Le projet « Smart Animal Health » consiste à collecter et à croiser les données existantes sur les animaux de rente. Complété par des relevés spécifiques dans les exploitations, il permet de mieux identifier les liens entre les conditions de détention et la santé des animaux. En raison de l’abondance des données disponibles, l’accent est actuellement mis sur les exploitations porcines et laitières.
Le projet « Smart Animal Health » (SAH) vise à développer une méthode permettant de saisir et d’évaluer de manière efficace et fiable les données relatives à la santé et au bien-être des animaux. Pour ce faire, les données existantes provenant de sources de droit public et de droit privé sont analysées, croisées et leur pertinence est vérifiée. En outre, des indicateurs de la santé animale tels que les boiteries, les lésions et les souillures sont saisis lors des visites d’exploitation et évalués en fonction de la charge de travail liée à la collecte des données.
Le croisement des données existantes entre elles et avec les indicateurs de santé animale collectés lors des visites d’exploitation donnera une image complète des exploitations détenant des animaux. Il sera ainsi possible de décrire et d’évaluer dans son ensemble la santé et le bien-être des animaux à l’échelle des différentes exploitations, des groupes d’exploitations (par ex. catégories d’utilisation des porcs) et à l’échelle de la population d’animaux de rente en Suisse. Les exploitations ayant de bonnes conditions de détention des animaux peuvent ainsi être identifiées et encouragées. Parallèlement, les exploitations dont les conditions de détention devraient être optimisées peuvent bénéficier de conseils et soutien précoces.
La Dre Katharina Stärk (responsable de la division Bases scientifiques de l’OSAV) et Beat Thomann (faculté Vetsuisse de l’Université de Berne) présentent dans cette vidée les objectifs et la méthodologie du projet de recherche « Smart Animal Health ».
Les sources de données existantes, une base pour l’évaluation de la santé et du bien-être des animaux
La banque de données sur le trafic des animaux BDTA, le système d’information pour les données des laboratoires aRes, la banque de données sur le contrôle des viandes FLEKO, le système d’information sur la politique agricole SIPA et d’autres sources de droit public fournissent des données précieuses qui peuvent servir de base à l’évaluation de la santé et du bien-être des animaux. La disponibilité des données tirées des banques de données de droit privé est limitée et l’accès n’est possible qu’avec l’accord des détenteurs d’animaux et des propriétaires de données concernés. Le projet prévoit d’optimiser les sources de données existantes et d’intégrer des sources de données supplémentaires, telles que le SI ABV avec des données sur la consommation d’antibiotiques.
Il manque des informations sur le comportement, les blessures et les douleurs
Les relevés effectués jusqu’à présent montrent de grandes différences en termes de disponibilité et de qualité des données entre les différentes espèces d’animaux de rente. De plus, des données précieuses sont le plus souvent enregistrées dans des banques de données privées et ne sont disponibles que de manière limitée. Il n’existe pratiquement aucune donnée sur les indicateurs concernant les domaines partiels « comportement » et « douleurs, lésions et anxiété » , qui doivent pour l’heure être collectés directement auprès des animaux dans l’exploitation, ce qui demande un travail considérable. Combinées aux données existantes provenant de sources de droit public et de droit privé, elles sont néanmoins très importantes pour renforcer la pertinence de l’évaluation de la santé et du bien-être des animaux.
Gabriele Schachermayr (vice-directrice de l’OFAG) et Thomas Echtermann (faculté Vetsuisse de l’Université de Zurich) font le bilan du projet et des données choisies.
Accent sur les exploitations porcines et laitières
Lors de la première phase du SAH, les données provenant des exploitations porcines et laitières se sont révélées relativement abondantes. La phase actuelle du projet vise donc à déterminer le croisement optimal de ces données et leur pertinence. Des spécialistes qualifiés évaluent en outre des indicateurs « on farm » relevés lors des visites d’exploitation, dans le but d’identifier les indicateurs de santé les plus pertinents possibles qui peuvent être collectés moyennant une faible charge de travail (indicateurs dits « iceberg »). La participation des parties prenantes est encouragée de manière active et ciblée afin de clarifier si la méthodologie SAH peut être mise en œuvre dans la pratique, acceptée et intégrée dans les systèmes existants de saisie des données relatives à la santé animale.
Objectifs à long terme
La mise en œuvre de la méthode développée dans le cadre du projet de recherche doit permettre, sur la base de données existantes et d’un petit nombre d’indicateurs de santé collectés dans les exploitations sans grand travail supplémentaire :
- d’observer et de comparer l’état de santé des animaux à l’échelle de l’exploitation et à celle de la population et d’identifier les modifications au fil du temps
- d’évaluer l’efficacité des mesures prises pour améliorer la santé des animaux et de les optimiser si nécessaire.
« Smart Animal Health » ‒ un projet commun
Le projet de recherche « Smart Animal Health » a été lancé en 2018 par l’OSAV, en collaboration avec l’Office fédéral de l’agriculture (OFAG). Des résultats sur l’utilité et la pertinence des données existantes provenant de sources de droit public et de droit privé et sur les indicateurs de santé pouvant être collectés moyennant une faible charge de travail dans les exploitations sont attendus d’ici fin 2024.
Informations complémentaires
En détail
Vue d’ensemble des systèmes numériques disponibles sur le marché pour la détention des animaux de rente (en allemand) (PDF, 3 MB, 15.07.2020)Le présent rapport donne une vue d’ensemble des systèmes numériques disponibles sur le marché international pour la détection précoce du bien-être et des maladies des animaux de rente.
Dernière modification 18.01.2024
