Alors que l’influenza aviaire hautement pathogène (IAHP) continue de provoquer des pertes économiques et des crises sanitaires, un article de Poultry Science propose de faire appel à l’intelligence artificielle (IA) pour lancer précocement l’alerte en élevage, dans un premier temps de poules pondeuses. L’objectif est de repérer plus tôt les signes précurseurs de la maladie, de limiter les fausses alertes et d’accélérer la confirmation du diagnostic par le vétérinaire au plus près du terrain.

Un système de détection précoce

Le dispositif repose sur le flux de données déjà disponibles dans les élevages : mesures environnementales (température, hygrométrie, taux d’ammoniac), indicateurs de production (consommation d’eau et d’aliment, ponte, poids), signes comportementaux, et lorsque c’est possible, images en temps réel. Ces flux sont traités par des modèles de machine learning entraînés à reconnaître des anomalies compatibles avec une infection débutante, avant l’apparition de signes cliniques chez les animaux. Au-delà d’un seuil de risque défini, le système doit indiquer quels éléments clés (production, environnement, comportement) ont conduit à l’alerte afin d’être identifiés par le vétérinaire et l’éleveur.

Les organisations sanitaires rappellent que l’alerte précoce est la première mesure de lutte contre l’influenza aviaire IAHP : elle conditionne autant la rapidité des prélèvements et du diagnostic que la mise en œuvre des protocoles de biosécurité, limitant la diffusion à l’intérieur et à l’extérieur de l’exploitation. Dans un contexte de foyers récurrents en Europe et au-delà, la capacité à détecter précocement l’infection dans un élevage complète utilement la surveillance régionale et nationale déjà en place.

De la théorie à la pratique

La mise en œuvre combine trois éléments. D’abord, des capteurs de détection fiables supportant des environnements poussiéreux et la présence d’ammoniac, avec une maintenance simple et des protocoles d’étalonnage. Ensuite, une plateforme capable d’intégrer des flux hétérogènes de données, d’en gérer la qualité (informations manquantes, capteurs défaillants) et d’analyser chaque modèle déployé. Enfin, des modèles adaptés au contexte de chaque élevage, assortis de garde-fous contre la dérive des données et la perte de performance. Les retours d’expérience en aviculture indiquent que la fusion de données multimodales améliore les résultats, mais soulignent aussi l’existence de freins (fragilité des capteurs, coût de l’équipement, généralisation de la détection parfois limitée, etc.).

Des indicateurs orientés vers la prise de décision

Un tel système de détection précoce de l’influenza aviaire n’a de valeur que s’il contribue à gagner du temps, sans saturer les éleveurs d’alertes inutiles. Trois indicateurs ont un impact sur l’évaluation de la situation : le délai (heures ou jours gagnés avant le développement de la maladie ou les tests PCR), la sensibilité (pour ne pas manquer le début de l’infection), et le taux de fausses alertes rapporté au temps et au nombre de lots suivis. L’objectif n’est pas de « prédire l’imprévisible », mais de prioriser les visites vétérinaires, d’accélérer les prélèvements diagnostiques et de rationaliser les mesures de biosécurité quand cela est nécessaire. Enfin, l’intégration aux systèmes de surveillance officiels (pays ou régions) s’impose : une alerte locale n’a d’intérêt que si elle alimente une cartographie du risque et génère des décisions cohérentes à l’échelle du territoire.

En outre, les expériences de déploiement en santé publique, notamment l’analyse automatisée des dossiers médicaux des services d’urgence pour repérer les expositions au virus H5N1, rappellent que l’IA ne remplace pas l’expertise humaine : elle élargit le champ de vision et accélère la coordination.

L’utilisation de l’IA décrite dans Poultry Science vise à transformer les élevages en capteurs intelligents, capables de signaler plus tôt une anomalie compatible avec une infection. Combinée à la surveillance régionale et aux tests diagnostiques de référence, elle peut réduire les délais de réponse, limiter les visites d’élevage inutiles et renforcer la biosécurité là où elle est la plus utile. La clé du succès tient à la qualité des capteurs, à la gestion des données, à l’explicabilité des alertes et à l’articulation entre les filières et les autorités sanitaires.