Des chercheurs de l'Université Rutgers, en partenariat avec une collaboration internationale, ont mis au point un système d'intelligence artificielle capable de surveiller en continu la santé des souris de laboratoire. Présenté par le vice-président des services universels Jeetendra Eswaraka et le vice-président à la recherche Michael E. Zwick, le projet a fait l'objet d'une publication récente dans la revue Lab Animal. Les méthodes traditionnelles d'évaluation reposaient sur des inspections manuelles limitées aux heures de jour, période où les animaux sont moins actifs et où les symptômes précoces passent souvent inaperçus. Le nouveau dispositif pallie ces limites en enregistrant de manière non invasive, vingt-quatre heures sur vingt-quatre, un biomarqueur numérique basé sur l'activité locomotrice. Ces données sont traitées par un modèle de langage capable d'analyser les tendances et de déclencher des alertes automatisées pour le personnel vétérinaire. Selon les résultats, l'algorithme identifie des risques de détérioration de l'état de santé deux à trois jours avant l'apparition de signes cliniques visibles. Cette anticipation permet d'intervenir précocement, améliorant ainsi le bien-être animal et augmentant l'efficacité des soins vétérinaires de plus de cinquante pour cent. Eswaraka a souligné que cette technologie démontre le potentiel concret de l'apprentissage automatique pour transformer les pratiques de recherche, tandis que Zwick a mis en avant la position de l'université à la pointe de l'intégration d'outils numériques avancés. Cette innovation s'inscrit dans un contexte de haute conformité éthique. Le programme de soins aux animaux de l'Université Rutgers a récemment obtenu sa réacrédition par AAALAC International, l'organisme de référence qui valide le traitement responsable des animaux dans la recherche. Cette reconnaissance confirme que les procédures du laboratoire dépassent les normes internationales en matière de technologie et d'éthique. En associant surveillance continue, analyse intelligente et cadre réglementaire rigoureux, cette avancée promet d'optimiser significativement la qualité et la reproductibilité des études scientifiques à l'échelle mondiale.