Généralement, cette période est identifiée par le fermier grâce à l’observation visuelle d’un ensemble de signes comportementaux manifestés par la vache. Cependant, l’exploitation de cette méthode de détection dans des troupeaux de grande taille est un processus fastidieux. De plus, les signes manifestés par la vache peuvent être impactés par différents facteurs liés à sa santé et à son environnement ce qui réduit l’efficacité de la détection.

Pour faire face à ces limites, un système original de détection des chaleurs par analyse endoscopique a été développé en exploitant une technologie d’insémination innovante nommée Eye Breed et un modèle d’intelligence artificielle conçu et optimisé pour un déploiement sur smartphone.
Comme illustré dans la Figure 1, le dispositif Eye Breed, équipé d’une caméra embarquée et connecté à un smartphone, est introduit dans l’appareil génital de la vache par un opérateur humain qui supervise en temps réel une simulation d’une opération d’insémination. La vidéo enregistrée est ensuite automatiquement analysée par le modèle d’intelligence artificielle embarqué sur le smartphone pour statuer en moins de 20 secondes sur l’état des chaleurs de la vache.  Le modèle d’intelligence artificielle développé emploie une technique d’apprentissage machine profond (Deep Learning) basée sur les réseaux de neurones convolutionnels (Convolutional Neural Networks) dont la structure est inspirée par les structures de champ récepteur qui se trouvent dans le cortex visuel primaire humain.