Comportement alimentaire au pâturage des vaches laitières mesuré par des outils d'élevage de précision, efficience alimentaire et environnementale

Grazing dairy cow behavior recorded by precision livestock devices in links with feed efficiency and environmental footprint

• Auteur / Autrice : Matthieu Bouchon
• Direction : Bruno Martin
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences et technologies de l'agriculture, de l'alimentation et de l'environnement
• Date : Inscription en doctorat le 06/01/2023
• Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne (2021-...)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences de la vie, santé, agronomie, environnement (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores (Clermont-Ferrand, Puy-de-Dôme ; 1999-....)

Mots clés

Mots clés libres

Vaches laitières

Comportement

Pâturage

Efficience alimentaire

Methane

Dairy cows

Behaviour

Grazing

Feed efficiency

Methane

Résumé

Le comportement alimentaire des vaches laitières est un déterminant de la qualité et de la quantité de l'ingéré. Au pâturage notamment, les vaches laitières sont susceptibles de choisir leur ingéré en fonction des espèces ou du stade phénologique de l'herbe. Les impacts du tri alimentaire sont peu connus sur la physiologie digestive des animaux, qui est par ailleurs susceptible de modifier in fine la composition fine du lait ou encore les émissions de méthane. Par ailleurs, les observations nécessaires à la caractérisation du comportement alimentaire sont difficilement réalisables à grande échelle, et l'essor des outils d'élevage de précision permet d'avoir accès à des données comportementales sur de nombreux animaux et sur le temps long. L'objectif principal du travail de thèse est d'explorer le potentiel du comportement alimentaire, notamment recueilli par des outils d'élevage de précision, comme indicateur de l'efficience alimentaire et environnementale des vaches laitières au pâturage. Pour cela différents objectifs spécifiques seront traités : valider la possibilité de détecter des patterns comportementaux via l'utilisation de données issues d'outils d'élevage de précision ; étudier les déterminants individuels et environnementaux de ces patterns ; étudier l'impact de ces patterns sur les performances, la physiologie digestive et métabolique… Pour ce faire, deux dispositifs seront mis en œuvre. Une expérimentation analytique sera mise en œuvre en 2023 et permettra (i) de confirmer l'effet bénéfique de la biodiversité végétale sur la réduction des émissions de méthane entériques in vivo, (ii) de comprendre les impacts du tri alimentaire sur la physiologie digestive des vaches au pâturage (stabilité du pH ruminal, paramètres fermentaires, microbiote du rumen), la composition fine du lait et l'efficience alimentaire des vaches au pâturage et (iii) de mettre en relation ces informations afin d'associer des profils de comportement à des profils de performances techniques et environnementales. L'UE Herbipôle recueille par ailleurs des données de comportement depuis plus de 5 ans qui feront l'objet d'une analyse. L'objectif de ce travail sera (i) de valider sur un grand jeu de données la possibilité de classer les animaux selon leur comportement supposé de tri au pâturage, (ii) d'associer ces comportements à des différences de performances techniques (à court et moyen termes) et (iii) d'analyser la stabilité et la plasticité du comportement de tri à l'échelle individuelle au cours du temps en fonction de facteurs externes tels que la nature de la prairie ou la météorologie.

Feeding behaviour of dairy cows is known to be a driver of intake quantity and quality. At pasture, dairy cows are willing to choose what they eat depending of species or phenological stage. Few knowledge exists regarding sorting and its impact on digestive physiology, which can affect, among other things, milk quality or methane emission. However, visual observation necessary to characterise feeding behaviour are difficult to implement at large scale, but the development of PLF sensors could permit to acquire large dataset on numerous animals and over long periods of time. The main thesis objective is then to explore the potential of feeding behaviour, notably recorded by PLF sensors, as a proxy of feed efficiency and environmental footprint of grazing dairy cows. For that purpose, sub objectives were defined, such as (i) validate the ability of PLF sensor to detect individual patterns behaviour, (ii) study those patterns determinant, at the individual scale and in relation to the environment and (iii) study the impact of the patterns on animal performances (included methane emission) and on digestive physiology and metabolism. A two-step work plan was set up. First, an experiment will be implement in 2023 at INRAE Herbipole Marcenat to (i) validate in vivo the positive impact of vegetal biodiversity on methane emission reduction, (ii) understand the impact of sorting behaviour on grazing dairy cows' digestive physiology, milk quality and methane emission and (iii) link these information in order to associate behavioural patterns with feed efficiency and environmental footprint. Second, large behavioural dataset, recorded by PLF sensors, are already available at INRAE Herbipole Marcenat. An analysis of these databases will permit to (i) validate at large scale the possibility to discriminate individuals based on their supposed sorting behaviour, (ii) associate those behaviour with different level of technical performances (at short and mid-term) and (iii) analyse the stability and the plasticity of sorting behaviour depending on external factors such as the type of pasture or the meteorology.