Intégration de la variabilité des porcs en croissance dans la modélisation des besoins nutritionnels et recherche de sstratégies alimentaires permettant de maîtriser l’hétérogénéité des porcs

Integrating the variability of growing pigs in modelling of nutritional requirements and investigations on feeding strategies to control heterogeneity among pigs in farm

• Auteur / Autrice : Bertrand Vautier
• Direction : Nathalie Quiniou
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie et agronomie
• Date : Soutenance en 2013
• Etablissement(s) : Rennes, Agrocampus Ouest

Mots clés

Mots clés contrôlés

Variabilité

Porc -- Élevage

Résumé

L’intégration de la variabilité entre individus est d’un grand intérêt en modélisation de la croissance du porc. Ce travail de thèse vise à (i) produire des données permettant de décrire la variabilité entre individus issus de différents croisements terminaux élevés en France, (ii) analyser les données obtenues afin de décrire la structure de la variabilité de ces populations et l'exploiter en modélisation, et enfin (iii) proposer et tester des stratégies alimentaires conciliant objectifs de production et de protection de l'environnement. Une base de données contenant les consommations journalières et les poids vifs de 1288 porcs femelles et mâles castrés en croissance issus de dix croisements différents et de dix bandes, a été constituée. Chaque animal de la base a été caractérisé par cinq variables décrivant un individu dans le modèle InraPorc. Nos résultats montrent que la structure de variance-covariance entre ces variables diffère d’un groupe à l’autre, un groupe étant défini par la bande et le sexe x croisement. Un patron de variance-covariance représente un groupe par une matrice de variance-covariance des variables, leur distribution, et un vecteur spécifique des moyennes des variables. A partir du nouveau générateur de porcs virtuels et de ce patron de variance-covariance, une population virtuelle de 2000 porcs a été générée pour simuler l’effet de la stratégie alimentaire et du contexte de prix des matières premières sur les performances moyennes et leur variabilité, et sur les rejets azotés. Notre étude montre notamment qu’en alimentation biphase, une restriction alimentaire maîtrisée permet d’améliorer l'hétérogénéité du poids, la marge par porc et les rejets. Un essai zootechnique a permis de confirmer la pertinence de certains résultats de simulation. L’ensemble de ce travail permet d’envisager à terme l’intégration d’une dimension populationnelle dans les modèles et outils d'aide à la décision qui en sont issus.

The integration of variability among individuals is of a great interest in pig growth modelling. This PhD work aims (i) to produce data allowing the description of the variability among individuals from different terminal French crossbreds, (ii) to analyze the obtained data to describe the structure of the variability of these populations and to use it in modelling approaches, and (iii) to propose and test strategies that conciliate production goals and environmental considerations. A database was built, based on live weight and daily feed intake from 1288 growing gilts and barrows, issued from ten different crossbreds and ten batches. Each animal was characterized by five variables describing an individual profile in the model InraPorc. The results suggest that the variance-covariance structures among these variables vary from one group of pigs to another, a group being defined by the batch and the sex x crossbred combination. A variance-covariance pattern relies on a variance-covariance matrix of variables, their distribution, and a population-specific vector of variables means. A virtual population of 2000 pigs was generated using a new generator of virtual pigs and the proposed variance-covariance mean pattern. This population was used to simulate the effect of feeding strategy and feed price context on average performance, variation of live weight among pigs, and N output. Our study shows that a controlled dietary restriction combined with a two-phase feeding strategy allows an improvement of final weight heterogeneity, margin per pig and N excretion. An in vivo trial confirmed the relevance of simulation results. This work allows considering future integration of a population dimension in growth models and tools.