior (e.g., walking), lower performance of tools was reported. Also, tools used for physical condition (e.g., body condition scoring) and health evaluation (e.g., mastitis detection) were classified in lower performance group. The precision and accuracy of feeding and drinking assessment varied depending on measured trait and used sensor. Regarding relevance for animal-based welfare assessment, several validated technologies had application for good health (e.g., milk quality sensors) and good feeding (e.g., load cells, accelerometers). Accelerometers-based systems have also practical relevance to assess good housing. However, currently available PLF technologies have low potential to assess appropriate behavior of dairy cows. To increase actors’ trust toward the PLF technology and prompt sensor-based welfare assessment, validation studies, especially in commercial herds, are needed. Future research should concentrate on developing and validating PLF technologies dedicated to the assessment of appropriate behavior and tools dedicated to monitoring the health and welfare in calves and heifers.
