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L’Organisation mondiale de la santé animale (OMSA) joue un rôle essentiel dans la collecte, la gestion et la diffusion de données abondantes sur la santé animale. Pour gérer ces données, l’Organisation lance le projet d’architecture de données, qui établira un référentiel central de données, permettant l’intégration et la connectivité entre tous les ensembles de données de l’OMSA.

Les systèmes d’élevage des petites exploitations sont confrontés à des difficultés croissantes en raison de la variabilité climatique, en particulier le stress thermique, qui se répercute sur la santé, le bien-être et la productivité des animaux. Les mesures traditionnelles de la productivité, telles que le rendement laitier ou le taux de croissance, requièrent une main-d’œuvre importante, sont coûteuses et ne parviennent pas à saisir la capacité d’adaptation globale des animaux. Face à cette situation, l’Institut international de recherche sur l’élevage (ILRI) et l’université rurale d’Écosse (Scotland’s Rural College ou SRUC) font figure de précurseurs en proposant une nouvelle approche de phénotypage faisant appel à des capteurs peu coûteux, à l’analyse vidéo et à l’intelligence artificielle (IA).

Et si votre étable pouvait détecter une maladie avant vous ? L’intelligence artificielle transforme discrètement notre façon de prendre soin des animaux. Découvrez comment.

Quatre experts révèlent comment l’intelligence artificielle (IA) transforme la surveillance des maladies et la pratique vétérinaire Dans une région isolée de Californie, un centre de réhabilitation de la faune sauvage télécharge des notes cliniques de routine concernant un aigle blessé présentant des signes de maladie neurologique. En l’espace de quelques heures, un système d’IA signale ce cas ainsi que des rapports similaires provenant de tout l’Etat de Californie, détectant un schéma inhabituel qui pourrait signaler l’apparition d’une épidémie, plusieurs semaines avant que les méthodes de surveillance traditionnelles ne s’en aperçoivent.