Optimisation et Supervision d'une Couveuse d’Œufs par l'Intelligence Artificielle

Abstract

Cette étude explore le développement d’un système intelligent basé sur l’intelligence artificielle pour la supervision et le suivi des couveuses d’œufs, une pratique cruciale dans l’industrie avicole. Les recherches soulignent la nécessité d’un contrôle précis des facteurs environnementaux, tels que la température et l’humidité, pour garantir des conditions optimales de couvaison. Les investigations révèlent que les technologies d’intelligence artificielle, notamment les algorithmes d’apprentissage profond comme les réseaux à mémoire longue et courte portée (LSTM), offrent des solutions avancées pour gérer ces processus. Ces algorithmes permettent de prévoir les variations environnementales et d’ajuster dynamiquement les conditions, assurant un suivi efficace et proactif de l’environnement de la couveuse. Un système intelligent innovant, basé sur l’intelligence artificielle, a été conçu pour superviser et suivre automatiquement les opérations d’incubation, améliorant ainsi les performances et réduisant les erreurs humaines. Les analyses ont démontré l’efficacité de ce système pour augmenter les taux de couvaison et réduire la consommation énergétique. Cette étude offre des perspectives précieuses sur l’intégration des technologies modernes aux pratiques traditionnelles, ouvrant la voie à une industrie avicole plus efficace et durable