Mesures du bien-être animal et évaluation du progrès

Il n’y a pas de progrès sans évaluation ! Comme toute démarche d’amélioration, celle visant à concevoir des conditions élevages plus respectueuses du bien-être des animaux et des conditions de travail nécessite de développer des capacités à mesurer, à renseigner les indicateurs et à se donner un cadre permettant d’évaluer les valeurs associées à ces indicateurs en termes de performances, tout en prenant en compte l’impact de ces démarches d’amélioration (en bien-être) sur les autres dimensions de performances (économique, environnementale).

Référentiels santé et bien-être animal

Le LIT OUESTEREL met en place des référentiels techniques chez les volailles et les porcs avec ses partenaires. Ils sont constitués de plusieurs niveaux d’exigence croissante et constituent un guide pour progresser vers plus de bien-être aux stades de l’élevage, transport et abattage

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Évaluation multicritère de solutions santé bien-être animal

IDELE, IFIP et ITAVI démarrent leurs projets de développement d’outils d’évaluation multicritère de solutions chez les bovins, porcs et volailles

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Projet CODECS

Maximising the CO-benefits of agricultural Digitalisation through conducive digital ECoSystems. Hors TI et piloté par l’Université de Pise, ce projet européen vise à faciliter l’accessibilité aux technologies et aux services numériques en développant des analyses objectivées de leurs coûts et bénéfices (productions végétales et animales).

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Projet WAIT4

Porté par l’INRAE et financé dans le cadre du programme PEPR « agroécologie et numérique », le projet WAIT4 a pour objectif de développer des indicateurs de bien-être pertinents pour des animaux d’élevage confrontés aux défis de la transition agroécologique. Il accorde une place importante à l’utilisation de l’intelligence artificielle.

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NotaBEA

Développement d’un outil numérique de pilotage des plans de progrès SBEA basé sur le référentiel SBEA du LIT OUESTEREL : collecte automatique de données SBEA et renforcement de la capacité d’analyse de ces données.

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