Le bien-être des chevaux montés en compétition évalué par un outil d’IA Alors qu’il a été scientifiquement démontré que les chevaux comprennent les émotions des humains face à eux, la réciproque n’est pas exacte. Un outil d’intelligence artificielle développé par l’Inrae permettrait d’y remédier en décelant l’inconfort de l’animal lors des compétitions équestres. Article réservé aux abonnés Le bien-être d’un cheval monté en compétition peut-il être vérifié en s’aidant d’un outil d’intelligence artificielle (IA) ? Une équipe d’éthologues de l’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (Inrae) répond par l’affirmative. Leur programme d’apprentissage machine « entraîné » à partir de photographies qu’ils ont annotées sur différents critères, notamment ceux de la chercheuse britannique Sue Dyson, est précis à 90 % pour déceler un inconfort sur une photo ou une vidéo. « Ce travail, au stade de preuve de concept [démonstration de faisabilité], a montré que les expressions de la tête du cheval sont statistiquement plus discriminantes [utiles] que ses postures pour cerner le ressenti de l’animal », détaille Léa Lansade qui a dirigé cette étude. Cette recherche, financée par le fonds Equiaction de la Fédération française d’équitation a été lancée en réponse à l’intérêt sociétal croissant pour le bien-être animal, notamment lors des compétitions. « Ces travaux sont importants pour objectiver cette question alors que l’utilisation des chevaux en compétition est désormais sur la sellette, après les problèmes survenus aux Jeux olympiques [JO] de Tokyo », « Confondre les expressions de plaisir et d’inconfort » Forte de ces premiers résultats, l’équipe de l’Inrae désire enrichir l’algorithme avec des données sur les expressions faciales rassemblées lors de travaux précédents. « Pour obtenir des informations plus qualitatives, nous utilisons la méthode FACS [système de codage des actions faciales] adaptée au cheval. Chaque mouvement anatomique de la tête est répertorié en “unité d’action”, puis analysé statistiquement en réseau. Cela permet de décrypter une à une les expressions faciales des chevaux en lien avec leurs émotions positives ou négatives », précise Léa Lansade. Il vous reste 29.84% de cet article à lire. La suite est réservée aux abonnés.