Est-il possible de détecter le comportement (repos, rumination, exploration, prélèvement d’herbe, etc.) des moutons, lorsqu’ils sont au pré, avec des accéléromètres connectés ? Si oui, avec quel type de capteurs et quel positionnement sur l’animal ? C’est ce qu’ont exploré des chercheurs australiens de l’université de New England. Les résultats de leur étude viennent juste d’être publiés dans un article scientifique.  Les chercheurs ont testé plusieurs dispositifs au champ et ont mis en évidence que les accéléromètres connectés positionnés au niveau des oreilles permettaient, dans les conditions australiennes, de bien distinguer les moments où l’animal broute, se déplace ou chaume. Pour le moment ces résultats intéressent plutôt les recherches relatives au comportement des animaux. Toutefois, à terme, il serait tout à fait possible d’envisager des troupeaux connectés permettant de mieux comprendre comment les animaux explorent et exploitent le milieu dans lequel ils sont parqués, ce qui pourrait ouvrir la voie vers une meilleure gestion de certains parcours extensifs.

Résumé : An animal’s behaviour can be a useful indicator of their physiological and physical state. As resting, eating, walking and ruminating are the predominant daily activities of ruminant animals, monitoring these behaviours could provide valuable information for management decisions and individual animal health status. Traditional animal monitoring methods have relied on labour intensive, human observation of animals. Accelerometer technology offers the possibility to remotely monitor animal behaviour continuously 24/7. Commercially, an ear worn sensor would be the most suitable for the Australian sheep industry. Therefore, the aim of this current study was to determine the effectiveness of different methods of accelerometer deployment (collar, leg and eartag) to differentiate between three mutually exclusive behaviours in sheep: grazing, standing and walking. A subset of fourteen summary features were subjected to Quadratic Discriminant Analysis (QDA) with 94%, 96% and 99% of grazing, standing and walking events respectively, being correctly predicted from ear acceleration signals. These preliminary results are promising and indicate that an ear deployed accelerometer is capable of identifying basic sheep behaviours. Further research is required to assess the suitability of accelerometers for behaviour detection across different sheep classes, breeds and environments.

référence : Barwick, J., Lamb, D. W., Dobos, R., Welch, M., & Trotter, M. (2018). Categorising sheep activity using a tri-axial accelerometer. Computers and Electronics in Agriculture, 145, 289-297.