Garantir aux consommateurs une production respectueuse du bien-être animal est l’une des exigences sociétales civiles, notamment pour les productions avicoles en forte croissance (1). La méthode EBENE®, développée par l’ITAVI, couplée aux nouvelles technologies de l’image et du son doit permettre des analyses plus fines et complémentaires à celles réalisées par l’homme, et encore mieux de gérer la santé des volailles. Des méthodes/ outils de vidéosurveillance sont proposés pour mesurer les variations générales de l’activité des poulets mais aucun d’entre eux ne peut être utilisé pour mesurer les principes de bien-être animal proposés par l’OIE. Un des objectifs du projet est de démontrer la faisabilité d’associer des mesures sonores à l’échelle du groupe signant l’état de bien-être et de santé des volailles au cours d’une pathologie respiratoire soutenu financièrement par le ministère français de l’agriculture (CAS DAR). La première partie de cette étude a consisté à collecter des données sur le bien-être après l’introduction d’une maladie infectieuse dans des conditions expérimentales contrôlées. Différents protocoles ont évalué le bien-être avec la méthode EBENE® et les signes cliniques ont été mesurés pendant l’infection par le virus de la bronchite infectieuse (IBV, coronavirus aviaire). Après l’infection, les poulets (30/30) de toutes souches confondues (EOPS PA12 et ROSS 308) ont développé des signes cliniques respiratoires. 100 % des écouvillons trachéaux ont été positif à l’IBV à J4 post-infection (p.i.). Les lésions trachéales (7/7 poulets autopsiés à J7 p.i.) ont confirmé l’infection par IBV, par rapport au groupe témoin. Les râles, toux et éternuements des poulets ont donc été caractérisés et analysés à l’aide d’un algorithme développé pour ce projet. Les 2/3 des sons enregistrés étaient des toux et des éternuements et 1/3 des râles chez les poulets infectés. Ces premiers résultats ont permis de mieux caractériser la physiopathologie de l’IBV d’un point de vue zootechnique, comportemental, acoustique et histologique. L’approche acoustique est innovante et a permis de développer de nouveaux algorithmes et analyses sonores pour différencier les poulets sains des poulets malades. Ces résultats nous ont notamment fourni des données pour une information prédictive précoce d’une infection potentielle.