Une étude révolutionnaire menée par l'Université de East London (UEL) utilise l'intelligence artificielle (IA) pour prédire quels chiots sont les plus susceptibles de réussir en tant que chiens d'assistance. Cette approche innovante, dirigée par le Dr Mohammad Hossein Amirhosseini, vise à améliorer le bien-être animal et à réduire les coûts associés à la formation.
La recherche se concentre sur les indices comportementaux observés par les formateurs. À six et douze mois, le comportement de chaque chiot est enregistré au moyen de questionnaires détaillés, capturant le tempérament, la concentration et la personnalité. Les modèles d'IA analysent ces données pour identifier les potentiels précocement, détectant des schémas que même les formateurs expérimentés pourraient manquer. Les résultats pourraient réduire considérablement les coûts émotionnels et financiers liés à la libération précoce des chiens des programmes de formation.
Publiée dans le numéro du 50e anniversaire de Applied Animal Behaviour Science, l'étude s'appuie sur des recherches antérieures menées par l'UEL. L'UEL a collaboré avec des organisations telles que Canine Companions, The Seeing Eye et Dogvatar. Cet effort de collaboration vise à affiner la formation des chiens d'assistance en identifiant précocement les candidats prometteurs, ce qui permettra en fin de compte d'atténuer la pression émotionnelle et financière des échecs tardifs.