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Estimer les réserves corporelles chez la vache laitière

Les réserves corporelles constituent une ressource essentielle et dynamique chez la vache laitière qui lui permet de faire face aux aléas des apports énergétiques. Cependant, leur état et leurs variations au cours de la lactation conditionnent les performances de production, mais aussi indirectement de reproduction et le statut sanitaire de la vache. La difficulté réside dans la mesure précise, objective et à haut débit de ces phénotypes. La notation d’état corporel (NEC) est la méthode la plus utilisée en élevage : elle est simple, peu chère, mais subjective et peu sensible. Le développement des nouvelles technologies en imagerie offre de nouvelles perspectives intéressantes pour le phénotypage des caractères en élevage. L’objectif du projet était de développer et valider une méthode d’estimation de la NEC à partir de l’information complète contenue dans l’image tridimensionnelle (3D) du bassin dorsale de la vache. Ce travail a fait l’objet d’une collaboration avec la société 3DOuest spécialisée dans l’acquisition et le traitement  des images en 3D.

Une mesure précise, objective et à haut débit avec les technologies d’imagerie

Le travail réalisé a permis de montrer la preuve du concept en proposant une méthodologie avec un prototype et en en évaluant les caractéristiques de mesure. L’extraction de 4 points anatomiques du bassin a permis de normaliser les surfaces 3D. Les résultats de validation et de répétabilité d’une estimation de la NEC par imagerie en passant par une extraction manuelle de ces points ont démontré la possibilité de prédire la NEC. Cette extraction a été récemment automatisée. Les 57 surfaces 3D utilisées pour la calibration et couvrant une large gamme de NEC et de format d’animaux ont été projetées dans le repère défini par les composantes principales caractérisant l’ensemble de ces surfaces 3D. La NEC est estimée par régression linéaire multiple des coordonnées des surfaces sur ces composantes principales.

_{Caractérisation  du  repère  défini  par  2  points  aux pointes de hanches (HBR et HBL) et 2 points à la base de la queue (SBR et SBL) pour la normalisation des surfaces 3D.}

Les 2 méthodes, l’une avec extraction manuelle, l’autre avec extraction automatique des points, ont été comparées pour la validation externe et la répétabilité. La validation externe a été réalisée sur une population de 25 vaches externes à la calibration. Une population témoin a été scannée plusieurs fois dans la même journée pour estimer la répétabilité de la méthode. Les 2 méthodes ont des résultats de validation externe similaires mais sont plus répétables que la NEC de référence (σ = 0,20 pour la NEC3D versus 0,28 pour la NEC). Les premiers résultats de phénotypage de la NEC avec cette méthode sont encourageants et leur automatisation ouvre la possibilité de multiplier les mesures pour améliorer l’estimation. Ces techniques ouvrent des perspectives de phénotypage à haut débit de l’état corporel, essentiel pour les études de robustesse et d’adaptation des animaux.

Caractériser plus largement la morphologie de l’animal

Actuellement, un prototype simplifié qui scanne les vaches plus rapidement est en cours de test, notamment pour réduire le nombre de surface 3D inexploitables liées au mouvement des vaches pendant le scan. L’intérêt du traitement d’image en 3D pour phénotyper des animaux semble démontré et nous allons poursuivre son utilisation pour évaluer d’autres phénotypes liés à d’autres aspects de la morphologie en collaboration avec 3D Ouest et l’Idele. Un projet d’application à la notation de l’état corporel des chèvres est également en cours.

Des perspectives pour l’élevage de précision

Ce prototype va être développé et utilisé dans d’autres sites expérimentaux afin de mieux évaluer l’évolution des réserves corporelles et d’homogénéiser les mesures. De plus, ces méthodes sont rapides et peu chères. Elles offrent donc des applications possibles en élevage. Des projets de valorisation pour le conseil en élevage sont en cours de réflexion avec les partenaires concernés. Ces outils pourraient offrir à terme de nouvelles perspectives pour l’élevage de précision pour la conduite d’élevage et l’objectivation du bien-être de l’animal.

Au-delà de la communauté scientifique européenne (EAAP) et américaine (ADSA), la méthode a été présentée au salon international de l’agriculture de Paris, au Prairiales (voir la présentation vidéo), aux matinales de Rennes Atalante et au salon international des productions animales.

Références bibliographiques

• Fischer, A., Luginbühl, T., Delattre, L., Delouard, J. M., Faverdin, P. (2015). Rear shape in 3 dimensions summarized by principal component analysis is a good predictor of body condition score in Holstein dairy cows. Journal of Dairy Science, 98 (7), 4465-4476. [DOI]
• Fischer, A., Luginbühl, T., Delattre, L., Faverdin, P. (2015). Analyzing the rear shape of dairy cows in 3D to better assess body condition score. In: 2015 Joint annual meeting abstract book (p. 814). Journal of Dairy Science, 98. Suppl. 2. Presented at ADSA-ASAS Joint Annual Meeting, Orlando, USA (2015-07-12 - 2015-07-16). Nouvelle Orléans, USA : ADSA - ASAS. [lien]
• Fischer, A., Luginbühl, T., Delattre, L., Delouard, J., Faverdin, P. (2014). Analysing the back of dairy cows in 3D imaging to better assess body condition. In: Book of Abstracts of the 65th Annual Meeting of the European Federation of Animal Science (p. 127). Annual Meeting of the European Association for Animal Production, 20. Presented at 65. Annual Meeting of the European Federation of Animal Science (EAAP), Copenhague, DNK (2014-08-25 - 2014-08-29). Wageningen, NLD : Wageningen Academic Publishers. [lien]
• Fischer, A., Lunginbuhl, T., Delattre, L., Delouard, J., Faverdin, P. (2014). Améliorer la mesure de l’état des réserves corporelles des vaches laitières en analysant la surface 3D du dos de la vache. In: 21èmes Rencontres autour des Recherches sur les Ruminants (p. 23-26). Rencontres autour des Recherches sur les Ruminants, 21. Presented at 21. Rencontres autour des Recherches sur les Ruminants, Paris, FRA (2014-12-03 - 2014-12-04). Paris, FRA : Institut de l'Elevage - INRA. [lien]