L’élevage de précision est basé sur l’enregistrement en continu de paramètres sur les animaux ou leur environnement afin de détecter des déviations par rapport à la normale et de les corriger rapidement. Jusqu’à présent, l’objectif de l’élevage de précision est essentiellement une amélioration de l’efficience des élevages, grâce en particulier au suivi de paramètres de production et de la consommation des animaux. Le bien-être animal, préoccupation sociétale majeure, est très peu pris en compte. Nous avons développé une méthode basée sur la transformée de Fourier pour détecter des modifications du rythme d’activité de vaches (l’activité étant estimée à partir d’un capteur de positionnement). Ces modifications apparaissent lorsque l’animal est stressé ou malade (voire précèdent l’apparition des signes cliniques) et traduisent le ressenti de l’animal. Avant de mettre cette méthode en production dans des outils commercialisés par les entreprises d’Elevage de Précision, il convient de l’améliorer pour limiter le nombre de faux positifs (20% à l’heure actuelle) et tenter de relier la forme de la modification de rythme à son origine (stress, maladie infectieuse, boiterie, chaleurs, …). Nous proposons de le faire en analysant plus finement les modifications détectées à l’aide de la transformée de Fourier, en explorant la méthode des ondelettes et en appliquant une approche de logique floue (en particulier pour tenir compte de l’aspect progressif des modifications en lien avec le développement et la rémission d’une maladie). A terme, les résultats devraient permettre une meilleure prise en compte de l’état de bien-être des animaux dans les élevages, bénéfique non seulement pour l’animal mais aussi la production.