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L’objectif de ce projet est de développer un outil capable d’identifier les porcelets présentant un retard de croissance intra-utérin, dit immatures. Le prototype doit évaluer le degré de maturité des porcelets dans les élevages de sélection à partir d’une photo de la tête du porcelet. Ce projet s’appuie sur une approche d’analyse d’images type deep learning. A terme, ce phénotype de maturité sera enregistré en routine et servira comme nouveau critère de sélection.

Les premiers résultats obtenus par deep learning fournissent des éléments prometteurs pour une collecte automatisée, objective et reproductible du phénotype de maturité.

En permettant un enregistrement continu de la maturité du porcelet, il sera alors possible de mieux comprendre ce phénotype et son rôle dans la survie du porcelet.

Ce travail a été mené en collaboration avec les OSP membres d ’Alliance R&D : Axiom , Choice et Nucléus et avec le soutien financier du CASDAR. Il a été présenté aux 53e JRP le lundi 1er février 2021 en session génétique porcine.

Les auteurs remercient les éleveurs et les techniciens pour leur accueil dans les élevages et leur participation à la collecte des photos.

Contact :pauline.brenaut@ifip.asso.fr Pour en savoir = : voir le poster présenté aux JRP 2021 https%3A%2F%2Fwww.ifip.asso.fr%2Ffr...