Des scientifiques utilisent l'intelligence artificielle pour lire les expressions des chats et repérer leur douleur rapidement

Et si la détection de la douleur chez nos amis félins devenait plus fiable et rapide ? Aujourd’hui, les vétérinaires s’appuient notamment sur des grilles d’observation, comme la Feline Grimace Scale qui analyse certains traits de leur jolie frimousse (position des oreilles, tension des yeux, museau…). C’est une méthode utile, mais qui demande de l’expérience et reste, malgré tout, un peu subjective.

Avec l’avancée des nouvelles technologies, des chercheurs ont voulu aller plus loin en automatisant cette analyse grâce à l’IA (intelligence artificielle). Leur ambition ? Proposer un outil capable d’aider à repérer la douleur chez nos matous, y compris dans des situations du quotidien.

© Scientific Reports

L’IA entraînée à lire les expressions faciales des chats

Dans le cadre de l’étude scientifique « Fully automated deep learning models with smartphone applicability for prediction of pain using the Feline Grimace Scale* », les chercheurs ont étudié une base de données composée de plus de 3 400 images de chats présentant différents niveaux de douleur.

Chaque frimousse a été analysée en détail grâce à 37 points de repère placés sur des zones clés, comme les oreilles, les yeux, le museau, les moustaches ou encore la posture générale de la tête. 2 algorithmes ont ensuite été utilisés :

• Des modèles capables de reconnaître automatiquement ces points sur la face de l’animal.
• Des modèles chargés d’interpréter ces données pour estimer le niveau de douleur.

Autrement dit, l’IA a été entraînée à « lire » les expressions faciales de nos compagnons aux longues moustaches.

© Scientific Reports

L’intelligence artificielle au service du bien-être animal

Les résultats de l’étude, publiée dans la revue scientifique Scientific Reports, sont particulièrement impressionnants. En effet, le modèle le plus efficace atteint plus de 95 % de précision pour distinguer un chat qui a mal d’un chat en bonne santé !

Autre point intéressant ? Les outils développés sont suffisamment légers pour être intégrés dans une application mobile. À terme, il serait donc possible d’utiliser votre smartphone pour analyser l’état de votre moustachu en seulement quelques secondes.

Cette avancée technologique vous permettrait de mieux comprendre votre matou et de mieux prendre soin de lui. Pour les propriétaires de chats de manière générale, un tel outil donnerait un véritable coup de patte au quotidien. Un comportement inhabituel a été remarqué ? Un doute sur la santé du félin s’est insinué ? Une simple photo pourrait déjà donner une indication utile et encourager les adoptants à consulter leur vétérinaire plus rapidement.

Bien sûr, ce programme ne remplacera jamais l’avis d’un vétérinaire. Toutefois, il peut vous aider à ne pas passer à côté de signaux faibles, que vous ne voyez pas forcément au premier coup d’œil.

Chez les chats, la douleur est souvent sous-détectée, car elle s’exprime de manière très discrète. Grâce à un tel outil développé avec l’intelligence artificielle, il serait possible d’intervenir plus tôt, d’adapter les soins de façon précoce et de limiter la souffrance de l’animal.

© Scientific Reports

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L’IA peut-elle renforcer le lien entre l’être humain et l’animal ?

Cette étude, qui paraît complexe au premier abord, ne parle pas seulement d’algorithmes et de performance technologique. Elle démontre l’envie des propriétaires de mieux comprendre leurs fidèles compagnons aux pattes de velours, pour mieux les chouchouter.

En décryptant les expressions silencieuses des chats, l’intelligence artificielle affine notre regard. Elle nous rappelle que derrière chaque petit changement, même infime, se cache parfois un besoin d’attention.

Cette belle avancée pourrait transformer notre façon de veiller sur nos amis à 4 pattes !

*« Fully automated deep learning models with smartphone applicability for prediction of pain using the Feline Grimace Scale », P. V. Steagall, B. P. Monteiro, S. Marangoni, M. Moussa & M. Sautié, Scientific Reports, Volume 13, article n°21584, 2023.