![\"\"](\"https:\/\/genus-develop.go-vip.co\/pic\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/02\/New_Technologies_Genetic_Progress_FR_1.png?w=500&resize=500%2C442\")
Malgr\u00e9 les gains g\u00e9n\u00e9tiques \u00e9lev\u00e9s et atteints, nous sommes conscients qu\u2019il y a encore beaucoup de travail devant nous pour toujours mieux servir les \u00e9leveurs et la fili\u00e8re. Pour cette raison, et suivant la devise \u00ab\u00a0Never stop improving\u00a0\u00bb, PIC investit toujours dans les technologies les plus innovantes, en recherchant leurs applications pratiques dans l’am\u00e9lioration g\u00e9n\u00e9tique animale.<\/p>\n\n\n\n
Parmi les technologies disponibles, celles directement li\u00e9es \u00e0 la s\u00e9lection g\u00e9n\u00e9tique comme le Gene Editing et le s\u00e9quen\u00e7age total du g\u00e9nome se d\u00e9marquent, et il y aura tr\u00e8s probablement un avant et un apr\u00e8s dans la g\u00e9n\u00e9tique porcine dans les ann\u00e9es \u00e0 venir.<\/p>\n\n\n\n
D’autre part, et parall\u00e8lement \u00e0 ce qui pr\u00e9c\u00e8de, les investissements dans la collecte de donn\u00e9es ont augment\u00e9 de mani\u00e8re exponentielle ces derni\u00e8res ann\u00e9es, au point que l’utilisation de nouveaux outils tels que la vid\u00e9o et l’intelligence artificielle est d\u00e9j\u00e0 effective.<\/p>\n\n\n\n
Les points suivants se concentrent sur les technologies de ph\u00e9notypage, en montrant des exemples concrets sur la fa\u00e7on dont l’intelligence artificielle appliqu\u00e9e \u00e0 la production porcine va g\u00e9n\u00e9rer une r\u00e9volution dans la fa\u00e7on dont nous mesurons les caract\u00e8res (ph\u00e9notypes) et s\u00e9lectionnons nos reproducteurs.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Dans les programmes g\u00e9n\u00e9tiques actuels, les objectifs de s\u00e9lection des lign\u00e9es m\u00e2les se concentrent surtout sur :<\/p>\n\n\n\n De ces trois caract\u00e9ristiques, les caract\u00e8res li\u00e9s \u00e0 la robustesse ont traditionnellement \u00e9t\u00e9 les plus difficiles \u00e0 s\u00e9lectionner. Il y a plusieurs raisons \u00e0 cela, notamment une plus grande difficult\u00e9 \u00e0 identifier les caract\u00e8res pr\u00e9cis\u00e9ment, des difficult\u00e9s \u00e0 mesurer les caract\u00e8res objectivement avec des volumes suffisants, et\/ou parfois une faible h\u00e9ritabilit\u00e9 des caract\u00e8res. Un exemple typique o\u00f9 ces difficult\u00e9s se conjuguent est la s\u00e9lection sur le comportement des animaux.<\/p>\n\n\n\n On s’attend \u00e0 ce que les progr\u00e8s technologiques en mati\u00e8re de collecte de donn\u00e9es aient un impact favorable sur tous les objectifs de s\u00e9lection.<\/span><\/strong> Mais les caract\u00e8res associ\u00e9s \u00e0 la robustesse et au comportement devraient en b\u00e9n\u00e9ficier prioritairement, avec l\u2019ajout de nouvelles mesures objectives sur des caract\u00e8res nouveaux qui pourront \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s dans le programme de s\u00e9lection.<\/p>\n\n\n\n L’intelligence artificielle d\u00e9signe l’\u00e9tude, le d\u00e9veloppement et l’application de techniques informatiques dans le but de permettre aux ordinateurs et machines d’acqu\u00e9rir certaines comp\u00e9tences similaires \u00e0 l’intelligence humaine. Le concept d’apprentissage automatique consiste \u00e0 exposer l’ordinateur \u00e0 une \u00e9norme quantit\u00e9 de donn\u00e9es afin qu’il puisse les traiter, les analyser et en tirer des enseignements. Gr\u00e2ce \u00e0 tout cela, nous pouvons litt\u00e9ralement former des machines pour nous aider \u00e0 s\u00e9lectionner des porcs.<\/p>\n\n\n\n L’un des axes de recherche les plus utilis\u00e9s aujourd’hui est la combinaison d\u2019enregistrements vid\u00e9o des animaux 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 et de l’apprentissage automatique.<\/span><\/strong> En effet, le volume de donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les cam\u00e9ras est si important qu’une personne, ou m\u00eame un groupe de personnes, devrait passer \u00e9norm\u00e9ment de temps \u00e0 analyser ces donn\u00e9es. Et, m\u00eame si cela \u00e9tait possible, leurs analyses auraient tendance \u00e0 avoir un degr\u00e9 de subjectivit\u00e9 qui rendrait l’utilisation de ces donn\u00e9es pour la s\u00e9lection peu efficace. En revanche, en combinant la collecte de grands volumes de donn\u00e9es avec l’intelligence artificielle, nous pouvons g\u00e9n\u00e9rer des informations pr\u00e9cieuses pour la s\u00e9lection des reproducteurs, comme le montrent les exemples suivants.<\/p>\n\n\n\n Dans les caract\u00e8res de robustesse, les probl\u00e8mes d\u2019aplombs et de pattes repr\u00e9sentent l’une des principales causes de r\u00e9forme subie, notamment pour les truies du cheptel reproducteur. Traditionnellement, l’\u00e9valuation de la structure des aplombs et des pattes est effectu\u00e9e par des techniciens sp\u00e9cialis\u00e9s qui effectuent une notation pour la s\u00e9lection ph\u00e9notypique et l’am\u00e9lioration g\u00e9n\u00e9tique. Cependant, leurs \u00e9valuations sont in\u00e9vitablement li\u00e9es \u00e0 l’\u0153il humain. La technologie d’analyse d’image et d’apprentissage automatique que nous d\u00e9veloppons<\/span><\/strong> nous permet de g\u00e9n\u00e9rer des \u00e9valuations automatis\u00e9es de la structure des aplombs, afin de produire un volume beaucoup plus important de notations tr\u00e8s objectives des pattes dans les \u00e9levages de s\u00e9lection, et avec l\u2019avantage de surtout am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des donn\u00e9es<\/strong> (Figure 2)<\/span>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n La collecte de donn\u00e9es sur le comportement des animaux est beaucoup plus complexe. L’enregistrement 24 heures sur 24 des porcs \u00e9lev\u00e9s dans des conditions d\u2019\u00e9levage est une occasion unique de g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es pour analyser le comportement de nos lign\u00e9es. Dans les \u00e9levages d\u00e9di\u00e9s \u00e0 la recherche PIC <\/strong>(Figure 3)<\/span>, nous apprenons \u00e0 un ordinateur \u00e0 analyser ces enregistrements. Les donn\u00e9es permettent d’\u00e9valuer des aspects individuels tels que les temps de repos et d’activit\u00e9, les temps et horaires d\u2019acc\u00e8s au syst\u00e8me d\u2019alimentation et aux abreuvoirs, d’\u00e9tudier leur comportement et leur interaction sociale dans diff\u00e9rentes conditions d\u2019\u00e9levage, etc. Gr\u00e2ce au d\u00e9veloppement d’algorithmes sp\u00e9cifiques, cette technologie permet de d\u00e9crire de nouveaux caract\u00e8res susceptibles d’\u00eatre am\u00e9lior\u00e9s g\u00e9n\u00e9tiquement.<\/span><\/strong> En outre, les informations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es fournissent un savoir-faire pr\u00e9cieux pour le soutien technique aux producteurs de porcs. Pensez par exemple \u00e0 l’analyse des vices ou des changements comportementaux associ\u00e9s \u00e0 diff\u00e9rentes conditions d\u2019\u00e9levage telles que l’alimentation, les densit\u00e9s ou la ventilation.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Alors que les exemples ci-dessus sont encore en cours de d\u00e9veloppement avant leur application commerciale, la technologie FertiBoar est d\u00e9j\u00e0 une r\u00e9alit\u00e9 et constitue donc un exemple qui m\u00e9rite d’\u00eatre d\u00e9crit plus en d\u00e9tail. Cette technologie repr\u00e9sente une collaboration r\u00e9ussie entre un institut acad\u00e9mique (IFN Sch\u00f6now, Allemagne) et une entreprise (PIC). Dans le cadre du projet de recherche commun (2017-2020), des images \u00e9chographiques et des donn\u00e9es sur la qualit\u00e9 des semences de plus de 1 000 verrats ont \u00e9t\u00e9 analys\u00e9es. La qualit\u00e9 de ces travaux a donn\u00e9 lieu \u00e0 des publications scientifiques, et \u00e0 une reconnaissance en tant qu’innovation lors d’\u00e9v\u00e9nements sp\u00e9cialis\u00e9s (Innov’SPACE et Innovation technique au FIGAN), en m\u00eame temps que sa mise en place dans la pyramide de s\u00e9lection verrats PIC.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n Les premiers verrats PIC\u00ae408 test\u00e9s avec cette technologie se trouvent d\u00e9j\u00e0 en CIA, en Espagne, Allemagne, France. Ce projet est donc un exemple d’application pratique d’une technologie nouvelle. Avec la mise en \u0153uvre progressive de FertiBoar dans toute la pyramide de s\u00e9lection verrats PIC, tous nos clients b\u00e9n\u00e9ficieront \u00e0 court terme de cette innovation.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\nLes Technologies appliqu\u00e9es pour la s\u00e9lection<\/h4>\n\n\n\n
Utilisation de l’intelligence artificielle dans la s\u00e9lection porcine – Exemples concrets<\/h4>\n\n\n\n
Automatisation de l’\u00e9valuation de la solidit\u00e9 des aplombs<\/h4>\n\n\n\n
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\u00c9tude des comportements<\/h4>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/pic.com\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/01\/New_Technologies_Genetic_Progress_3.png?ssl=1\")
Pr\u00e9diction de la fertilit\u00e9 des verrats : la technologie FertiBoar<\/h4>\n\n\n\n
La technologie FertiBoar permet d\u2019\u00e9valuer pr\u00e9cocement la qualit\u00e9 du sperme des m\u00e2les pour effectuer une s\u00e9lection pr\u00e9coce. \u00c0 l’aide d’\u00e9chographies testiculaires (Figure 4) et d’une analyse d’images par intelligence artificielle (Figure 5), nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un algorithme sp\u00e9cifique qui nous permet de pr\u00e9dire de mani\u00e8re fiable la qualit\u00e9 du sperme des jeunes verrats lors du testage, et donc avant leur entr\u00e9e dans les CIA. Les avantages sont multiples, \u00e0 la fois pour le CIA et pour l\u2019\u00e9leveur en r\u00e9duisant consid\u00e9rablement le co\u00fbt de la quarantaine, en augmentant la qualit\u00e9 de la semence, et s\u00e9curisant la productivit\u00e9 des verrats \u00e9lites mis en CIA pour optimiser la diss\u00e9mination g\u00e9n\u00e9tique.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/genus-develop.go-vip.co\/pic\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/02\/FertiBoarPicture1_FRA.png?w=584&resize=584%2C601\")
![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/pic.com\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/01\/FertiBoarGraphic2.png?ssl=1\")