informations générales
Petit-Bourg
Le projet Européen TEF-AgriFood vise à développer les solutions basées sur l'intelligence artificielle (IA) pour faciliter la gestion des troupeaux.
Les outils basés sur des méthodes d'IA offrent de nouvelles perspectives dans tous les domaines de nos vies, y compris dans celui de l'élevage. Cela permet notamment d'acquérir des données sur les animaux en continu, afin de mesurer leur état de bien-être et/ou leur santé.
Le laboratoire ASSET de l'INRAE Guadeloupe développe des méthodes basées sur l'analyse d'images, permettant de connaître la localisation et l'activité des animaux au cours du temps. Le suivi automatisé par analyse d'images permet ensuite de faire le lien avec des problématiques de santé, comme la relation entre le parasitisme chez la chèvre et le comportement. Plus généralement, les méthodes d'analyse d'images se généralisent au sein de l'INRAE et dans l'industrie, dans un souci de mieux caractériser le comportement des animaux au cours du temps.
Le développement de telles méthodes repose sur l'entraînement des algorithmes d'IA sur des bases de données d'images annotées. L'ambition de ce projet est d'annoter un grand nombre d'images, provenant de situations variées, afin de permettre la création d'algorithmes permettant le suivi d'animaux de fermes, à l'échelle Européenne.
Le poste consistera à annoter manuellement des images, c'est-à-dire à définir la position des animaux sur l'image, mais également leur activité. Les images montreront des animaux de fermes (porcs, petits-ruminants et bovins), dans des conditions d'élevage classiques. Il s'agit donc d'un travail réalisé sur ordinateur. Le ou la candidat(e) sera néanmoins amené(e), occasionnellement, à participer à différentes missions au sein de l'institut, selon les projets en cours.
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Le laboratoire ASSET de l'INRAE Guadeloupe développe des méthodes basées sur l'analyse d'images, permettant de connaître la localisation et l'activité des animaux au cours du temps. Le suivi automatisé par analyse d'images permet ensuite de faire le lien avec des problématiques de santé, comme la relation entre le parasitisme chez la chèvre et le comportement. Plus généralement, les méthodes d'analyse d'images se généralisent au sein de l'INRAE et dans l'industrie, dans un souci de mieux caractériser le comportement des animaux au cours du temps.
Le développement de telles méthodes repose sur l'entraînement des algorithmes d'IA sur des bases de données d'images annotées. L'ambition de ce projet est d'annoter un grand nombre d'images, provenant de situations variées, afin de permettre la création d'algorithmes permettant le suivi d'animaux de fermes, à l'échelle Européenne.
Le poste consistera à annoter manuellement des images, c'est-à-dire à définir la position des animaux sur l'image, mais également leur activité. Les images montreront des animaux de fermes (porcs, petits-ruminants et bovins), dans des conditions d'élevage classiques. Il s'agit donc d'un travail réalisé sur ordinateur. Le ou la candidat(e) sera néanmoins amené(e), occasionnellement, à participer à différentes missions au sein de l'institut, selon les projets en cours.
