Développement d'outils diagnostiques, prévisionnels et prescriptifs à partir des composants du lait

Une multitude d'études et de bases de données qui assemblent un ensemble de connaissances, d'expertises et de pratiques dans le domaine laitier ont été accumulées sur plus d'une centaine d'années. Ces expertises sont utilisées par les chercheurs, agronomes et vétérinaires pour prodiguer des recommandations aux producteurs laitiers. Cependant avec tous les paramètres associés à une ferme et tous les indicateurs à tenir en compte, il est difficile, voire impossible pour ces experts de continuer à fournir des recommandations fiables sans avoir accès à des outils qui permettent d'amalgamer ces informations et de détecter rapidement des problèmes sur cette ferme, comme l'apparition de mammites ou d'acidoses subcliniques. Dans ce projet, nous dressons la voie pour construire des outils de prescription dans le secteur laitier en proposant les algorithmes et méthodes d'intelligence artificielle nécessaires pour répondre aux quatre questions menant à la prescription dans le secteur : a) Qu'est-ce qui arrive à la ferme à partir des données du lait de réservoir et des vaches individuelles? ; b) Pourquoi cela arrive dans la ferme? ; c) Qu'est-ce qui risque d'arriver dans le futur? ; d) Comment faire pour y arriver ou prévenir/éviter un risque et corriger une situation?

Les outils mis en place permettront d'exploiter un graphe de connaissances capturant l'espace de connaissances des pratiques, procédures et propriétés du domaine à partir d'articles publiés, de résultats de méta-analyses, de protocoles documentés et de bases de données. Ils permettront aussi de construire des stimulateurs basés sur des approches floues en vue d'établir des métriques et probabilités, et d'évaluer des propriétés futures. Tous ces outils permettront d'arriver à un prototype de système de prescription qui mènera le domaine laitier à la fine pointe des approches symboliques en intelligence artificielle, en capturant et en rendant disponibles les pratiques et connaissances les plus bénéfiques pour le secteur. Ces outils pourraient être généralisés à d'autresd propriétés ou maladies nécessitant une prescription.