La base documentaire de l'IFIP

Les données scientifiques actuelles ne permettent pas d’établir de manière certaine les procédures et les équipements nécessaires pour assurer l’efficacité des opérations de nettoyage-désinfection des véhicules de transport de porcs vivants en particulier sur les.

Yvonnick Rousselière, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2021, n° 286, février-mars, p. 24

Avec un double système de ventilation partagée,..

Bertrand Méda (Inrae) et al., Animal, 2021, volume 15, n° 1, janvier, 9 pages

Feed production is the main contributor to several environmental impacts of livestock. To decrease environmental impacts of feed, those of feedstuffs should be considered during formulation. In particular, multiobjective feed formulation (MOF) can help reduce several environmental impacts simultaneously while keeping any increase in feed price moderate. The objective of this study was to assess environmental benefits of MOF at the farm gate for fattening pigs and broilers. For pigs, three feeding strategies were tested: classic 2-phase (2P), 2-phase with lower net energy content (2P −), and multiphase (MP). For broilers, two strategies were tested: classic 3-phase (3P) and 3-phase with higher digestible amino acid contents and lower metabolisable energy content (3P +). Diets were formulated using both least-cost formulation (LCF) and MOF, yielding six pig scenarios and four broiler scenarios. Environmental impacts at the farm gate were estimated using a modelling approach based on life cycle assessment. Indicators for six impact categories were then calculated: climate change (CC), cumulative non-renewable energy demand (CEDNR), acidification (AC), eutrophication (EU), land occupation (LO), and phosphorus demand (PD). As expected, MOF had lower farm-gate impacts than LCF (as much as − 13%), but the degree of decrease varied by feeding strategy and impact. For pigs, MOF was equally effective in all strategies at reducing PD (− 6 to − 9%) and AC (− 2%). In contrast, MOF was more effective in 2P and 2P − at decreasing CC (− 5% to − 7%), LO (− 9% to − 13%) and EU (− 6% to − 8%) than in MP (CC: − 2%; LO: − 4%; EU: − 3%). The benefit of MOF was found greater in 2P (− 7%) than in other pig strategies for CEDNR (− 3 to + 0%). For broilers, MOF was equally effective in both strategies tested at decreasing PD (− 12%), AC (− 2%), and EU (− 4%). For CC and CEDNR, MOF was more effective in 3P (CC: − 9%; CEDNR: − 11%) than 3P + (− 6% for both impacts), but not for LO (+ 3% in 3P vs − 1% in 3P +). These differences were due mainly to differences in animal performance (especially feed conversion ratio) among the strategies tested. Finally, in all scenarios, gross margin at the farm gate decreased with MOF comparatively to LCF (pigs: − 3% to − 11%); broilers: − 7% to − 11%). These results demonstrate the importance of comprehensive economic and environmental optimisation of feeding strategies by simultaneously considering feed impacts, animal performance, and manure management. To do so, further research is therefore required to develop new modelling tools.

Source : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1751731120300240/pdfft?md5=6073f5f360dd45a54064b0301408a5b4&pid=1-s2.0-S1751731120300240-main.pdf

Sylvain Lerch (Agroscope, Suisse) et al., Methods, 2021, volume 186, février, p. 68-78

The objective was to compare eight methods for estimation of dairy goat body composition, by calibrating against chemical composition (water, lipid, protein, mineral and energy) measured post-mortem. The methods tested on 20 Alpine goats were body condition score (BCS), 3-dimension imaging (3D) automatic assessment of BCS or whole body scan, ultrasound, computer tomography (CT), adipose cell diameter, deuterium oxide dilution space (D2OS) and bioelectrical impedance spectroscopy (BIS). Regressions were tested between predictive variates derived from the methods and empty body (EB) composition. The best equations for estimation of EB lipid mass included BW combined with i) perirenal adipose tissue mass and cell diameter (R2 = 0.95, residual standard deviation, rSD = 0.57 kg), ii) volume of fatty tissues measured by CT (R2 = 0.92, rSD = 0.76 kg), iii) D2OS (R2 = 0.91, rSD = 0.85 kg), and iv) resistance at infinite frequency from BIS (R2 = 0.87, rSD = 1.09 kg). The D2OS combined with BW provided the best equation for EB protein mass (R2 = 0.97, rSD = 0.17 kg), whereas BW alone provided a fair estimate (R2 = 0.92, rSD = 0.25 kg). Sternal BCS combined with BW provided good estimation of EB lipid and protein mass (R2 = 0.80 and 0.95, rSD = 1.27 and 0.22 kg, respectively). Compared to manual BCS, BCS by 3D slightly decreased the precision of the predictive equation for EB lipid (R2 = 0.74, rSD = 1.46 kg), and did not improve the estimation of EB protein compared with BW alone. Ultrasound measurements and whole body 3D imaging methods were not satisfactory estimators of body composition (R2 ≤ 0.40). Further developments in body composition techniques may contribute for high-throughput phenotyping of robustness.

source : https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S1046202320301407?token=7AFF32A92CED9F97FEF83FD31ACBF07C617A519A96EBC2508702057978936FBA06C14FD12CE2088CB276DB560551A4A7

Yvonnick Rouselière, Michel Marcon et Mathieu Monziols, Innovations Agronomiques (FRA), 2021, volume 82, février, p. 315-324

L’amélioration des processus en élevage présuppose la connaissance du poids des animaux, a minima ponctuellement mais aussi désormais, dans une perspective d’élevage de précision, de manière récurrente. Or, les systèmes de pesée précis sont onéreux et contraignants. Cette étude vise à concevoir un portique de pesée 3D utilisable en élevage porcin sur tous types d’animaux (de 10 à 110 kg) permettant de lever, au moins en partie, ces contraintes. Un portique équipé de 5 caméras Kinect de type TOF a été construit afin de mesurer le volume des porcs sans contention. Puis, sur la base de la mesure de densité réalisée avec un tomographe RX sur 48 animaux allant de 10 à 110 kg, il a été possible de déterminer la masse volumique d’un animal selon son âge et de corriger les imprécisions dans la détermination du volume par le portique. Au final, il est possible avec ce dispositif de portique 3D de déterminer le poids d’animaux de 10, 30, 70 et 110 kg avec une incertitude inférieure à 5% (respectivement de 4 %, 3 %, 2 % et 3 %) ce qui ouvre de nouvelles perspectives aux éleveurs de porcs pour piloter leur élevage de manière plus fine.

Source : https://www6.inrae.fr/ciag/content/download/6911/49975/file/Vol82-22-Rousseliere%20et%20al.pdf

Pour savoir plus, voir un lien vidéo : https://www.youtube.com/watch?v=Lsm6iMLtcQY

ENG

Development of a 3D imaging weighing process in pig breeding

Information on the animal weight is essential to improve breeding performances, at least occasionally but also, with precision breeding management, more regularly. However, precise weighing systems are expensive and restrictive. This study aims to design a 3D weighing portal that can be used in pig farming on all types of animals (from 10 to 110 kg) and able to overcome, at least in part, these constraints. A portal equipped with 5 TOF-type Kinect cameras was built to measure pig volume without restraint. Then, with density measurement carried out with an X-ray tomograph on 48 animals from 10 to 110 kg, it was possible to determine the animal density according to its age and to correct the inaccuracies in the determination of the volume by the portal. In the end, it is possible with this 3D portal to determine the animal weight of 10, 30, 70 and 110 kg with an uncertainty of less than 5% (respectively 4%, 3%, 2% and 3%) which offers new perspectives for pig farmers to better manage their breeding in the future.

Source : https://www6.inrae.fr/ciag/content/download/6911/49975/file/Vol82-22-Rousseliere%20et%20al.pdf

Alexia Aubry, Porc Mag (FRA), 2021, n° 559, février, p. 46

L'outil Porsim développé par l'Ifip propose de nouvelles applications en ligne pour évaluer sur les plans économiques et financier les projets en élevage porcin. Disponible uniquement sur le web, il permet maintenant de gérer la reprise d'un élevage avec son cheptel.

Dans le cadre du projet RHAPorc (Relation Homme-Animal en élevage porcin), une mallette pédagogique a été construite afin d’aider les enseignants à aborder cette thématique. Une mallette pédagogique est un ensemble d’outils pédagogiques qui peuvent être utilisés de manière différente par le formateur en fonction des publics. Différents supports sont utilisés pour la création de ces outils pédagogiques : vidéos, diaporama, activité, témoignages, quizz, etc.

Les Cahiers de l'IFIP, 7(1), 25-33 - La revue R&D de la filière porcine française

L’IFIP - Institut du porc a réalisé près de 25 000 mesures de pH et 10 000 notations du défaut déstructuré dans 5 entreprises du secteur abattage découpe au cours des saisons été et hiver de 2019. Ces cinq entreprises représentent environ 30% des porcs abattus en 2019 (zone Uniporc). Le niveau de pH moyen obtenu est de 5,69, avec un écart de type 0,16. La proportion de viandes normales (pH entre 5,6 et 6,0) est de 63 %, 32 % des viandes avaient des pH inférieurs à 5,6, et 5 % des pH supérieurs à 6,0. Nos données montrent une grande variabilité entre abattoirs ou entre jours de mesure pour un abattoir, ce qui suppose des marges de progression pour la filière. Nos résultats mettent en évidence une différence significative des résultats de pH entre les deux saisons étudiées et moyennés sur les 5 entreprises. Nous avons confirmé une meilleure qualité des viandes en saison hiver. La proportion moyenne dans l’étude de viandes touchées par le défaut déstructuré est de 19,3 %. Parmi les lots de jambons évalués, les lots triés pour une borne de tri de pH de 5,5 ou 5,6 présentaient des taux de viandes déstructurées de l’ordre de 15 à 17 %. Ce tri est donc peu efficace au regard des taux de viandes déstructurées de la population globale. En revanche, malgré le petit nombre de lots évalués, nous constatons qu’il y a un vrai apport de la sélection avec une borne de pH de 5,7 (7 à 9 % de viandes déstructurées), et que la sélection à une borne de pH de 5,8 n’apporte pas plus pour la sélection des jambons non déstructurés.

IFIP–Pig and Pork Science performed almost 25,000 pH measurements and collated almost 10,000 PSE-like scores at 5 pig slaughterhouses over the course of winter and summer 2019. These 5 slaughterhouses together represent around 30% of pigs slaughtered in France in 2019 (Uniporc coverage zone). Mean ham pH level was 5.69 with 0.16 standard deviation. The proportion of normal-pH meat (i.e. in the range pH 5.6–pH 6.0), was 63%, while 32% were pH < 5.6 and 5% were pH > 6.0. Our data shows huge variation between slaughterhouses and day-to-day variation in a given slaughterhouse, which points to significant scope for improvement across this commodity chain. Our results find a significant between-season difference in pH-measurement results averaged across the 5 slaughtering companies studied. This study confirms that winter-season meat is better quality. Mean proportion of the PSE-like destructured meat defect found in hams sampled for this study was 19.3%. Among the full sample of batches of ham assessed, batches sorted at a pH cut-off of pH 5.5 or 5.6 had a 15%–17% case-rate of PSE-like defect, which we find to be ineffective given the destructuration case-rate in the global population here. However, despite a relatively small number of batches assessed, we find that selective grading at a pH cut-off of pH 5.7 brings a real performance benefit (7%–9% PSE-like case-rate) that is not further improved by selective grading at a pH cut-off of 5.8.

Les Cahiers de l'IFIP, 7(1), 9-14 - La revue R&D de la filière porcine française

L’IFIP, dans le cadre d’un projet partenarial (MODEMO) a élaboré des modèles opérationnels de prévision de la production porcine pour permettre aux éleveurs, abatteurs et organisations, d’anticiper les évolutions conjoncturelles du marché. Ces modèles ont été réalisés à partir des informations de la base de données nationale de l’identification porcine BDPORC et des données de conjoncture sur le prix du porc et de l’aliment. Le modèle dynamique linéaire développé a pour objectifs d’expliquer et prédire la production de porcs charcutiers en fonction des flux d’animaux renseignés dans BDPORC : échanges de porcelets et de reproducteurs entre sites d’élevage et sorties de reproducteurs de réformes. Les modèles de prévision réalisés permettent de mieux appréhender les fluctuations intra-annuelles de la production.

IFIP has developed a set of operational pork output forecasting models to enable pig farmers, slaughterers and commodity-chain organizations to project and adjust to market-cycle trends. These models were developed as input to a wider partnership-driven project (MODEMO) and built using information captured in the ‘BDPORC’ national pig identification and registration database and market data on pork price and pig feed trends. The dynamic linear model developed here is designed to explain and predict porker output as a function of past animal movements notified in the BDPORC database registering farm-to-farm movements of piglets and breeding stock and off-movements of cull sows. These predictive models inform on intra-annual fluctuations in pig farm output.