Prise en compte de la variabilité individuelle dans la modélisation de la réponse des porcs en croissance aux apports alimentaires - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue INRA Productions Animales Année : 2012

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

Résumé

Knowledge of amino acid requirements in growing pigs is required to formulate diets that optimize the feed efficiency and potentially limit the environmental impact of pig production. However, not all pigs have the same amino acid requirements, and thus the same responses to a defined nutrient supply, resulting from the variation in growth potential between pigs. The objective of this review was to discuss the tools available to assess the variation in amino acid requirements in growing pigs. We also demonstrate how the integration of variability in modelling tools is possible and allows optimizing feeding strategies. Current experimental techniques allow defining the requirement of individual animals, but the extrapolation of the results obtained is limited because few animals can be studied simultaneously. Although a sufficient number of data will be required, accounting for individual variability in pig growth models allows for a dynamic analysis of requirements of large populations. Using these models to simulate populations instead of a single average pig, feeding strategies can be defined that are adapted to the studied populations and optimize performance and economical results while reducing environmental impact. Accounting for individual variability in growth modelling is also essential to develop new technologies, such as precision feeding.
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.
Fichier principal
Vignette du fichier
2012_Brossard_INRA Productions Animales_1 (539.58 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-01210473 , version 1 (28-05-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01210473 , version 1
  • PRODINRA : 216352
  • WOS : 000303138100003

Citer

Ludovic Brossard, Nathalie Quiniou, Jean-Yves Dourmad, Jaap J. van Milgen. Prise en compte de la variabilité individuelle dans la modélisation de la réponse des porcs en croissance aux apports alimentaires. INRA Productions Animales, 2012, 25 (1), pp.17-27. ⟨hal-01210473⟩
37 Consultations
73 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More