Essor de l'intelligence artificielle : la reconnaissance automatisée de la douleur a-t-elle de l'avenir en clinique vétérinaire équine ?

Abstract

Depuis plusieurs décennies, de nombreuses études ont été menées dans le but d’établir un moyen objectif de reconnaissance de la douleur chez les chevaux. Cela a donné lieu à la création de différentes échelles de douleur qui sont utilisées actuellement. Celles-ci sont détaillées dans ce travail. Il s’avère que ces échelles présentent des limites : la subjectivité, le temps d’évaluation, la sous-évaluation de la douleur ou encore la nécessité de formation du personnel. Des études récentes ont donc tenté de développer des modèles capables d’identifier automatiquement les signes de douleur à partir d’images du faciès du cheval. Certaines s’appuient sur le système EquiFACS, un codage standardisé des mouvements faciaux. Les expressions plus rapportées par les différentes études comme témoignant de la douleur sont la dilatation des narines, la rotation des oreilles, le demi-clignement de l’œil ou encore le soulèvement du menton. La majorité des travaux sont également d’accord au sujet de l’importance de l’évaluation dynamique. En effet, ils ont mis en évidence l’apparition de combinaisons de mouvements faciaux visibles dans une certaine fenêtre de temps. Des modèles informatiques ont ensuite été entraînés à la reconnaissance de la douleur et les résultats se sont avérés prometteurs. Toutefois, il persiste des obstacles avant de pouvoir appliquer cela en clinique : taille limitée des échantillons, bases de données limitées, manque de diversité morphologique dans les échantillons étudiés. La reconnaissance automatisée de la douleur est donc une méthode prometteuse mais toujours en développement. Elle pourrait devenir un outil indispensable en clinique une fois les défis techniques et méthodologiques actuels surmontés.