Mise en oeuvre d’un plan d’alimentation élaboré par simulations à partir d’une population virtuelle de porcs pour permettre une maîtrise de la variabilité du poids en fin d’engraissement. Comparaison des performances de croissance in vivo et in silico

Poster. La conduite des porcs par les éleveurs, notamment la gestion des transitions alimentaires ou le tri des animaux avant le départ à l'abattoir, est compliquée par la variabilité du poids vif (PV) à un âge donné, variabilité caractérisable par le coefficient de variation (CV) du PV (Quiniou et al., 2012). La modélisation est une approche pertinente pour l’étude de conduites permettant la maitrise de cette variabilité, à condition d’intégrer de façon réaliste la variabilité dans les modèles. Vautier et al. (2013) ont ainsi développé un générateur de populations virtuelles de porcs présentant une structure réaliste de variabilité. Ces populations peuvent ensuite être utilisées dans des simulations par des modèles tels qu’InraPorc pour étudier les conséquences de différentes conduites. Quiniou et al. (2013) ont ainsi généré puis simulé in silico les performances, et leur variabilité, d’une population de 2000 porcs croisés femelles et mâles castrés (Large White x Landrace) x (Large White x Piétrain). Il est apparu que le rationnement pouvait réduire le CV et donc améliorer l'homogénéité du PV des porcs au premier départ (PV1) pour l'abattoir. Dans notre étude, les performances de croissance obtenues avec deux plans d’alimentations élaborés et testés in silico ont été comparées à celles obtenues avec ces mêmes plans dans un essai in vivo sur une bande de porcs du même croisement.