En tant qu’humains, vous connaissez certainement cette situation : vous avez mal au dos, peinez à trouver une position confortable, et votre petit frère déboule en trombe en sautant partout, gesticulant et criant sa joie d’avoir réussi un niveau super difficile dans son jeu vidéo. Il ne vous a pas même pas encore touché que vous vous crispez déjà rien qu’à le voir sauter partout, de peur que dans son débordement il s’approche de vous, ce qui pourrait vous mener à faire un faux mouvement pour vous proréger de ses frasques, ce qui ne manquera pas de réveiller la douleur… Du coup vous lui aboyez dessus de faire gaffe aux autres et d’arrêter de sauter dans tous les sens !
Autre situation du même ordre : un matin, vous arrivez au travail, vous déposez un dossier sur le bureau d’un collègue, et celui-ci s’emporte de manière complètement démesurée parce que vous ne l’avez « encore pas mis sur la bonne pile, et qu’il en a marre qu’on lui tape des trucs comme ça n’importe comment, que c’est un manque de respect total pour son boulot ! ». Ok, vous auriez pu faire attention, mais il aurait pu le dire de manière plus sympa, ce n’est clairement pas son habitude de s’emporter comme ça sur des broutilles. A la pause déjeuner, vous en rediscutez, et votre collègue s’excuse de s’être énervé, en vous expliquant qu’il était à cran parce qu’il crève de mal au bide depuis la veille…
Vous voyez l’idée ? Lorsqu’on est inconfortable, qu’on a des douleurs ou qu’on a mal dormi, notre seuil de réaction aux stimuli extérieurs s’abaisse, tout comme notre capacité à « prendre sur nous » pour gérer nos émotions…
En tant qu’humain·e·s, nous avons non seulement la capacité d’être conscient·e·s de nos ressentis et de prendre un peu de recul, mais en plus nous avons la capacité de les verbaliser pour les exprimer à notre entourage.
Nos chiens sont tout autant impactés que nous par les douleurs et les inconforts physiologiques… sauf qu’ils n’ont pas la capacité de l’exprimer. Pas intentionellement du moins, et bien plus difficilement encore lorsqu’il s’agit d’un inconfort chronique, a fortiori s’ils vivent avec depuis toujours.
Il nous revient donc de devoir procéder par des observations indirectes pour arriver à détecter ces inconforts et les prendre en charge pour améliorer le bien-être de notre chien, et également sa capacité à appréhender son environnement. Sans quoi, on risque de passer des années à faire des exercices de contre-conditionnement pour traiter la « réactivité » de notre chien, alors que ce dernier est douloureux, et que s’il réagit sur les vélos qui passent, c’est peut-être simplement la même situation que notre premier exemple : la crainte d’avoir encore plus mal si le vélo s’approche et le force à faire un mouvement douloureux pour l’éviter… Non seulement notre chien n’est pas en capacité émotionnelle de bien apprendre, mais en plus l’origine du problème de « réactivité » est mal diagnostiquée.
Une des pistes pour détecter ces inconforts, est de faire une collecte de données. Mais pour qu’une collecte de données soit utile, elle doit réunir deux critères qui deviennent vite contradictoires : il faut à la fois que le résultat soit exploitable (des feuilles volantes gribouillées à la main rendent très difficile l’exploitation des données), et que l’encodage soit suffisamment pratique pour qu’on le fasse réellement (si il faut ouvrir un tableau Excel sur l’ordinateur pour encoder une réaction observée en cours de balade, le temps de rentrer à la maison et de se mettre devant l’ordinateur, on a oublié ce qu’il fallait noter).
Ajoutons encore à cela que, même une fois qu’on a analysé la collecte, il faut encore pouvoir présenter les résultats à notre vétérinaire d’une façon qui lui permette de les prendre au sérieux pour qu’il puisse envisager des pistes à investiguer. C’est vite la quadrature du cercle…
Avec Aurélie Maillard, de Pawsome Comportement, nous avons réfléchi à quoi observer, et à comment mettre en place une telle collecte, et nous avons pu développer un outil à vous proposer…
Il ne s’agit en aucun cas d’un outil qui vise à poser un diagnostic, ni à remplacer un bilan comportemental, et il ne s’agit pas non plus d’un outil exhaustif. Il ne couvre par exemple pas les symptômes de douleur aigus ou des observations comportementales non-ponctuelles comme être « plus actif », « plus apathique » ou avoir « moins d’appétit » que d’habitude.
Il s’agit uniquement d’un outil supplémentaire pour enrichir la collaboration entre gardien·ne, vétérinaire et comportementaliste, à combiner avec tous les autes outils déjà disponibles.
Le principe de l’outil
L’outil que nous proposons fonctionne en 3 étapes (2+1 en réalité) :
- Un formulaire de collecte dans Notion, pour qu’encoder une entrée puisse être fait en 20 secondes sur son smartphone.
- Une application web qui fait l’analyse de manière automatisée, et qui fournit un zip avec le rapport d’analyse et toutes les données utiles.
- Un Agent ChatGPT qui permet, si on le désire, d’approfondir l’analyse sur base du zip produit par l’application. Cette étape n’est pas indispensable, et l’utilisation de l’IA générative soulève des questions éthiques et environnementales, donc on laisse à chacun la possibilité de peser le pour et le contre pour son propre usage.
Le principe général de cet outil est de considérer, dans la lignée de la littérature académique et vétérinaire, que les inconforts et douleurs chroniques s’expriment souvent par des symptômes comportementaux indirects.
On ne va donc pas faire un lien strict « tel comportement » = inconfort, mais considérer que les inconforts s’exprimeront par un plus grand nombre de comportements divers au moment où l’inconfort est présent. On va donc voir s’il y a des pics de comportements à certains moments, et si ces pics de comportements sont associés de manière stable à des événements particuliers (comme le repas, ou la pratique du sport).
On va donc encoder à chaque fois qu’un événement survient (prendre le repas, déféquer, faire une balade, prendre un médicament, etc.) avec son heure, et on va également encoder à chaque fois qu’on voit un des comportements listés, avec son heure également.
Le système va alors analyser les données recueillies pour repérer des associations temporelles répétées. Il peut ainsi mettre en évidence, par exemple, que notre chien est en moyenne plus agité 1h20 après son repas, ou 4h après la prise de tel médicament (ce qui peut signifier que son effet s’atténue à ce moment-là). Il va également analyser ce qu’on appelle les facteurs confondants, c’est-à-dire les situations où plusieurs événements se succèdent. Concrètement, il va vérifier qu’on a pas attribué l’inconfort à la balade alors qu’en réalité il serait mieux expliqué par le repas ou un autre événement survenu juste avant.
Pour avoir une analyse plus pertinente, on va séparer les comportements en deux groupes :
- Les comportements spécifiques aux inconforts physiologiques : ce sont des comportements, précisément listés dans le formulaire, qui sont presque toujours représentatifs d’un inconfort physiologique (comme roter ou montrer des signes de reflux)
- Les comportements non spécifiques : là, c’est très variable selon les chiens, et ces comportements peuvent autant être symptômatiques d’un inconfort que de tout autre chose. C’est leur volume et leur fréquence qui vont suggérer qu’ils pourraient être liés à un inconfort. Par exemple, un chien peut tourner en rond pour plein de raisons différentes, tout comme aboyer… mais si systématiquement il tourne en rond juste après le repas et qu’il aboie, ça peut nous amener à nous poser la question de voir si ça ne serait pas lié à un inconfort lié au repas, qui ferait qu’il est plus agité à ce moment-là.
Méthodologie
Pour être précis, l’analyse présentée dans ce rapport repose sur une approche observationnelle en single-case1, plutôt que sur une approche statistique classique, car il s’agit de comparer un individu à lui-même dans le temps et non des données à une distribution de référence ou à un groupe, ce qui rend les tests statistiques classiques et les p-values peu adaptés ici. Concrètement, on suit un chien donné dans sa vie quotidienne sur plusieurs jours afin de repérer ce qui revient régulièrement chez lui, dans des situations réelles où les observations sont naturellement liées entre elles.
Dans ce cadre, la solidité de la lecture ne repose pas sur des tests statistiques classiques, mais sur un principe simple : ce qui se répète de manière cohérente dans le temps est ce qui mérite d’être pris en compte. Une observation isolée ou très variable d’un jour à l’autre n’est pas interprétée ; en revanche, un schéma qui revient sur plusieurs jours peut devenir pertinent pour comprendre ce qui se passe. Cette logique permet de faire la différence entre des variations ordinaires du quotidien et des tendances plus durables, susceptibles d’être liées à un inconfort.
Pour plus de détail sur le fonctionnement des différentes sections du rapport :
Cette section utilise les scores fécaux renseignés pour chaque défécation, regroupés par jour.
Lorsque plusieurs selles sont observées le même jour, une valeur représentative du jour est retenue afin d’éviter de surpondérer une seule journée.
La série journalière est ensuite examinée dans le temps pour repérer la stabilité, les fluctuations et les séquences consécutives de scores similaires.
L’interprétation repose sur la répétition de profils comparables sur plusieurs jours, et non sur une valeur isolée.
Cette lecture fournit un repère physiologique global, utilisé comme contexte pour les analyses comportementales.
Permet :
- Décrire l’état du transit jour par jour.
- Repérer des épisodes ponctuels inhabituels.
- Identifier des tendances lorsqu’un même profil se répète sur plusieurs jours.
Ne permet pas :
- De conclure à une évolution durable à partir d’un seul jour.
- D’attribuer une variation à un événement sans la replacer dans le reste du suivi.
Chaque comportement est transformé en une variable présent / absent par jour.
Pour chaque comportement, on calcule le nombre de jours où il apparaît au moins une fois, puis la proportion correspondante sur la période totale.
Ce choix permet d’éviter qu’une journée exceptionnellement chargée n’influence excessivement l’analyse.
Les comportements sont ensuite classés selon leur récurrence journalière, ce qui permet d’identifier ceux qui constituent un fond régulier du suivi.
Sur le graphique, une ligne de référence est indiquée au niveau d’une fois par « semaine fictive » (= 7 jours d’observation, même si il ne sont pas contigus) et au niveau d’une fois tous les deux jours, et ce afin de permettre d’avoir rapidement un ordre d’idée cognitivement parlant de la fréquence.
Cette étape sert de base avant toute analyse temporelle ou contextuelle.
Permet
- Confirmer l’existence de chaque comportement, même rare.
- Situer les comportements selon leur récurrence sur la période.
- Distinguer des comportements structurants de manifestations ponctuelles.
Ne permet pas
- D’interpréter un comportement sans le replacer dans son contexte temporel.
Les occurrences de comportements sont agrégées par jour, tous comportements confondus ou par groupe.
On obtient ainsi une série temporelle journalière du volume de comportements.
Cette série est examinée pour repérer des tendances globales (augmentation, diminution), des phases stables ou des ruptures.
L’interprétation repose sur la cohérence des variations sur plusieurs jours consécutifs, et non sur un pic ponctuel.
Cette lecture permet de replacer chaque observation dans la dynamique générale du suivi.
Permet
- Identifier des journées ou périodes particulièrement chargées.
- Décrire la dynamique globale du suivi (phases calmes / phases plus intenses).
- Repérer des évolutions lorsqu’elles se maintiennent dans le temps.
Ne permet pas
- D’expliquer à elle seule l’origine d’un changement observé.
Toutes les occurrences de comportements sont projetées sur une échelle horaire commune de 24 heures, indépendamment du jour.
Les données sont ensuite agrégées par tranches horaires afin d’obtenir une distribution horaire moyenne.
L’analyse cherche des regroupements horaires qui se répètent sur plusieurs jours.
Un pic horaire n’est retenu que s’il reste visible malgré la variabilité normale d’une journée à l’autre.
Cette approche permet d’identifier des rythmes journaliers indépendants des événements ponctuels.
Permet
- Repérer des moments de la journée sensibles, même ponctuellement.
- Identifier des rythmes journaliers lorsqu’ils se répètent.
- Distinguer un effet lié à l’horaire d’un effet lié à un événement.
Ne permet pas
- De conclure qu’un horaire est en soi la cause d’un comportement.
Pour chaque événement ou prise de médicament, le temps est découpé en fenêtres successives après l’événement (Δt).
Les occurrences de comportements sont comptabilisées dans chacune de ces fenêtres.
Cette opération est répétée sur toutes les occurrences du même événement.
On examine ensuite si certaines fenêtres présentent systématiquement plus de comportements que les autres.
Un délai n’est interprété que s’il apparaît de façon cohérente sur plusieurs jours.
Permet
- Mettre en évidence des réactions après un événement, même isolées.
- Identifier des délais récurrents lorsque le même schéma se répète.
- Explorer finement le timing des comportements.
Ne permet pas
- De conclure à un lien causal direct.
Les journées sont séparées en deux ensembles : jours avec l’événement et jours sans l’événement.
Pour chaque ensemble, les comportements sont agrégés au niveau journalier.
Les deux distributions sont ensuite comparées de manière descriptive.
L’analyse vérifie si la différence observée va dans le même sens sur la majorité des jours, et si elle persiste lorsqu’on tient compte d’autres événements proches dans le temps.
Cette étape permet de mettre explicitement en concurrence plusieurs explications possibles.
Permet
- Comparer les journées avec et sans événement.
- Renforcer une association lorsqu’elle va dans le même sens sur plusieurs jours.
- Mettre en concurrence plusieurs explications possibles.
Ne permet pas
- D’écarter un événement sous prétexte qu’il est peu fréquent.
Cette section reprend chaque événement individuellement.
Elle combine les résultats issus du tableau Δt et de la comparaison « avec / sans ».
Pour chaque événement, on identifie les comportements concernés, leur évolution relative et les délais associés lorsqu’ils sont stables.
Seuls les schémas observés sur plusieurs occurrences et plusieurs jours sont rapportés.
Cette synthèse permet une lecture directement exploitable pour la discussion clinique.
Permet
- Décrire chaque événement comme cliniquement pertinent, même unique.
- Identifier ceux qui structurent le plus le suivi par leur répétition.
- Fournir une synthèse directement exploitable en discussion clinique.
Ne permet pas
- D’automatiser l’interprétation sans regard clinique.
Dans l’ensemble, cette approche vise à fournir des éléments concrets et structurés pour alimenter une réflexion partagée, en s’appuyant sur la cohérence et la répétition des schémas observés, plutôt que sur un seuil statistique abstrait. Dans toutes les sections, le même principe s’applique : les données sont agrégées, comparées sous plusieurs angles, puis mises en concurrence. Une interprétation n’est retenue que si elle reste cohérente lorsque l’on change de point de vue.
Collecter
On va donc faire un encodage à chaque fois qu’il y a un événement, ou une prise de médicament, et à chaque fois qu’on voit un des comportements listés. Ca fait évidemment beaucoup sur une journée, et c’est pourquoi il était indispensable que chaque encodage ne prenne que quelques secondes.
Concrètement, mon chien fait caca : j’ouvre l’app Notion, je clique sur le bouton d’encodage, je mets l’heure, je coche la case « 💩 », et je fais envoyer. Mon chien mange : pareil, j’ouvre l’app Notion, je clique sur le bouton, je note l’heure et je coche « repas », puis « envoyer ».
Il ne faut pas remplir tous les champs à chaque fois : on encode la date et l’heure, le type d’événement, et puis seulement les champs qui correspodent à ce qu’on vient d’observer (par exemple, si on encode un repas, on va cocher le repas, on ne va pas forcément cocher de cases relatives aux médicaments sauf si on en a donné en même temps que le repas).
Il faudra au moins 3 jours d’encodage pour pouvoir lancer une analyse, mais l’avantage est que, justement, vu que l’encodage est très complet et précis, en quelques jours de collecte on a très vite des résultats intéressants qui apparaissent. C’est bien moins lourd qu’il n’y parait.
Les comportements spécifiques aux inconforts physiologiques sont une liste établie sur base de la littérature scientifique et vétérinaire : il n’y a donc en général pas besoin de la modifier.
Par contre, la liste des événements, des médicaments et des comportements non spécifiques sera vraiment particulière à votre chien : vous pouvez vous baser sur les choix déjà encodés, mais il y aura certainement des éléments manquants. Par exemple, vous aurez peut-être remarqué que quand votre chien n’est pas bien, il va se coucher dans le couloir, ou que lorsqu’il est tendu, il va se figer devant la porte-fenêtre à aboyer sur tout ce qui passe. Vous voudrez donc sans doute ajouter ces options pour noter quand votre chien fait ça, et voir si c’est effectivement lié à quelque chose ou non.
Analyser
Ici, on va entrer dans une partie plus technique. Vous n’avez pas besoin de comprendre tout cela pour utiliser l’outil, mais il est important que la méthodologie d’analyse soit clarifiée au cas où vous voulez savoir de quoi il retourne.
Globalement, l’application va relever l’heure de chaque événement, comportement spécifique (SP) et comportement non-spécifique (NS).
Elle va ensuite répartir d’une part tous les comportements spécifiques et d’autre part tous les comportements non-spécifiques sur la journée, pour voir d’abord s’ils comment ils se distribuent par rapport au moment de la journée, ce qui permet de voir si il y a des pics d’activités liés plutôt à l’heure en général qu’à des événements particuliers. La journée est calculée de manière un peu décalée, comme si elle se terminait à 3h du matin plutôt qu’à minuit, pour éviter d’attribuer à une autre journée un éléments qui arrive en fin de soirée, mais après minuit, dans les cas où on ne va se coucher que plus tard…
Ensuite, l’application va calculer, pour chaque événement, d’une part les comportements spécifiques (tous pris ensemble) et d’autre part les comportements non-spécifiques (tous pris ensemble), qui surviennent soit dans les 8h après, soit avant le prochain événement du même type. Concrètement : si j’ai un repas à 10h et un repas à 16h
- Pour le repas de 10h : puisque le repas suivant survient moins de 8h après, le système va prendre en compte tous les comportements survenus entre 10h et le repas suivant (16h).
- Pour le repas de 16h : puisqu’il n’y a plus de repas dans les 8h après ce repas de 16h, le système va plafonner sa comparaison aux comportements survenus dans les 8h après le repas, donc avant minuit.
Le système va donc calculer les délais entre l’événement (le repas) et chacun des comportements retenus. Il va ensuite pouvoir analyser la répartition, pour déterminer s’il y a des pics de comportements spécifiques et/ou non spécifiques après cet événement.
Après, sur le même principe, le système va analyser les facteurs confondants : il va comparer ces distributions avec la distribution « moment de la journée », pour voir par exemple si ce serait plus lié au moment de la journée qu’au repas, et comparer aussi les événements entre eux, pour voir si la corrélation est mieux expliquée par un autre événement (facteur confondant).
S’il en a la possibilité, il va ensuite proposer aussi d’autres analyses, comme analyser les jours avec et les jours sans un événement / médicament, pour voir si il y a une différence. On va par exemple remarquer que notre chien est plus agité les jours où on a fait des activités sportives intenses que les journées calmes. Attention toutefois à rester critique sur les corrélations, et à ne pas les prendre erronément pour des causalités (c’est parfois le cas, parfois pas): évidemment, on va voir plus d’inconforts les jours où on a donné un pansement gastrique… puisqu’on a justement donné le pansement gastrique parce qu’il y avait des inconforts.
Tout ce tableau devrait permettre de faire émerger des pistes qu’on pourrait louper au quotidien, sans la puissance de l’analyse statistique.
L’application vous livre alors un ficher zip contenant :
- Un rapport pdf complet avec toute l’analyse
- Un rapport succint destiné au vétérinaire, si vous pensez (et ce serait logique) qu’il ne veuille pas lire le long rapport complet
- Tous les graphiques en images png séparées, pour au cas où vous voudriez les utiliser isolément dans un mail par exemple
- un fichier technique « json » qui contient des éléments d’analyse destinés à l’Agent ChatGPT si vous l’utilisez.
Interpréter via l’IA (optionnel)
L’application étant construite en code « classique » (Python), elle ne peut pas donner d’interprétation en fonction du sens de ce qu’elle traite : elle calcule de la même manière les corrélations avec les repas ou les balades, entre un ISRS et un pansement gastrique. C’est ce qui est voulu : c’est une analyse statistique neutre.
Par contre, il peut être intéressant de pouvoir aller plus loin, en faisant appel à un outil capable de comprendre le sens2 de ce qu’il traite, et de faire des inférences à partir de ce qu’il va trouver dans la littérature académique et vétérinaire. Evidemment, il faut rester critique, c’est indispensable. Mais cela peut valoir la peine de lui poser des questions prudentes sur notre jeu de données pour voir s’il trouve des sources académiques ou vétérinaires qui pourraient éclairer la situation qu’on lui présente, ou lui demander de faire des analyses statistiques autres que celles qui sont présentes dans le rapport. Il est par exemple possible de lui expliquer ce que nous on pense observer de notre chien, et si le jeu de données confirme cela ou non. Il n’est évidemment absolument pas question de lui demander ni un diagnostic ni un plan de travail complet, mais il peut nous aider à débrouissailler des pistes à discuter avec notre vétérinaire et/ou avec notre comportementaliste.
Et maintenant, concrètement ?
Eh bien maintenant, concrètement, il vous suffit de cliquer sur le bouton ci-dessous pour vous rendre sur la page de l’outil, et de suivre les instructions concrètes pour vous lancer !
- C’est un design encouragé dans la littérature académique depuis plusieurs dizaines d’années (voir les références), mais au final relativement peu concrétisé dans des études concrètes, ce qui est logique : dans ce qui nous intéresse, on est plus dans de la « clinique », où on vise à aider un individu particulier (N=1) , donc l’individu est son propre point de comparaison (est-ce qu’il va mieux ?)… mais le fonctionnement des sciences est basé de manière assez écrasante sur les corrélations statistiques. Or par définition, les études observationnelles « single-case » résistent à l’intégration statistique : les sciences se retrouvent privées de leur outil privilégié pour les intégrer, ce qui nécessite d’inventer des nouvelles manières d’intégrer les SCOD pour en tirer des conclusions « statistiques », malgré la reconnaissance de la nécessité d’y parvenir… ↩︎
- On peut discuter longuement de savoir si l’IA « comprend » ou non ce qu’elle traite, et je n’ai aucun souci à rentrer dans ce débat philosophique, mais dans le cas qui nous occupe, cette subtilité n’est pas pertinente : ChatGPT est capable de traiter différemment un mot en fonction de ce à quoi il renvoie, et de faire des inférences différentes en fonction de cela. Il est tout à fait capable de chercher à quoi « fluvox » fait référence comme médicament, quel est son rôle d’après la littérature, et de comparer si cela correspond ou non à ce qu’il voit dans le jeu de données. Donc à ce niveau de discussion on peut tout à fait dire qu’il « comprend », puisqu’il fait exactement ce que ferait une personne humaine qui « comprend » ce qu’il fait.* ↩︎