Résumé : La gestion traditionnelle des RAS repose sur le suivi des données moyennes du groupe (poids moyen, comportement alimentaire global, etc.), alors que les maladies ou les retards de croissance commencent souvent par des poissons individuels. Un nouveau projet financé par le ministère américain de l'agriculture vise à surmonter cette limitation. Grâce à l'imagerie avancée et à l'intelligence artificielle, il vise à obtenir une identification individuelle sans contact et un suivi de la santé de chaque saumon au sein d'un système d'élevage en circuit fermé "Bluehouse".
Principe technique : Création d'un "identifiant biométrique" pour chaque poisson
L'équipe du projet a mis au point un système d'imagerie sous-marine à haute définition. Lorsque les poissons nagent dans un canal spécifique, le système capture des images haute résolution. Un algorithme d'intelligence artificielle analyse des dizaines de caractéristiques biologiques propres à chaque poisson, telles que les taches cutanées, la morphologie des nageoires et les contours du corps, afin de créer un profil de "reconnaissance faciale" unique. En recoupant les données des étiquettes PIT implantées, le système peut déjà identifier avec une grande précision des individus spécifiques au sein de l'école.
Au-delà de l'identification : Vers une surveillance précise de la santé
L'application la plus importante de cette technologie est l'alerte sanitaire précoce :
Identification des blessures et du stress : Grâce à l'imagerie multispectrale, le système peut détecter des changements subtils dans la coloration de la peau et le flux sanguin causés par des abrasions, des infections ou le stress. Ces changements, souvent imperceptibles à l'œil nu, sont des indicateurs précoces de maladie.
Courbes de croissance individuelles : Grâce à une identification répétée, des trajectoires de croissance précises peuvent être tracées pour chaque poisson. Cela permet de détecter à temps les "retardataires" et d'analyser les raisons de leur écart par rapport au groupe (par exemple, désavantage concurrentiel, infection subclinique).
Perspectives d'application dans l'industrie
Alimentation de précision : En fonction de la taille et du taux de croissance des individus, les systèmes futurs pourraient utiliser des mécanismes de portes intelligentes pour diriger les différents individus vers des zones distinctes pour une alimentation différenciée, améliorant ainsi l'efficacité globale de l'alimentation.
Prévention et contrôle précoces des maladies : Lorsqu'un individu présentant un comportement anormal ou des signes précoces de lésions est identifié, il peut être isolé automatiquement et immédiatement, ce qui permet d'éviter l'apparition de maladies dans l'environnement de l'élevage intensif.
Sélection optimisée de l'élevage : Dans l'élevage de géniteurs, cela permet de collecter de manière transparente et continue des données sur la croissance individuelle et la résistance aux maladies, ce qui constitue une aide sans précédent pour la sélection de poissons parents présentant des caractéristiques supérieures.
Perspectives : Cette technologie en développement représente l'une des orientations ultimes de la gestion des RAS basée sur les données - affinant la granularité de la gestion d'un "réservoir de poissons" à "chaque poisson". Elle promet d'améliorer considérablement la prévisibilité de l'élevage, les normes de bien-être animal et l'efficacité globale de la production. Avec la baisse des coûts du matériel et la maturation des algorithmes, le suivi individuel est en passe de devenir une caractéristique standard des futures exploitations RAS haut de gamme.
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