L'intelligence artificielle est une technologie complexe dont le fonctionnement requiert des données en très grande quantité, appelées parfois le Big Data. Plusieurs approches sont présentées, telles que les réseaux bayésiens, les séparateurs à vastes marges, les arbres décisionnels et les réseaux neuronaux. Leurs variantes plus récentes comme les réseaux neuronaux récurrents, les réseaux neuronaux convolutifs et les transformeurs sont également décrites, afin de mieux comprendre les défis et les limites de leur usage. En médecine vétérinaire, l'intelligence artificielle a un potentiel novateur pour le diagnostic et une analyse de ses différentes applications est présentée dans cette thèse. Cette technologie a historiquement été développée pour le secteur rural en utilisant des données descriptives, notamment grâce à l'usage de robots de traite. Les approches envisagées pour les animaux de compagnie sont davantage axées sur les examens complémentaires et permettent d'assister le praticien dans sa démarche. L'intelligence artificielle peut ainsi contribuer à la détection précoce de nombreuses maladies et à l'interprétation d'examens d'imagerie médicale ou d'analyses sanguines. Les études vétérinaires restent cependant souvent limitées à des preuves de concept et davantage de recherche sont encore nécessaires dans plusieurs domaines d'intérêt. Il est par ailleurs essentiel de reconnaître les défis intrinsèques à l'intelligence artificielle. L'origine, la variabilité et l'usage des données permettant leur entraînement constitue un des premiers enjeux et nécessitera une gestion prudente et une réglementation appropriée. Une collaboration étroite entre les vétérinaires et les propriétaires sera également primordiale pour intégrer l'intelligence artificielle le plus efficacement possible dans une pratique quotidienne, afin de continuer à assurer des soins de qualité respectant les enjeux éthiques liés aux animaux. Le potentiel de l'intelligence artificielle vétérinaire n'est pas négligeable et son utilisation raisonnée permettra également de faire avancer la médecine humaine, dans l'optique « One Health » d'une médecine unique pour l'environnement, l'Homme et les animaux.[-]

Cette thèse examine l'impact profond et multidimensionnel d'Internet sur la pratique vétérinaire, révélant comment le numérique est devenu un pilier incontournable dans ce secteur. À travers une analyse approfondie, elle illustre la manière dont Internet transforme l'éducation vétérinaire, en facilitant un apprentissage plus flexible et accessible grâce à des ressources en ligne et des programmes d'enseignement à distance. Elle met également en lumière l'importance croissante d'Internet comme source d'information et outil de communication, permettant aux vétérinaires d'accéder rapidement à des données scientifiques, des conseils professionnels et des forums d'échange entre pairs. La thèse explore en outre l'impact d'Internet sur la relation entre les vétérinaires et les propriétaires d'animaux, démontrant comment les canaux numériques améliorent l'interaction client, la prise de rendez-vous, et la gestion administrative des cliniques. Elle souligne l'émergence de la télémédecine comme un complément aux consultations traditionnelles, offrant un suivi continu et une prise en charge à distance, surtout dans des zones moins desservies. En analysant l'utilisation des technologies numériques avancées, telles que les objets connectés pour la surveillance de la santé animale et l'application de l'intelligence artificielle pour le diagnostic et le traitement, la thèse identifie des avancées significatives dans la pratique clinique. Elle reconnaît également le rôle crucial d'Internet dans la santé publique vétérinaire, notamment à travers la surveillance épidémiologique et la gestion des alertes sanitaires. En conclusion, cette thèse affirme que l'intégration d'Internet dans la pratique vétérinaire représente une évolution indispensable, offrant des avantages tangibles en termes d'efficacité, d'accès à l'information, et de qualité de soin. Elle souligne toutefois la nécessité d'une adaptation continue des professionnels à ces outils numériques, tout en considérant les implications éthiques et les défis liés à la sécurité des données et à la dépendance technologique.[-]