Le professeur du Département d’informatique Abdoulaye Baniré Diallo a obtenu un peu plus d’un million de dollars pour un projet de recherche visant à utiliser la bio-informatique et l’intelligence artificielle pour établir des modèles de prévision de la production laitière. Cette subvention lui a été octroyée dans le cadre d’investissements majeurs dans le secteur de la génomique annoncés le 4 février par Génome Canada.
Le projet du professeur Diallo, qui s’échelonne jusqu’en 2021, s’inscrit dans le cadre du concours en bio-informatique et en génématique qui vise à développer des approches en intelligence artificielle et d’autres techniques informatiques avancées ainsi que le traitement d’énormes ensembles de données génomiques. Abdoulaye Baniré Diallo dirige le Laboratoire de bio-informatique de l’UQAM et est également chercheur au Laboratoire de combinatoire et d’informatique mathématique (LACIM).
Cette recherche est menée par une équipe multisectorielle et transdisciplinaire formée de scientifiques de l’UQAM (le professeur Diallo et ses collègues Mounir Boukadoum, Petko Valtchev et Hafedh Mili), de l’Université Laval et de l’Université McGill, en partenariat avec Valacta, le centre d’expertise en production laitière Québec-Atlantique, lequel vise l’amélioration, la rentabilité et la pérennité des fermes laitières en sensibilisant les producteurs aux multiples aspects de la performance technico-économique de leur troupeau et de leur régie. «Valacta est un partenaire essentiel car il fournira les données et sa grande expertise du domaine pour construire des modèles cohérents et très proches des besoins réels de l’industrie laitière et des fermiers, précise Abdoulaye Baniré Diallo. Cette étude nous permettra également d’anticiper les besoins dans ce secteur pour d’autres projets dans le futur.»
«Au Canada, la production laitière représente un important marché, avec un cheptel de près de 1,4 million de vaches – dont la majeure partie au Québec et en Ontario –, qui génère des revenus nets de 6,17 milliards de dollars chaque année, observe le professeur. Ce marché est unique, puisque la production laitière canadienne est régie par un système de quotas et soutenue par plus de 13 000 fermes, familiales pour la plupart.»
L’optimisation de la productivité, la maximisation des ressources et la limitation des dépenses sont directement associées à la rentabilité des fermes. Diverses innovations, comme la sélection génétique, des efforts de gestion accrus et un contrôle des variables touchant la production, ont contribué à maximiser la rentabilité au cours des dernières années. «Depuis 40 ans, on recueille des données de production, comme la quantité de lait produite, les composants du lait, les caractéristiques des animaux et les conditions d’élevage, mais ces données n’ont jamais été intégrées aux données génomiques», précise le chercheur.
Avec son collègue et co-chercheur principal Marc-André Sirard, de l’Université Laval, le professeur Diallo souhaite élaborer des outils qui permettront une telle intégration, stimulant la mise au point de nouvelles pratiques d’élevage et fournissant une estimation individuelle précise de la productivité à vie des vaches. Leurs trousses d’outils d’exploration de données et d’apprentissage machine produiront des modèles de prévision de la production laitière qui influeront sur les pratiques d’élevage et optimiseront la rentabilité des fermes laitières. «Le projet profite des avancées en génomique qui permettent d’établir un profil génétique détaillé de chaque vache laitière, à un coût relativement bas, optimisant les décisions en matière d’alimentation, de reproduction, de traitement et de soins, explique le chercheur. Les résultats seront applicables à l’ensemble des fermes du Canada. Le projet sera aussi un tremplin vers l’inclusion de nouveaux caractères de sélection aux programmes de reproduction, comme la réponse aux diverses conditions d’hébergement, la croissance des génisses et l’adaptation aux systèmes de traite robotisés.»