Révolutionner l’élevage bovin : l’internet des objets en action à l’Université Catholique de Bukavu

Révolutionner l’élevage bovin : l’Internet des objets en action à l’Université Catholique de Bukavu

Université Catholique de Bukavu (UCB)
B.P. : 285 BUKAVU

Faculté des sciences
Département des Sciences de l’informatique
Option des Réseaux et Télécommunications

Mémoire présenté et défendu en vue de l’obtention du diplôme de licencié en Sciences de l’informatique

Système automatisé de surveillance temps réel en élevage bovin.
Cas des fermes de l’Université Catholique de Bukavu.

Par
Gilbert Amisi Lumona

Directeur :
Prof. Dr. Ing. Thomas Djotio Ndié

Encadreur :
Chef des travaux Youen Mugisho Mushegerha

Année académique
2020-2021

Table des matières

Épigraphes iii
Remerciements v
Sigles et acronymes vi
Liste des figures viii
Liste des tableaux ix
Liste des équations ix
Liste des graphiques ix
Résumé x
Abstract xi
Introduction générale 1
1. Contexte général et concepts clés 1
2. Problématique 2
3. Hypothèse et objectifs 3
4. Intérêt et motivations 4
5. Approche méthodologique 4
6. Délimitation et contenu 4
Chapitre 1. État des lieux et analyse de l’existant 6
1.1. Introduction 6
1.2. Présentation du cadre d’étude 6
1.3. Analyse de l’existant et identification des problèmes 8
1.4. Critique de l’existant et proposition des pistes de solutions 8
1.5. Bilan du chapitre 12
Chapitre 2. Revue de la littérature et description de la méthodologie 13
2.1. Introduction 13
2.2. Revue de la littérature 13
2.2.1. De la surveillance des bovins : définition et enjeux 13
2.2.2. Du numérique en élevage bovin : techniques et outils de surveillance 14
2.3. Outils matériels et logiciels de travail 18
2.4. Description et justification de l’approche méthodologique 20
2.4.1. Méthode d’interpolation 20
2.4.2. Méthode de processus unifié rationnel 20
2.4.3. Méthode expérimentale 21
2.4.4. Méthode comparative 21
2.4.5. Méthode de points de fonction 21
2.5. Bilan du chapitre 22
Chapitre 3. Application de la méthodologie et modélisation du système 23
3.1. Introduction 23
3.2. Participants à l’étude 23
3.3. Stratégies de collecte des données 23
3.4. Application de la méthodologie 23
3.4.1. Interpolation 23
3.4.2. Processus unifié rationnel et modélisation 24
3.5. Bilan du chapitre 38
Chapitre 4. Implémentation, présentation et discussion des résultats. 39
4.1. Introduction 39
4.2. Présentation des résultats 39
4.2.1. Bloc de transmission 39
4.2.2. Bloc de réception 40
4.2.3. Exigences pour la mise en œuvre de la solution proposée 43
4.2.4. Estimation du coût pour la mise en œuvre de la solution proposée 44
4.3. Discussion des résultats 46
4.2.1. Contributions théoriques et pratiques 46
4.2.2. Limites et perspectives d’avenir 47
4.4. Bilan du chapitre 47
Conclusion générale 48
Bibliographie 49
Annexe : Guide d’entretien avec le Préposé à l’élevage de l’UCB I

Épigraphes

Serons-nous capables de choisir les éléments de la technologie qui améliorent la qualité de vie et d’éviter ceux qui la détériorent ?
-David Baltimore.

C’est la qualité de l’œuvre qui doit porter et légitimer la technologie et non l’inverse.
-Jean Zeitoun.

Dédicace

À vous nos vaillants parents Denis Lumona Mfaume

et

Louise Feza Amisi, nous dédions ce travail.

Gilbert Amisi Lumona.

Remerciements

Nos remerciements s’adressent avant tout à l’Éternel Dieu Tout-Puissant, Maître des temps et des circonstances qui, dans son amour, nous fait vivre et nous rend vainqueur. À Lui gloire et louange éternellement.

L’équipe de direction de ce travail a été composée du Professeur Docteur Ing. Thomas Djotio Ndié et du Chef des travaux Youen Mugisho Mushegerha, respectivement directeur et encadreur. Qu’ils trouvent ici l’expression de notre profonde gratitude.

En ce siècle de pleine mutation, où l’information est à l’entreprise une ressource de très grande valeur et devient de plus en plus une préoccupation majeure de ses dirigeants, nous avons eu le privilège d’avoir toutes les informations nécessaires au débroussaillement du système sous étude, auprès des messieurs Lukuli Petemoya et Chikuru Bawili Dieu-Merci, respectivement Administrateur général et Préposé à l’élevage de l’Université Catholique de Bukavu. Qu’ils agréent en ce paragraphe, nos remerciements distingués.

Nous remercions aussi le corps académique de la faculté des Sciences de l’Université Catholique de Bukavu pour la formation nous offerte, tant elle est de qualité et d’excellence.

Nos remerciements les plus sincères vont également aux membres de notre famille, notamment nos parents Denis Lumona Mfaume et Louise Feza Amisi, notre grand-père Pasteur Sadoc Mfaume Lumona, nos sœurs et frères Faty Masoka Lumona, Ley Lumona Denis, Espoir River Lumona, Judith Peleshika Lumona, Christine Zuwena Lumona, Lucie Rusia Lumona, Jules Mapenzi Lumona, Dino Lumona, Jonas Amisi, Alexis Morisho, ainsi qu’à toute la famille Philémon Useni. Leurs prières et leur sollicitude fraternelle nous ont été d’un très grand soutien.

Nous remercions enfin tous les amis et compagnons de lutte, nous citons Robby Uredi Baruani, Jerry Mwibe Ngongo, Edgard Etienne Alimasi, Nestor Zawadi Kashindi, Donatien Asende Mtendjwa, Jasper Shukuru Sikasabwa, Patrice Misima, Léon Esube, Bisimwa Constant, Christian Aganze Buhendwa et toute autre personne qui, de près ou de loin a contribué à la réalisation de ce travail.

Gilbert Amisi Lumona.

Sigles et acronymes

°C: Degré Celsius.

API: Application Programming Interface.

ARM7: Advanced RISC Machine.

Bpm: Battements par minute.

CDC: Control of Diseases Center. COCOMO: Constructive Cost Model.

CSV: Comma Separated Values

DHT11: Digital Humidity and Temperature 11.

ESP8266: Espressif 8266.

GHz: Gigahertz.

GNSS: Global Navigation Satellite System.

GPS: Global Position System.

GSM: Global System for Mobile.

GY-NEO-6M : Gyrometer New Module version 6.

HTML: Hypertext Markup Language.

HTTP/S: Hypertext Transmission Protocol/Secured.

PHP: Hypertext Preprocessor.

IDE: Integrated Development Environment.

IEC: International Electronic Commission.

IEEE: Institute of Electrical and Electronics Engineers.

IFPUG: International Function Point User Group.

Ing: Ingénieur.

IoT: Internet of Things.

ISO: International Standard Organization.

JSON: JavaScript Object Notation.

Liste des figures

Figure 1.1. Organigramme de l’UCB7

Figure 1.2. Architecture réseau de la solution proposée9

Figure 1.3. Schéma des circuits du système embarqué10

Figure 1.4. Ordinogramme de flux entre les nœuds.11

Figure 3.1. Diagramme de cas d’utilisation : Gestion des utilisateurs.25

Figure 3.2. Diagramme de cas d’utilisation : Gestion des ressources bovines.26

Figure 3.3. Diagramme de cas d’utilisation : Géolocalisation et gestion des alertes.27

Figure 3.4. Diagramme d’activité pour s’authentifier31

Figure 3.5. Diagramme d’activité pour envoyer la géolocalisation.32

Figure 3.6. Diagramme d’activité pour envoyer l’alerte32

Figure 3.7. Diagramme d’activité pour consulter la mappe33

Figure 3.8. Diagramme d’activité pour voir les alertes.33

Figure 3.9. Diagramme de classes du système proposé35

Figure 3.10. Diagramme d’états-transition d’un système embarqué36

Figure 3.11. Diagramme de composants du système proposé37

Figure 3.12. Diagramme de déploiement de la solution proposée38

Figure 4.1. Bloc de transmission de la solution proposée39

Figure 4.2. Page d’accueil de l’application.40

Figure 4.3. Module de gestion des utilisateurs.40

Figure 4.4. Module de gestion des ressources bovines.41

Figure 4.5.Page des alertes.41

Figure 4.6. Carte de géolocalisation des vaches.42

Figure 4.7. Tableau de bord de l’élevage43

Liste des tableaux

Tableau 3.1. Evolution de la taille du troupeau24

Tableau 3.2. Description des cas d’utilisation.27

Tableau 4.1. Estimation de la charge du logiciel.45

Tableau 4.2. Estimation du coût d’un système embarqué45

Tableau 4.3. Comparaison entre existant et solution proposée46

Liste des équations

Équation 3.1. Polynôme d’interpolation de la taille du troupeau.24

Liste des graphiques

Graphique 3.1. Évolution de la taille du troupeau en fonction des années.24

Résumé

La révolution bovine de ces dernières années et les enjeux de la surveillance en élevage bovin appellent l’intégration du numérique dans ce secteur. Face au regain d’intérêt constaté actuellement sur l’utilisation du numérique, l’étude s’inscrit dans le contexte général de l’élevage de précision et cherche, à partir de la technologie de l’internet des objets et/ou du réseau de capteurs sans fil, à améliorer les conditions de travail des fermiers, à optimiser la production bovine et laitière et à accompagner les éleveurs dans leur prise de décision, surtout en ce qui concerne la santé et la géolocalisation animale. Le domaine de l’élevage bovin de l’Université Catholique de Bukavu reste le cas d’étude. Pour résoudre ce problème, une quintuple approche est retenue.

La méthode d’interpolation pour projeter la production bovine sur l’avenir, la méthode de processus unifié rationnel pour le développement logiciel, la méthode expérimentale pour tester les résultats, la méthode comparative pour apprécier la période d’après l’application de la solution par rapport à celle d’avant, et la méthode de points de fonction pour estimer la charge du projet. A côté de ces méthodes, des techniques d’interview, de documentation, de modélisation informatique et de la programmation web sont appliquées.

En termes de résultats, deux blocs sont implémentés à la fin de l’étude. Un premier bloc de transmission d’alertes et de géolocalisation, composé d’un capteur de température et humidité corporelles de la vache, d’un détecteur du rythme cardiaque de la vache, d’un module GPS qui prélève la géolocalisation de la vache et d’un microcontrôleur NodeMCU traitant les signaux captés, auquel un module Wi-Fi ESP8266 qui transmet les informations au serveur est intégré.

Un deuxième bloc de réception qui est composé d’une application web permettant l’affichage des alertes et de la géolocalisation des vaches en temps réel sur la carte, et la gestion des ressources bovines.

Motsclés:Internet des objets, Réseau de capteurs, Système embarqué et Élevage de précision.

Abstract

The cattle revolution of recent years and the challenges of monitoring in cattle breeding call for the integration of digital technology in this sector. Faced with the renewed interest currently observed in the use of digital technology, the study is part of the general context of precision breeding and seeks, using Internet of Things and/or wireless sensor network technologies, to improve farmers work conditions, to optimize beef and dairy production and to support breeders in their decision-making, especially with regard to animal health and geolocation.

The field of cattle breeding at the Catholic University of Bukavu is the case study. To resolve this problem, a fivefold approach is adopted. The interpolation method to project cattle production into the future, the rational unified process method for software development, the experimental method to test the results, the comparative method to appreciate the period after application of the solution compared to the one before, and the function point method to estimate the project load. Besides these methods, interviewing, documentation, computer modeling and web programming techniques are applied.

In terms of results, two blocks are implemented at the end of the study. A first block for transmitting alerts and geolocation, composed of a cow’s body temperature and humidity sensor, a cow’s heart rate detector, a GPS module which takes the cow’s geolocation and a NodeMCU microcontroller processing the signals received, to which an ESP8266 Wi-Fi module which transmits the information to the server is integrated. A second reception block which is composed of a web application allowing the display of alerts and cow geolocation in real time on the map, and the management of cattle resources.

Keywords: Internet of Things, Sensor network, Embedded system and Precision breeding.

Introduction générale

Contexte général et concepts clés : l’élevage bovin

Le secteur de l’élevage bovin se situe aujourd’hui au paysage d’un contexte paradoxal. Alors que l’inventaire mondial en fait état de neuf cent quatre-vingt-sept millions cinq cent mille (987 500 000) têtes en 2020 [1], et que les aliments d’origine bovine, notamment la viande et le lait, couvrent approximativement quarante-cinq pourcents (45%) de protéine globale consommée par l’humanité [2], cette révolution bovine reste, cependant, contrariée par plusieurs menaces de disparition et des troubles sanitaires dont la fièvre aphteuse, la diarrhée, la peste et la mastite entre autres, qui sont endémiques chez les vaches [3]. Ce qui reste une majeure préoccupation, non seulement des consommateurs, mais aussi des vétérinaires et surtout des éleveurs, l’Université Catholique de Bukavu est loin d’en être épargnée.

Or, toutes choses restant égales par ailleurs, l’augmentation significative de la productivité bovine résulte de l’amélioration des pratiques de sa ferme [4]. C’est pourquoi, à la lueur des avancées technologiques, et comme l’exige le nouveau paradigme du numérique¹, cette étude s’inscrit dans un contexte général du numérique au service de l’élevage bovin et traite donc du concept de l’élevage de précision.

Dans ce manuscrit, sont définis les concepts clés relatifs au thème de ce travail, à savoir l’internet des objets, le réseau de capteurs, le système embarqué et l’élevage de précision.

Le numérique, correspondant moins à un besoin qu’à un moyen pour catalyser les autres, est défini comme l’ensemble des moyens matériels, logiciels et des services dédiés à la quête, la production, le stockage, la diffusion, l’organisation, le traitement et l’analyse des données de types et formats divers, de façon unitaire ou en masse [5]. L’internet des objets en est une variante.

L’internet des objets (IoT), selon l’Organisation internationale de standardisation (ISO) et la Commission électronique internationale (IEC) qui harmonisent d’ailleurs son architecture de référence en la norme ISO/IEC 30141, est une infrastructure d’objets interconnectés avec des services qui traitent et réagissent aux informations du monde physique et du monde virtuel [6]. Il s’agit donc d’une approche qui crée des passerelles entre le monde de l’internet et le monde réel en connectant les objets et les informations qui les concernent [5]. Ces objets sont des entités, des personnes, des systèmes et des ressources d’informations. Dans le domaine qui concerne cette étude, l’on pourrait ainsi parler de l’internet des animaux.

¹ Le nouveau paradigme du numérique impose son intégration dans toutes les entreprises agricoles, quel que soit le type de l’agriculture, pour leur croissance économique [55]

Un capteur est un système analytique intégré capturant une grandeur analogique, la transformant en un signal numérique et la transmettant sous forme de l’information recherchée [5]. Le réseau de capteurs peut ainsi être qualifié d’une dimension de l’internet des objets, il suffit juste que les objets équipés de ces capteurs soient interconnectés via internet.

Quant au système embarqué, il s’agit d’un système informatique dont le matériel et le logiciel sont intimement liés, composé principalement d’un capteur qui reçoit la grandeur analogique de l’environnement extérieur, d’un convertisseur analogique-numérique qui convertit la grandeur analogique en signal digital, d’un processeur ou microcontrôleur qui traite le signal digital, d’une mémoire qui stocke des données, des programmes, des configurations nécessaires au fonctionnement du système, d’un convertisseur numérique-analogique qui convertit le signal digital en information analogique à envoyer vers le monde extérieur, et d’un actionnaire qui agit sur le monde extérieur [5].

Dès lors, l’élevage de précision se définira comme l’usage coordonné et transversale de capteurs et de technologies de l’information et de la communication (TIC) en élevage, afin d’aider l’éleveur dans sa prise de décision en complément de ses observations [7]. Les capteurs étant dédiés à la mesure des paramètres comportementaux, physiologiques ou productifs sur les animaux, et les TIC à l’échange, le stockage et la restitution de ces informations [8].

Problématique

La problématique du monitoring en élevage bovin dans les fermes de l’Université Catholique de Bukavu est quintuple. Elle se résumerait de la manière suivante.

L’augmentation de la taille du troupeau : les statistiques en dénombrent 10 têtes en 2010, 20 têtes en 2015, avant d’atteindre 45 têtes en 2020 pour un capital initial de 5 têtes en 2006, soit une croissance approximative de quatre-vingt-neuf pourcents (89%) en quatorze ans d’activités [9]. Par interpolation, si les conditions restent inchangées, elle pourrait valoir 188 têtes dans dix ans à venir, ce qui entraînerait une difficulté pour les fermiers à suivre toutes les vaches à la loupe.

La détection tardive ou carrément la non détection des troubles sanitaires chez les vaches, les signes réguliers étant la température et l’humidité corporelles anormales, les difficultés à respirer, et les difficultés à marcher. Ce qui augmenterait le taux de mortalité des vaches : 7 morts à la suite des maladies ont été enregistrées en 2020 [9].

Le grand risque de disparition des vaches qui vagabondent parfois au-delà des limites de la ferme et peuvent échapper l’œil du fermier : plus ou moins 30 tentatives de dépassement des limites des fermes enregistrées en 2020 [9].

Le danger d’entrer en conflit avec les cultivateurs : les vaches peuvent chercher à se satisfaire des plantations au détriment des paysans cultivateurs environnant les fermes.

L’hétérogénéité spatiale entre l’organe décisionnel (ou stratégique) et l’organe opérant (ou tactique) : l’un étant distant d’environ 34Km de l’autre, l’opérant est parfois obligé d’engager un coût supplétif de déplacement lorsqu’il veut faire rapport global d’activité au décisionnel pour la prise éventuelle des décisions.

Fort de cet état de chose, cette étude est guidée par la question centrale de savoir si l’usage d’un système à base de l’internet des objets et/ou du réseau de capteurs sans fil pour la surveillance en élevage bovin à l’Université Catholique de Bukavu, améliorerait les conditions de travail des fermiers avec un potentiel gain de temps et plus de précision possible ?

Hypothèse et objectifs

De la problématique sus-évoquée, il ressort que le système de géolocalisation et de surveillance santé en élevage bovin, jusqu’alors existant dans les fermes de l’Université Catholique de Bukavu, ne répond pas suffisamment aux besoins et attentes du gestionnaire. Du coup, l’automatisation de ce système, sur base de l’internet des objets et/ou du réseau de capteurs sans fil, permettrait (i) d’aménager les efforts des fermiers dans le suivi des troupeaux ; (ii) de diminuer le taux de perte en vaches ; (iii) d’éviter à l’UCB d’entrer en conflits avec les cultivateurs ; et (iv) de permettre à l’organe décisionnel de prendre des décisions au moment opportun, depuis son pote de travail.

Ainsi, cette étude s’assigne l’objectif global de mettre à la portée des éleveurs, comme c’est le cas de l’Université Catholique de Bukavu, un système de géolocalisation et de surveillance santé en temps réel des bovins, à base de l’internet des objets et du réseau de capteurs sans fil.

De manière fonctionnelle, l’on peut attendre au terme de ce travail, un système (i) permettant de répertorier toutes les ressources bovines et les productions laitières dans une base de données ; (ii) facilitant la traçabilité des vaches au troupeau, en visualisant en temps réel, sur une mappe, la position de chacune d’elles ; (iii) détectant de manière individualisée la température et l’humidité corporelles ainsi que la variabilité de la fréquence cardiaque de la vache, puis alertant le fermier dès qu’une vache développe la température ou l’humidité corporelles ou encore la fréquence cardiaque anormales ; (iv) faisant la collecte et le stockage des informations détectées de façon individuelle dans une base de données ; et (v) générant des statistiques périodiques de l’élevage sur un tableau de bord, et informant le système de pilotage de la situation globale des fermes à travers une application web pour prendre des décisions si besoin, et ce, quelle que soit la distance qui le sépare du système opérant. Il sied de préciser que dans le cas normal, la température corporelle de la vache varie entre 38.5°C et 39.5°C et sa fréquence cardiaque entre 48 et 84 battements par minute [10].

Intérêt et motivations

À la limite d’un raisonnement informatique, l’intérêt qu’il y a dans le choix de ce sujet s’explique par une triple motivation. Tout d’abord, le souci de vouloir travailler sur les technologies innovatrices. En effet, l’internet des objets et/ou les réseaux de capteurs, puisqu’ils permettent de repenser le business model dans tous les secteurs, ils sont classés parmi les technologies clés de 2020 [5]. Ensuite, la conviction selon laquelle l’utilisation et la maîtrise transversales du numérique permettent aux entreprises opérant dans les domaines de l’agriculture (comprenant l’élevage et les cultures) et de l’agroalimentaire de disposer d’avantages compétitifs dans une concurrence mondiale de plus en plus forte [5]. Enfin, le sens même de discernement, de distinguer le bien du mal ou le normal de l’anormal afin d’intervenir avant l’aggravation des choses, et cela, d’application en élevage bovin.

Approche méthodologique

La démarche retenue dans cette étude repose sur une approche quintuple. Elle comprend (i) la méthode d’interpolation ; (ii) la méthode du processus unifié rationnel ; (iii) la méthode expérimentale ; (iv) la méthode comparative ; et (v) la méthode de points de fonctions. La description de chacune de ces méthodes fait l’objet du deuxième chapitre de ce document.

En outre, deux catégories des techniques sont utilisées. D’une part, les techniques dites de collecte des données, c’est-à-dire celles d’interview et de documentation qui consistent respectivement en un tête-à-tête avec le maître d’ouvrage et en la lecture des documents supposés contenir des données constructives [11] ; et d’autre part, les techniques d’analyse et de programmation informatique, en l’occurrence celle de modélisation unifiée qui consiste à représenter, par des descriptions graphiques, le système analysé, mais aussi celle de programmation web qui consiste à développer des applications web, riches en interactions avec les utilisateurs et des services distants, sous forme d’évènements asynchrones pouvant survenir à n’importe quel instant de l’exécution de l’application [12].

Délimitation et contenu

Dans le temps, les recherches ayant permis l’élaboration de ce travail portent sur les données allant de la période de décembre 2020 à octobre 2021. Dans l’espace, elles ont été menées à l’Université Catholique de Bukavu, dans son domaine de l’élevage bovin.

Dans un premier temps, l’état des lieux et l’analyse de l’existant sont présentés. Ce premier chapitre introduit le système sous étude en faisant un état des griefs y portés, pour proposer des pistes de solution. La revue de la littérature et la description de l’approche méthodologique choisie font l’objet du deuxième chapitre, en dégageant les enjeux et les solutions technologiques existantes au sujet de la surveillance des animaux, pour déceler l’originalité de ce travail. Le troisième chapitre est consacré à l’application de l’approche méthodologique choisie et à la modélisation du système. Enfin, le quatrième chapitre fait une présentation et discussion des résultats, en incluant l’analyse économique du projet.