News - Thesis announce

Date : Oct. 27, 2020, 9:30 a.m. - WAGNER Nicolas - Salle du conseil et visio

Détection des modifications de l’organisation circadienne des activités des animaux en relation avec des états pré-pathologiques, un stress, ou un événement de reproduction

L'élevage de précision consiste à enregistrer des paramètres sur les animaux ou leur environnement grâce à divers capteurs. Dans cette thèse, il s'agit de suivre le comportement de vaches laitières via un système de localisation en temps réel. Les données sont collectées en une suite de valeurs à intervalle régulier, c'est ce que l'on appelle une série temporelle. Les problèmes liés à l'utilisation de capteurs sont le grand nombre de données engendré et la qualité de ces données. Le Machine Learning (ML) permet d'atténuer ce problème.


            Le but de cette thèse est de détecter les comportements anormaux de vaches. L'hypothèse de travail, étayée par la littérature en biologie, est que le rythme circadien d'activité d'une vache change si celle-ci passe d'un état normal à un état de maladie, stress ou encore un stade physiologique spécifique (œstrus, mise-bas) et ce, de manière très précoce. La détection d'une anomalie de comportement permettrait de prendre des décisions plus rapidement en élevage. Pour cela, il existe des outils de classification de séries temporelles ou Time Series Classification (TSC) en anglais.


            Le problème avec les données de comportement est que le schéma comportemental dit normal de la vache varie selon les vaches, les jours, la ferme, la saison, etc. Trouver un schéma normal commun à toutes les vaches est donc impossible. Or, la plupart des outils de TSC se basent sur l'apprentissage d'un modèle global pour définir si un comportement donné est proche de ce modèle ou non.


            Cette thèse s'articule autour de deux grandes contributions. La première consiste à l'élaboration d'une nouvelle méthode de TSC : FBAT. Elle se base sur les transformées de Fourier pour identifier un pattern d'activité sur 24 h et le comparer à celui d'une autre période de 24 h consécutive, afin de palier le problème de l'absence de schéma commun d'une vache normale. La deuxième contribution consiste à utiliser les étiquettes floues. En effet, autour des jours considérés comme anormaux, il est possible de définir une zone incertaine où la vache serait dans un état intermédiaire. Nous montrons que la logique floue permet d'améliorer les résultats quand les étiquettes sont incertaines et nous introduisons une variante floue de FBAT : F-FBAT.

 

Membres du jury :

Rapporteurs :

- Nicolas LABROCHE - Alexandre TERMIER

Examinateurs :

- Masoomeh TAGHIPOOR - Engelbert ME¨PHU NGUIFO

Encadrantes :

- Violaine ANTOINE - Isabelle VEISSIER.