Elevage et alimentation de précision : une valeur à créer par la collecte et la maîtrise des données

Les élevages de monogastriques, porcs comme volailles, connaissent des évolutions rapides pour répondre à la demande sociétale, réduire les impacts sur l’environnement et rester compétitifs face au contexte économique. Ces évolutions  sont notamment permises par le développement de l’élevage de précision et l’amélioration de la capacité à capter de l’information, à l’analyser, et à l’utiliser dans le pilotage des élevages. 

Caractéristiques de l’élevage de précision

L’élevage de précision peut être défini comme l’utilisation coordonnée de capteurs (assurant la collecte de paramètres liés aux animaux et à leur environnement) et de techniques d’information et de communication (stockage, transformation et restitution des données précédemment collectées) dans le but d’aider l’éleveur à piloter son élevage. L’objectif de l’élevage de précision est d’améliorer les performances économiques, environnementales et aussi sociales de l’élevage (Hostiou et al., 2014). Grâce au développement de divers capteurs et d’automates de mesures mesurant des paramètres, physiologiques et de production, les animaux peuvent être suivis individuellement ou en groupes homogènes. En effet, il existe une forte variabilité individuelle notamment en ce qui concerne les variables de production (ex. prise de poids chez le porc, nombre de porcelets chez la truie) qui nécessite d’être prise en compte pour une meilleur optimisation du potentiel de chaque animal. D’autres capteurs permettent également un contrôle des paramètres du milieu (ex. température, humidité), ainsi que l’amélioration du bien-être des animaux (surveillance des maladies, des mouvements). La difficulté réside en l’analyse et l’utilisation des données nombreuses pour aider l’éleveur dans sa prise de décisions.

Analyse et utilisation des données

Avec une approche classique, les analyses s’effectuent a posteriori à l’échelle du groupe représenté par un animal moyen. L’approche de l’élevage de précision est différente car elle vise à analyser ou prédire en temps réel pour chaque animal les variables d’intérêt telles que les besoins nutritionnels ou les comportements des animaux. Par exemple, l’acquisition et le traitement d’images de la position des volailles permet de détecter des comportements inhabituels et d’agir en prévention ; ce qui impacte positivement leur bien-être. Un autre exemple est l’utilisation d’automates de mesure (ex. distributeur automatiques de concentrés) et d’outils d’aide à la décision (ex. InraPorc, Dourmad et al., 2008 ; van Milgen et al., 2008) qui permettent d’adapter au mieux les apports journaliers nutritionnels d’un porc en croissance ou d’une truie reproductrice. Avec une alimentation de précision, les coûts et les rejets peuvent être diminués jusqu’à 10 et 25% respectivement. Le programme européen Feed-a-Gene vise notamment à développer des outils d’aide à la décision pour pouvoir calculer des rations adaptées nutritionnellement à chaque animal sur la base de modèles existants ou améliorés. L’intégration dans ces modèles d’informations plus nombreuses sur les animaux et leur réponse (performance de croissance, ingestion, efficacité digestive, comportement) aux aliments ou aux perturbations permet de mieux prendre en compte l’utilisation des aliments par les animaux. 

L’aide à la collecte, l’analyse et l’interprétation des données doivent être pensées pour apporter un gain de temps et d’information à l’éleveur en lui présentant une information synthétique répondant à ses attentes et des alertes pour l’aider dans son suivi et dans ses décisions. L’éleveur peut utiliser ce gain de temps et ces informations notamment pour observer plus souvent les animaux et pour une gestion plus ciblée de ses animaux et de son élevage.

Développements en cours dans le projet Feed-a-Gene

En élevage porcin, dans le cadre du programme Feed-a-Gene, un outil d’aide à la décision est en développement pour les truies prenant en compte l’historique de production (rang de portée, taille de portée, poids, épaisseur de lard …), les données dynamiques de poids, et d’épaisseur de lard dorsal, l’activité et la température ambiante pour optimiser chaque jour les apports individuels. L’association de cet outil à des distributeurs automatiques de concentrés devraient permettre d’optimiser et de suivre individuellement leur alimentation, de gérer l’évolution du poids et de l’épaisseur de lard dorsal en différenciant les niveaux d’alimentation selon le rang de portée et l’état d’engraissement. La gestion centralisée pourra s’effectuer par ordinateur avec accès par tablette. En porc charcutier, il existe déjà des solutions de tri pour capter le poids, différencier les animaux selon ce critère, gérer l’alimentation de groupes différenciés. Dans le cadre du projet Feed-a-Gene, des distributeurs automatiques de concentrés ont été développés et sont en test. Ils permettent de contrôler et mesurer les quantités offertes, et de contrôler la qualité de l’aliment par la distribution des mélanges d’aliments. Un outil d’aide à la décision est également en test pour le pilotage de ces automates et l’adaptation de l’alimentation en fonction des performances passées de chaque porc. Cet outil comprend des méthodes d’analyse dynamique des performances (poids, ingestion) à affiner. 

Les nombreuses données produites par les capteurs utilisés en élevage de précision sont donc à la base d’outils d’aide à la décision pour les éleveurs. Les informations produites à partir de ces données doivent être délivrées en nombre et qualité pertinents pour éviter la surcharge d’informations inutiles (fausses alertes, détails non interprétables). Outre la rentabilité des technologies employées, cette pertinence et l’accessibilité des outils d’aide à la décision conditionneront l’adhésion des éleveurs et l’implantation de l’élevage de précision.

Références

• Dourmad JY, Etienne M, Valancogne A, Dubois S, van Milgen J and Noblet J 2008. InraPorc: A model and decision support tool for the nutrition of sows. Animal Feed Science and Technology 143, 372-386.
• Hostiou N, Allain C, Chauvat S, Turlot A, Pineau C, Fagon J 2014 L’élevage de précision : quelles conséquences pour le travail des éleveurs ? INRA Productions Animales 27, 113-122
• van Milgen J, Valancogne A, Dubois S, Dourmad JY, Sève B and Noblet J 2008. InraPorc: A model and decision support tool for the nutrition of growing pigs. Animal Feed Science and Technology 143, 387-405.