![\"Carcasses](\"https:\/\/www.europesays.com\/be-fr\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Viande-bovine-groupe-Colomberotto.-DJL-2013.-26-1-225x300.jpg\")
<\/p>\nLa tuberculose bovine reste un enjeu majeur de surveillance sanitaire. \u00c0 l\u2019abattoir, o\u00f9 l\u2019inspection des carcasses constitue un maillon essentiel du dispositif de d\u00e9tection, un projet associant recherche, administration et acteurs de terrain explore les possibilit\u00e9s offertes par l\u2019intelligence artificielle. L\u2019objectif est de d\u00e9velopper un assistant num\u00e9rique capable d\u2019identifier, sur les images de carcasses, des l\u00e9sions susceptibles d\u2019\u00eatre li\u00e9es \u00e0 la tuberculose.<\/p>\n
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L\u2019intelligence artificielle n\u2019a pas vocation \u00e0 remplacer l\u2019inspecteur v\u00e9t\u00e9rinaire. Il doit fournir un avis compl\u00e9mentaire en temps r\u00e9el, afin d\u2019attirer l\u2019attention sur des l\u00e9sions qui pourraient n\u00e9cessiter un pr\u00e9l\u00e8vement et des analyses de confirmation. La d\u00e9cision sanitaire reste donc enti\u00e8rement humaine.<\/p>\n
Apprendre \u00e0 reconna\u00eetre les l\u00e9sions<\/p>\n
Le syst\u00e8me repose sur un r\u00e9seau de neurones convolutif, ou CNN, entra\u00een\u00e9 \u00e0 partir d\u2019images collect\u00e9es dans les abattoirs. La constitution de cette base d\u2019apprentissage constitue un enjeu d\u00e9terminant. Elle doit int\u00e9grer des l\u00e9sions tuberculeuses typiques, mais \u00e9galement des formes atypiques ou discr\u00e8tes, plus difficiles \u00e0 rep\u00e9rer lors de l\u2019inspection. Des images de l\u00e9sions non tuberculeuses et de tissus sains sont \u00e9galement int\u00e9gr\u00e9es afin de permettre \u00e0 l\u2019algorithme de distinguer les diff\u00e9rentes situations rencontr\u00e9es sur le terrain. Les clich\u00e9s sont associ\u00e9s aux conclusions de l\u2019inspection et, lorsque cela est possible, aux r\u00e9sultats des analyses biologiques. Cette combinaison entre donn\u00e9es visuelles et donn\u00e9es sanitaires doit permettre d\u2019am\u00e9liorer progressivement la pertinence du mod\u00e8le.<\/p>\n
Le ciblage des abattoirs et des animaux \u00e0 int\u00e9grer dans la base de donn\u00e9es constitue un autre levier du projet. Les donn\u00e9es issues des syst\u00e8mes d\u2019information sanitaires et d\u2019\u00e9levage, notamment SI2A, BDNI et SIGAL, peuvent \u00eatre mobilis\u00e9es pour identifier en priorit\u00e9 les secteurs o\u00f9 la pr\u00e9valence de la tuberculose est plus \u00e9lev\u00e9e. L\u2019objectif est de concentrer les efforts de collecte sur les situations susceptibles d\u2019apporter le plus d\u2019informations au mod\u00e8le.<\/p>\n
Un outil d\u2019aide, pas de remplacement<\/p>\n
L\u2019int\u00e9r\u00eat attendu est double. Sur le plan sanitaire, l\u2019assistant pourrait contribuer \u00e0 am\u00e9liorer la sensibilit\u00e9 de la surveillance en attirant l\u2019attention de l\u2019inspecteur sur des l\u00e9sions difficiles \u00e0 identifier. Il pourrait ainsi favoriser la r\u00e9alisation de pr\u00e9l\u00e8vements et la confirmation biologique de cas suspects.<\/p>\n
L\u2019outil pourrait \u00e9galement devenir un support de formation continue. La constitution d\u2019une banque d\u2019images document\u00e9es permettrait aux inspecteurs de confronter leur exp\u00e9rience \u00e0 une grande diversit\u00e9 de l\u00e9sions et de renforcer leur capacit\u00e9 de reconnaissance.<\/p>\n
Le projet r\u00e9unit pour cela des comp\u00e9tences compl\u00e9mentaires. Les travaux associent notamment des \u00e9tudiants et sp\u00e9cialistes de l\u2019intelligence artificielle, des \u00e9quipes de recherche en \u00e9pid\u00e9miologie et en infectiologie, ainsi que des agents du minist\u00e8re de l\u2019Agriculture et des acteurs de terrain. Cette approche pluridisciplinaire doit permettre de rapprocher les performances technologiques des contraintes concr\u00e8tes de l\u2019inspection en abattoir.<\/p>\n
Une phase de test attendue en 2026<\/p>\n
En 2026, les travaux portent encore sur l\u2019enrichissement de la base photographique et sur le d\u00e9veloppement simultan\u00e9 du mod\u00e8le de reconnaissance visuelle et de l\u2019application destin\u00e9e aux utilisateurs. La prochaine \u00e9tape sera le passage au terrain, avec des essais dans des abattoirs pilotes. Ces tests devront permettre d\u2019\u00e9valuer non seulement les performances de d\u00e9tection, mais aussi l\u2019ergonomie et l\u2019intuitivit\u00e9 de l\u2019application dans les conditions r\u00e9elles d\u2019inspection. Un retour d\u2019exp\u00e9rience sera ensuite r\u00e9alis\u00e9 pour d\u00e9terminer les conditions d\u2019une \u00e9ventuelle utilisation op\u00e9rationnelle. L\u2019enjeu sera notamment de v\u00e9rifier que l\u2019algorithme apporte une r\u00e9elle valeur ajout\u00e9e sans cr\u00e9er de surcharge ou de fausses alertes pour les inspecteurs. Si les r\u00e9sultats sont conformes aux attentes, le dispositif pourra \u00e9voluer vers un d\u00e9ploiement op\u00e9rationnel. Dans le cas contraire, les travaux se poursuivront dans un cadre de recherche.<\/p>\n
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