L'intelligence artificielle appliquée à la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier en production laitière

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus présente dans nos vies. On la retrouve aussi en production laitière, entre autres, pour l’analyse fine de la composition du lait des vaches individuelles qui se fait par spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FTIR). Nos travaux de recherche visent à développer des outils d’intelligence artificielle utilisant les données FTIR pour prédire une multitude de caractéristiques importantes sur la santé des animaux et la production. Notre premier objectif vise à déterminer quels sont les paramètres importants à considérer lors du développement des outils d’IA notamment en lien avec le nombre d’échantillons utilisés, le nombre de fermes, les différentes procédures de prétraitement des données et finalement les algorithmes d’IA utilisés. Pour ce faire, nous testons le développement de différentes approches sur un large jeu de données (n=28832 échantillons sur 146 fermes) et pour prédire différentes caractéristiques comme le gras, la protéine, le lactose, la quantité de cellules somatiques, l’urée et le bêta-hydroxybutyrate (BHB). Finalement, nous appliquons ces résultats pour le développement d’un modèle d’IA nous permettant de prédire le pH ruminal et l’acidose ruminale subclinique, une pathologie difficile à détecter, et ce directement à partir des données FTIR.