INRAE Productions Animales (Mar 2012)

Prise en compte de la variabilité individuelle dans la modélisation de la réponse des porcs en croissance aux apports alimentaires

  • L. BROSSARD,
  • N. QUINIOU,
  • J.Y. DOURMAD,
  • J. VAN MILGEN

DOI
https://doi.org/10.20870/productions-animales.2012.25.1.3192
Journal volume & issue
Vol. 25, no. 1

Abstract

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Chez le porc en croissance, la connaissance des besoins nutritionnels, notamment en acides aminés, est nécessaire pour formuler des aliments permettant d'optimiser l’efficacité alimentaire et potentiellement de réduire l’impact environnemental de cette production. Cependant, tous les animaux ne présentent pas les mêmes besoins et donc pas les mêmes réponses à des apports équivalents, ce qui résulte de la variabilité du potentiel des animaux au sein d'un groupe. Cet article présente les outils disponibles pour évaluer la variabilité individuelle des besoins en acides aminés chez le porc en croissance. Nous montrons ensuite comment il est possible d'intégrer cette variabilité aux outils de modélisation afin d'optimiser les stratégies d'alimentation. Si les techniques expérimentales actuelles permettent une détermination individuelle des besoins, la représentativité des résultats obtenus sur la variabilité des besoins est limitée par le nombre restreint d’animaux étudiés. Tout en nécessitant un nombre important de données, l’intégration de la variabilité individuelle dans les modèles mathématiques de croissance du porc offre la possibilité d’analyser la variabilité des besoins de façon dynamique et sur des populations plus grandes. En utilisant ces modèles pour simuler des populations d’animaux et non plus un individu unique, des stratégies alimentaires adaptées aux populations considérées peuvent être définies pour optimiser leurs résultats zootechniques et économiques tout en minimisant l’impact environnemental. L’apport de la modélisation et la prise en compte de la variabilité individuelle amènent également à envisager le développement de nouvelles pratiques telles que l’alimentation de précision.