Par Isabelle Cos et Jérôme Normand, Idele Webinaire du 24 juin 2021 organisé par l'Institut de l'Elevage

1. Meat@ppli
Application smartphone pour
déterminer la teneur en gras de la
viande bovine en temps réel
Isabelle COS, Jérôme NORMAND
Institut de l’Elevage
Service Qualité des Carcasses et des Viandes

2. LE PROJET MEAT@PPLI
• Un projet CASDAR de Recherche Technologique
• Un projet pluriannuel : janvier 2017 à juin 2021
• Un projet multi-partenarial
• Les objectifs :
• Mettre au point une application smartphone pour estimer en temps
réel la teneur en gras d’un morceau de viande bovine à partir de sa
photo, au stade de la carcasse comme à celui du morceau tranché
• Disposer d’un outil facilement utilisable, fiable,
économe et non destructif
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3. PILOTER LE GRAS DES CARCASSES ET DE LA VIANDE
BOVINE : UNE NÉCESSITÉ
• Un impact majeur du gras pour tous les maillons de la filière
• Pour l’éleveur, rémunéré en fonction de l’état d’engraissement de la
carcasse
• Pour l’abatteur/transformateur qui doit obtenir le meilleur
rendement de découpe et qui oriente ses produits vers les circuits de
valorisation les plus adaptés
• Pour le consommateur, à la recherche d’une viande goûteuse mais
peu grasse
 Le gras est donc un critère de différenciation clé de la
valorisation d’une carcasse ou d’une viande
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4. COMMENT MESURER LE GRAS DANS LA VIANDE
BOVINE ?
• Au démarrage du projet
Meat@ppli, absence d’outil
d’évaluation fiable, simple,
rapide, non destructif,
automatisable et peu coûteux
 Choix de travailler sur l’analyse
d’images
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5. LES ÉTAPES DU PROJETS
Les mesures
de références
Acquisition
des images
Analyses des
images
Relation avec
les mesures
de références
Application
smartphone
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• Travail au stade de la carcasse, à la coupe primaire, sur la 6ème
côte, pour prédire les quantités de gras intramusculaire
(persillé) et intermusculaire (marbré)

6. LES CONDITIONS DE PRISE DE VUE
• Objectifs des prises de vue
• Qualité de l’image
• Equipement simple, adapté à un
environnement industriel
 Tests de nombreuses conditions
(29 prises de vue par carcasse)
• Au final
• Samsung Galaxy S8
• Equipé d’une coque avec un filtre polarisant
• Utilisation du flash
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7. L’ANALYSE DES IMAGES
• Analyse par Intelligence Artificielle
• Utilisation de réseaux de neurones artificiels
• Fonctionnement en « boîte noire »
• De façon schématique :
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Acquisition de l’image
avec le smartphone

8. L’ANALYSE DES IMAGES
• Analyse par Intelligence Artificielle
• Utilisation de réseaux de neurones artificiels
• Fonctionnement en « boîte noire »
• De façon schématique :
9
24 juin 2021 - Ruminants connectés : Une journée pour tout capter !
Détourage de la côte

9. L’ANALYSE DES IMAGES
• Analyse par Intelligence Artificielle
• Utilisation de réseaux de neurones artificiels
• Fonctionnement en « boîte noire »
• De façon schématique :
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Détourage de la noix
d’entrecôte

10. L’ANALYSE DES IMAGES
• Analyse par Intelligence Artificielle
• Utilisation de réseaux de neurones artificiels
• Fonctionnement en « boîte noire »
• De façon schématique :
11
24 juin 2021 - Ruminants connectés : Une journée pour tout capter !
Détection du gras
intramusculaire
dans la noix d’entrecôte

11. L’ANALYSE DES IMAGES
• Analyse par Intelligence Artificielle
• Utilisation de réseaux de neurones artificiels
• Fonctionnement en « boîte noire »
• De façon schématique :
12
24 juin 2021 - Ruminants connectés : Une journée pour tout capter !
Détection des gras
intermusculaires

12. L’ANALYSE DES IMAGES
• Analyse par Intelligence Artificielle
• Utilisation de réseaux de neurones artificiels
• Fonctionnement en « boîte noire »
• De façon schématique :
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24 juin 2021 - Ruminants connectés : Une journée pour tout capter !
Détection des gras
intermusculaires

13. RELATIONS AVEC LES MESURES DE RÉFÉRENCES
• Gras intramusculaire 6ème côte
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𝑟2
= 0,761 𝑟2
= 0,675
• Gras intermusculaire 6ème côte

14. L’APPLICATION MEAT@PPLI
• Prise de vue de la coupe d’une carcasse
(ou importation d’images)
• Calcul des pourcentages de gras dans la noix
d’entrecôte et dans la côte entière
• Possibilité d’ajouter plusieurs images
de la même carcasse  médiane des
teneurs en gras mesurées
• Affichage en surbrillance des contours
de la noix d’entrecôte et de la côte
entière pour vérification
• Gestion de l’historique des analyses
réalisées
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15. MEAT@PPLI, UNE PREUVE DE CONCEPT !
• Un équipement relativement simple pour la prise de vue
• Des résultats encourageants
• Une amélioration sans doute encore possible en augmentant le
nombre de données dans la base
• Un développement à poursuivre pour l’adapter à une utilisation en
routine dans un contexte industriel
• Un outil qui pourra être utilisable à l’avenir pour évaluer la note de
persillé de la viande bovine
• Pour faire du phénotypage massif et sélectionner les animaux de
demain
• Pour trier les carcasses en fonction des circuits commerciaux
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16. MERCI DE VOTRE ATTENTION !
POUR EN SAVOIR PLUS :
HTTP://IDELE.FR/RESEAUX-ET-PARTENARIATS/MEATPPLI.HTML
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