Type de document : Appel à projet du programme Horizon Europe
Date limite de dépôt des dossiers : 6 octobre 2021
Extrait en français (traduction) : Résultats escomptés :
Conformément à la stratégie de la ferme à la table, pour une transition vers des systèmes de production animale équitables, sains et résilients, comprenant l’amélioration du bien-être animal et la réduction de l’utilisation des antimicrobiens, le projet, s’il est retenu, soutiendra la recherche et l’innovation (R&I) pour aider les décideurs politiques et les autres acteurs (par exemple, les opérateurs économiques) à suivre et à améliorer le bien-être animal dans les systèmes intensifs et extensifs, contribuant ainsi à une agriculture durable.
Les résultats du projet devront contribuer à l’ensemble des résultats suivants :
– Améliorer la capacité à évaluer et à suivre l’état du bien-être animal dans une région/pays ou par rapport à un groupe d’opérateurs ;
– Renforcer la capacité des exploitants ou des décideurs à améliorer le bien-être des animaux en leur fournissant les meilleures pratiques et des outils innovants.
– Augmenter la capacité à prendre en compte l’impact environnemental et socio-économique des pratiques et innovations proposées.
Domaine d’application :
Les données sur l’élevage et la production alimentaire sont collectées à différents stades du processus de production des animaux terrestres, principalement pour améliorer l’efficacité économique, le contrôle des maladies, la sécurité et la qualité des aliments. Peu de données collectées dans les exploitations ou lors de la transformation ultérieure (par exemple, dans les abattoirs ou les laiteries) sont utilisées pour surveiller l’état de bien-être des animaux et les différents niveaux de bien-être. Cela peut se faire en combinant diverses sources de données déjà collectées et une récolte de données plus intensive grâce à des systèmes automatiques ou à un échantillonnage de routine. Actuellement, même lorsque les données sont utilisées à des fins de bien-être animal, elles ne sont souvent exploitées qu’au niveau de chaque élevage ou pour quelques éleveurs seulement. Le développement d’algorithmes permettant d’interpréter les différents types de données collectées pourrait accroître leur valeur en termes de bien-être animal. Cela serait bénéfique à la fois au niveau de l’exploitation et dans des contextes plus larges, par exemple entre groupes d’éleveurs ou aux niveaux régional, national ou européen.
Les propositions doivent porter sur tous les domaines de recherche suivants dans le domaine de l’élevage terrestre :
– Identification des données et des indicateurs appropriés qui permettent d’évaluer le bien-être des animaux dans les exploitations, pendant le transport et au moment de l’abattage/la mise à mort ;
– Développement de méthodes innovantes de collecte automatique de données relatives au bien-être et aux techniques d’élevage durable associées ;
– Standardisation de la collecte de données pour une population d’opérateurs le long de la chaîne d’approvisionnement ;
– Développement d’algorithmes intégrant des données hétérogènes provenant d’une population d’opérateurs afin d’évaluer le niveau de bien-être animal au sein de la population concernée ;
– Développement de meilleures pratiques associées à des améliorations statistiquement significatives du bien-être animal (c’est-à-dire associées à des indicateurs améliorés au niveau de la population) ;
– Évaluation des impacts environnementaux et socio-économiques des meilleures pratiques en matière de bien-être animal, y compris les possibilités de commercialisation ;
– Développement d’outils de suivi et de modèles intelligents pour améliorer la portée de la collecte de données tant sur le plan quantitatif (taille de la population) que qualitatif (qualité des données collectées et impacts mesurés) ; et
– Développement de méthodes innovantes pour estimer l’impact des conditions préjudiciables passées sur le bien-être.
Le choix de la population d’éleveurs doit tenir compte de leur pertinence économique et sociale pour la politique et le cadre réglementaire de l’UE, ainsi que des problèmes potentiels de bien-être animal (à traiter à la fois quantitativement et qualitativement). Le choix des données étudiées doit tenir compte de leur complémentarité, de leur fréquence et de leur facilité de collecte (automatisation ou échantillonnage de routine). Il doit également tenir compte des différentes dimensions du bien-être animal (alimentation et abreuvement, confort, santé, comportement, etc.) Les propositions doivent mettre en œuvre l' »approche multi-acteurs » et garantir une participation adéquate du secteur agricole, de la profession vétérinaire, des services de conseil agricole et des autres acteurs concernés tout au long de la chaîne alimentaire.
Extrait en anglais (original) : Expected Outcome:
In line with the farm to fork strategy, for a transition to fair, healthy and resilient livestock production systems, including the improvement of animal welfare and reduction of anti-microbial usage, a successful proposal will support research and innovation (R&I) to help policy makers and other actors (e.g. economic operators) monitor and improve animal welfare in intensive and extensive systems, thus contributing to sustainable agriculture.
The project results are expected to contribute to all of the following outcomes:
– Improved capacity to evaluate and monitor the state of animal welfare in a region/country or in relation to a group of operators;
– Enhanced capacity to further improve animal welfare by business operators or decision makers, through provision of best practices and innovative tools and
– Enhanced capacity to integrate the environmental and socio-economic impact of proposed practices and innovations.
Scope:
Farming and food production data are collected at different stages of the production process of terrestrial livestock, mostly to improve economic efficiency, disease control, food safety and quality. Few data collected on farms or during subsequent processing (e.g. in slaughterhouses or dairies) are used to monitor the welfare state of the animals and the different levels of welfare. This can be done through a combination of diverse sources of data already collected and more intensive collection through automatic systems, or routine sampling. At present, even where data are used for animal welfare purposes, they are often exploited only at individual farm level or for just a few operators. The development of algorithms to interpret the various types of data that are collected could increase their value in relation to animal welfare. This would be beneficial both at farm level and in broader contexts, e.g. among groups of operators, or at regional, national, or EU levels.
Proposals should address all of the following areas of research in terrestrial livestock:
– Identification of the data and appropriate indicators that enable assessment of animal welfare on farms, during transport and at the time of slaughtering/killing;
– Development of innovative ways of automatically collecting data pertaining to welfare and related sustainable farming techniques;
– Standardisation of data collection for a population of operators along the supply chain;
– Development of algorithms integrating heterogeneous data from a population of operators in order to evaluate the level of animal welfare within the population concerned;
– Development of best practices associated with statistically meaningful improvements in animal welfare (i.e. associated with improved indicators at population level);
– Evaluation of the environmental and socio-economic impacts of best practices for animal welfare, including marketability;
– Development of monitoring tools and smart models to improve the scope of the data collection both quantitatively (population size) and qualitatively (quality of data collected and impacts measured); and
– Development of innovative ways to estimate the impact of past detrimental conditions on welfare.
The choice of the population of operators should take into account their economic and social relevance for the EU policy and regulatory framework, and potential animal welfare issues (to be addressed both quantitatively and qualitatively). The choice of data studied should take into account complementarity, frequency and ease of collection (automation or routine sampling). It should also take account of the various dimensions of animal welfare (feed and water, comfort, health, behaviour, etc.). Proposals must implement the ‘multi-actor approach’ and ensure adequate involvement of the farming sector, the veterinary profession, agricultural advisory services and other relevant actors along the food chain.
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