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Pays de la Loire - Interprétation des données issues des robots de traiteVendée Agricole // 02 51 36 82 04
Le 05/11/2021 à 15:30 I
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Le développement des robots de traite et des capteurs en élevage produit une grande quantité de données qui permettent d’aider la prise de décision. Comment cette data science facilite-t-elle la conduite d’un élevage laitier ? Quelles sont les limites ? Le choix d’un système de traite robotisée est le plus souvent un choix lié à la main-d’œuvre disponible et à la contrainte horaire, physique et répétitive de la traite. Ce choix ne fait pas l’unanimité entre éleveurs et chacun adapte son matériel à ses envies, ses choix stratégiques et aux possibilités de son élevage.
Des données inexploitées Les éleveurs reconnaissent qu’ils utilisent très peu les potentiels de traitement de données de leur logiciel de gestion de troupeau fourni avec leur robot. Les constructeurs reconnaissent que la routine des éleveurs ne les incite pas à creuser dans ces masses de données. Pourtant les fabricants de robots essaient de synthétiser et de mettre en forme les données essentielles pour faciliter le travail des éleveurs.
Faire des statistiques sur 60 vaches ou sur 240, ce n’est pas la même chose. La charge de travail économisée par le passage à la traite robotisée entraîne régulièrement une intensification de la production par vache, une augmentation du nombre d’animaux par UTH disponible. C’est pourtant cela qui doit inciter les éleveurs à optimiser la valorisation de leurs données. Si mon prix d’équilibre est plus sensible depuis la mise en place du robot, je dois être encore plus vigilant et exigeant pour chercher les moindres marges de progrès possibles : que ce soit en production, en prévention santé boiteries, qualité du lait… La rentabilité de mon investissement passera par ces améliorations et cette vigilance régulière. Utiliser la vidéo De légères modifications dans la ration distribuée ont des conséquences économiques significatives dans les élevages avec robot. L’utilisation de la vidéo en continu (time lapse) permet d’enrichir les données captées par le robot et les observations de l’éleveur. Dans certains cas, elle peut permettre de proposer des modifications de pratiques liées à la circulation, à l’alimentation. La vidéo apporte une information non intrusive, 24h/24. Cet exemple de vidéo montre tout le potentiel des données lorsqu’elles sont retravaillées, mises en forme et explicitées par un spécialiste. L’intérêt de mixer les données visuelles avec les données informatiques de l’élevage pour chercher des gains techniques cachés demande de l’expérience et du temps d’analyse. Bien choisir les critères utilisés Les logiciels des robots de traite croisent leurs données afin d’identifier les animaux déviants. Mais le choix des critères utilisés est capital. Sinon, les alertes risquent d’être un reflet insuffisant de la réalité. Il n’y a pas de formule magique pour détecter tout et tout le temps. La solution, c’est le rôle essentiel de l’éleveur qui connaît ses vaches, qui cherche à savoir si elles sont en pleine santé et au meilleur de leur potentiel et qui accepte de vérifier des alertes souvent précoces et peu expressives. Cet aspect peut sembler ingrat car des faibles variations ne signifient pas systématiquement le début d’un problème mais l’important est d’être observateur et d’être régulier. Les différentes méthodes plus récemment mises en avant autour de l’observation animale directe montre bien l’importance de la détection des « signaux faibles ». L’éleveur en traite robotisée peut ainsi s’appuyer sur des critères calculés automatiquement chaque jour mais ce sera ce qu’il en fera qui sera déterminant ! Cil Ouest Tweeter Ecrire un commentaire |
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