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Contexte et enjeux

Les élevages laitiers sont des systèmes complexes soumis aux aléas de l’évolution des marchés, du climat, des paysages et des attentes sociétales. Mieux comprendre les déterminants de leurs performances représente un enjeu majeur pour assurer la pérennité du secteur laitier.  Grâce aux nouvelles technologies, il est aujourd’hui possible d’avoir un suivi automatisé et en temps réel de la production, la reproduction, la santé et le bien-être de chaque animal du troupeau. L’agriculture de précision, nous donne désormais de nouvelles clés pour inventer une agriculture 2.0 plus durable, dans ses dimensions économique, sociale et environnementale.

Les performances d'une exploitation laitière résultent de l'interaction de plusieurs facteurs : les pratiques de gestion (alimentation, mode d’élevage, sélection génétique), des performances individuelles des animaux (liées à l’allocation de ressources vers différentes fonctions : croissance, lactation, reproduction) et des effets de l’environnement.

Le projet inSilicow propose de créer un outil de simulation capable de prendre en compte la combinaison de ces différents facteurs, en opérationnalisant le concept de jumeau numérique, appliqué à l'atelier laitier d'une exploitation laitière.

Le projet permettra de créer un atelier laitier virtuel, sur lequel différentes stratégies de gestion des individus, du troupeau et du système d’élevage pourront être testées. La ferme virtuelle pourra être utilisée comme un outil d’aide à la décision innovant pour améliorer les performances économiques, sociales et environnementales de l'élevage.

Objectifs et méthodologie

InSiliCow est un simulateur multi-échelle individu-centré de vaches laitières. La méthodologie du projet repose sur l’intégration dans un même outil de plusieurs « couches », allant de la représentation conceptuelle de la physiologie d’une vache, à une architecture informatique permettant de gérer des modèles individuels dans un troupeau virtuel :

1. Une représentation conceptuelle de la physiologie d’une vache laitière basée sur la description de la dyna-mique des priorités entre fonctions biologiques (croissance, reproduction, entretien et vieillissement).
2. Une représentation mécaniste des flux et transactions énergétiques déterminant la dynamique des perfor-mances d’une vache laitière (ingestion, constitution et utilisation des réserves corporelles, gestation, lactation).
3. Un modèle mécaniste intégrant le couplage des dynamiques de priorités et de flux d’énergie, sous la forme d’une vache virtuelle simulant le phénotype d’une vache réelle de sa naissance à sa mort selon son génotype.
4. Un modèle mécaniste de la reproduction d’une vache, permettant de simuler l’enchaînement des cycles de repro-duction et la génération de sa descendance sous forme de nouveaux modèles individuels de vache.
5. Un modèle de système d’élevage permettant de spécifier les règles de conduites des individus d’un troupeau (ali-mentation, insémination, sélection, réforme, renouvellement, …)
6. Une architecture informatique permettant de gérer les modèles individuels de vaches au sein d’un troupeau virtuel, selon le système d’élevage et selon les performances des individus.

Le projet, d’une durée de 4 ans, prévoit la conception et l’implémentation de l’outil de jumelage informatique (simula-tion et couplage des données observées et simulées).
Le partenariat avec des fermes expérimentales d'INRAE et des partenaires internationaux (voir liste des partenaires du projet) permettra de fournir de larges jeux de données à l’échelle du troupeau.

Le jumeau numérique sera utilisé pour aborder de nouvelles questions scientifiques pour une meilleure compréhen-sion et modélisation du métabolisme de la vache, et développer des stratégies de conduite du troupeau pour amélio-rer la santé et le bien-être des animaux d’élevage.

Contact - coordination :

• Olivier Martin, UMR MoSAR
• Charlotte Gaillard, UMR PEGASE

Unités impliquées et partenariat

Le projet réunit 12 unités de 4 départements INRAE (PHASE, GA, MATHNUM et ECOSOCIO) dont 3 unités expéri-mentales (UEP, Herbipole et PAO), 2 établissements d’enseignement supérieur (AgroParisTech et VetAgro Sup), l'IDELE et 3 partenaires internationaux : KU Leuven (Belgique), LUKE (Finlande) et Aarhus University (Danemark) .

Participants INRAE

Participants non INRAE

Partenaires internationaux

Mots clés

Vaches laitières, jumeaux numériques, modélisation ; simulations, systèmes d'élevage

Références

• Martin O & Sauvant D (2010a). A teleonomic model describing performance (body, milk and intake) during growth and over repeated reproductive cycles throughout the lifespan of dairy cattle. 1. Trajectories of life function priorities and genetic scaling. Animal, 4(12), 2030–2047. https://doi.org/10.1017/S1751731110001357
• Martin O & Sauvant D (2010). A teleonomic model describing performance (body, milk and intake) during growth and over repeated reproductive cycles throughout the lifespan of dairy cattle. 2. Voluntary intake and energy partitioning. Animal, 4(12), 2048–2056. https://doi.org/10.1017/S1751731110001369
• Martin O (2012). Why livestock farming systems are complex objects. 63rd Annual Meeting EAAP. Bratislava, Slovakia
• Gaillard C, Martin O, Blavy P, Friggens NC, Sehested J & Phuong HN (2016). Prediction of the lifetime productive and reproductive performance of Holstein cows managed for different lactation durations, using a model of lifetime nutrient partitioning. Journal of Dairy Science, 99(11), 9126–9135. https://doi.org/10.3168/jds.2016-11051
• Martin O, Blavy P, Derks M, Friggens NC, Blanc, F. (2019). Coupling a reproductive function model to a productive function model to simulate lifetime performance in dairy cows. Animal, 13(3), 570–579. https://doi.org/10.1017/S1751731118001830
• Gaillard C & Martin O (2021). Can a virtual cow model help precision feeding in dairy cattle? 72nd Annual Meeting EAAP. Davos, Switzerland.