La base documentaire de l'IFIP

La base documentaire de l'IFIP : des centaines de documents à télécharger ou bien à commander.

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Publication Annéetrier par ordre croissant

Smartpharm, la pharmacie connectée

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Michel Marcon, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2019, n° 273, novembre, p. 38

L’Ifip a codéveloppé et testé un outil de numérisation des saisies des traitements vétérinaires qui permet le suivi sanitaire de l’élevage et assure une traçabilité complète.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2019, n° 273, novembre, p. 38
2019

La station expérimentale de l’Ifip fait peau neuve

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Yvonnick Rousselière, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2019, n° 273, novembre, p. 44-45

La station expérimentale de Romillé va connaître entre 2019 et 2020 une évolution ambitieuse. Éric Gault, responsable du site, nous fait entrer dans les coulisses des travaux à venir.

PDF icon Yvonnick Rousselière, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2019, n° 273, novembre, p. 44-45
2019

L'intelligence artificielle arrive en élevage

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Michel Marcon, Réussir Porc/Tech Porc (FRA), 2019, n° 272, octobre, p. 14-15

L’intelligence artificielle et le numérique promettent de révolutionner le métier de l’éleveur en l’accompagnant 24 heures sur 24 dans le suivi et la traçabilité des animaux.
Des premières solutions ont été dévoilées au Space.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc/Tech Porc (FRA), 2019, n° 272, octobre, p. 14-15
2019

Toolbox des outils simples et pratiques

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Visuels d'intervention présentés par Michel Marcon et Johan Thomas, Space 2019, 10-13 septembre 2019, Rennes (Matinales de l'Ifip), 5 pages

PDF icon Michel Marcon et Johan Thomas, Space 2019, 10-13 septembre 2019, Rennes (Matinales de l'Ifip), 5 pages
2019
Couverture du Porc par les chiffres

Le porc par les chiffres 2019-2020

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Les chiffres clés les plus récents des filières porcines dans le monde et l’UE (production, consommation, cheptel...) et de la filière porcine en France ; les données utiles pour se repérer tout au long de l’année et à avoir toujours sous la main : un outil indispensable à tous !

  • les échanges (import/export),
  • les élevages de porcs (cheptel/régions, commerce et signes de qualité),
  • les coûts des bâtiments, le secteur de l’aliment pour porc,
  • la sélection (truies, insémination, évolutions génétiques),
  • l’abattage (entreprises, classement des carcasses, paiement au TMP),
  • le secteur de la charcuterie (entreprises et produits),
  • la consommation des viandes et la distribution des produits du porc

sous forme de tableaux, cartes, graphiques. 

Un fichier powerpoint contenant les principaux graphiques complète la brochure ; les visuels présentant chaque maillon de la filière peuvent directement servir à la préparation d’interventions techniques. Il vous sera envoyé sur simple demande : ifip@ifip.asso.fr

Edition IFIP, 39 pages, 16 X 24

25,00 €
2019

Early disease detection for weaned piglet based on live weight, feeding and drinking behaviour

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Michel Marcon et al., 70th Annual Meeting of the European Federation Animal Science (EAAP), 26-30 août 2019, Ghent, Belgique, p. 547

Early disease detection is one of the key to effective disease control in farms and reducing antibiotics usage. A batch of 153 weaned piglets was used to test a first machine learning algorithm in order to predict the individual health state of each animal. In order to build the early disease detection algorithm, nine boxes of 17 piglets has been set up with automata. In real time within this section we knew the number of times each animal went to the drinker or the feeder, the quantity of water and feed it took and its weight. As the golden standard to know either a piglet seems healthy or not, the clinical signs will be observed by trained operators on each pig every workday and recorded on a standardized grid (diarrhoea, cough, lameness…). Then, data collected from this batch of 153 piglets were used to create an algorithm with the software R, based on bagging and random forest machine-learning method. The database was split into learning (70%) and testing (30%). We obtained a global success of 86% of good prediction. 
In order to validate the accuracy of the model, a second batch of 153 piglets was used. Every day, a list of predicted sick pigs was printed automatically, indicating the individual identification of the animal, and its pen. Then, the results of these predictions were compared with the golden standard (observations of clinical signs by trained operators). Out of 3,437 observations (including predictions that the piglet is not sick), the algorithm correctly predicted the status of the piglets 2,462 times. Artificial intelligence has made 72% of good predictions. Regarding the true positive results, 96 alerts out of 117 were actually associated with observations of animals suffering mainly
from diarrhoea within two days (82% of success). Now, the aim is to improve this algorithm in different ways: to test accelerometers to check the activity of each piglet; to be more accurate on recording cough by a microphone (SOMO, Soundtalks); to test if some trajectories of behavioural change are linked to specific diseases (lameness, digestive or respiratory disease) and not only to generic disease. These studies will be part of the Healthylivestock project (EC funded H2020 research project).

PDF icon Mchel Marcon et al., 70th EAAP, 26-30 août 2019, Ghent, Belgique, p. 547
2019

Modelling growth performance of pigs and within-room thermal balance in different local conditions

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Nathalie Quiniou et al., 70th Annual Meeting of the European Federation Animal Science (EAAP), 26-30 août 2019, Ghent, Belgique, p. 414, poster

A model has been used to assess both direct and indirect consumption of energy by growing pigs fed ad libitum, housed in fattening rooms with various insulation characteristics, and under different outdoor temperatures. This model combines a growth model and a bioclimatic model. It simulates thermal exchanges at the room level, based on interactions between the insulation of the room, available equipment (fans, heaters…), the parameters of the climate control box, the characteristics of pigs, and the feeding strategy. Heat sources are the animals (sensible heat) and heaters when available. Heat losses are due to insulation characteristics of the room and air renewal. The model has been evaluated from data collected simultaneously on pigs, diets, indoor and outdoor temperature (T) during a trial, and the error of prediction of indoor T was below 0.5 °C on an hourly basis. Thereafter, simulation will be performed, based on the same population of pigs and feeding strategy under different outdoor T, different heater powers in the room combined with different insulation level of wall material. For this purpose, four time series of outdoor T have been collected over 12 months (one in France and three from South to North in Sweden), as well as building characteristics in both countries (heater power: from 0 to 26 Watt/fattening place; 1 or 3 insulated layers).

For each combination of climate and building, indoor T and pig performance will be simulated as well as total energy consumption and its partition between direct and indirect components. This research was part of the Pigsys ERA-Net project, co-funded under European Union’s Horizon 2020 RI program (from SuSan, www.era-susan.eu,Grant Agreement n°696231) by the French ANR (grant n°ANR-16-SUSN-0003-02).

PDF icon Nathalie Quiniou et al., 70th EAAP, 26-30 août 2019, Ghent, Belgique, p. 414, poster
2019

Le led, l’éclairage économe en énergie

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Yvonnick Rousselière, Réussir Porc/Tech Porc (FRA), 2019, n° 271, septembre, p. 52-53

L’éclairage à leds gagne du terrain en production porcine, aussi bien en rénovation intérieure qu’en construction neuve.

PDF icon Yvonnick Rousselière, Réussir Porc/Tech Porc (FRA), 2019, n° 271, septembre, p. 52-53
2019

Toolbox de l'Ifip audite les bâtiments sur smartphone

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Michel Marcon, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2019, n° 271, septembre, p. 50-51

L’application Toolbox mise au point par l’Ifip propose quatre calculettes pour un auto-audit simple et rapide de la ventilation, du chauffage, des équipements et de la conduite.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc/ Tech Porc (FRA), 2019, n° 271, septembre, p. 50-51
2019

Application Smartphone : la ToolBox, une véritable "Boîte à outils"

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Michel Marcon, Porc Mag (FRA), 2019, n° 544, juillet-août, p. 27

L'Ifip propose aux éleveurs de porcs et à leurs techniciens une boîte à outils numériques utiles pour les aider à l'audit des bâtiments ou à la construction d'un élevage. Elle propose des solutions techniques pour le dimensionnement des bâtiments ou des diagnostics du chauffage et de la ventilation.

2019

Centralisée ou salle par salle : les critères pour bien choisir sa ventilation

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Yvonnick Rousselière, Réussir Porc / Tech Porc (FRA), 2019, n° 270, juillet-août, p. 30-32

Une ventilation centralisée reste plus onéreuse qu’une ventilation en salle par salle. Mais elle permet de répondre à de nouvelles attentes émergentes : environnement, économie d’énergie, lavage d’air…

PDF icon Yvonnick Rousselière, Réussir Porc / Tech Porc (FRA), 2019, n° 270, juillet-août, p. 30-32
2019

Protéger les élevages des intrusions de suidés grâce aux clôtures

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Isabelle Corrégé, Réussir Porc / Tech Porc (FRA), 2019, n° 269, juin, p. 9

En application de l'arrêté ministériel du 16 octobre 2018 sur les mesures de biosécurité en élevage...

PDF icon Isabelle Corrégé, Réussir Porc / Tech Porc (FRA), 2019, n° 269, juin, p. 9
2019

Equipements d'élevage : voyage au cœur de la ventilation chez Ziehl-Abegg

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Michel Marcon, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 267, avril, p. 46-47

L’entreprise allemande Ziehl-Abegg a ouvert ses portes à l’Ifip pour comprendre comment ses ventilateurs sont fabriqués, testés et leurs performances validées.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 267, avril, p. 46-47
2019

Évaluation des pertes d’azote et de carbone de filières de gestion de déjections porcines associées au raclage en V. Emissions d'ammoniac et de GES au bâtiment, stockage et compostage des effluents produits, valorisations énergétique et agronomique

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51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019, Paris, p. 175-180, par Solène Lagadec et al.

Le raclage en V est un système mécanique d’évacuation fréquente des déjections qui permet de réduire jusqu’à 40% les émissions d’ammoniac et 10% les émissions de méthane par le bâtiment. Cependant, une analyse de l’ensemble de la filière de gestion des déjections est nécessaire car la réduction des émissions azotées et carbonées par le bâtiment se traduit par une augmentation de la teneur en azote et en carbone des effluents produits engendrant un risque d’accroissement des émissions ultérieures (transfert de pollution vers le stockage et l’épandage). Cette étude a permis de mesurer les émissions azotées et carbonées de différentes filières de gestion des déjections issues d’un bâtiment équipé d’un raclage en V. Selon la filière, la somme des pertes gazeuses azotées, du bâtiment à l’épandage, varie de 0,87 à 1,52 kg N/porc. La modalité permettant de mieux conserver l’azote est celle qui intègre la méthanisation des effluents produits (filière «Métha »). Cette filière entraîne également une réduction de 25% des émissions d’ammoniac si l’ouvrage de stockage du digestat est couvert et de 73% des émissions de gaz à effet de serre, par rapport à la filière « Raclage » habituellement mise en oeuvre en élevage (stockage des urines et compostage des fèces). De plus, cette filière « Métha » permet de maximiser la production de méthane (320 à 350 m3 de CH4 par tonne de matière organique) et d’obtenir un produit (le digestat) présentant un fort coefficient d’utilisation de l’azote (0,58). Pour la filière « Raclage », l’utilisation d’équipements pour réduire les émissions d’ammoniac, comme le « lavage » de l’air, pourrait réduire les émissions des principaux postes émetteurs : le bâtiment et le compostage de la phase solide.

Evaluation of nitrogen and carbon losses in different manure management chains with V-shaped scrapers

V-shaped scrapers are a mechanical system that evacuates manure more frequently, reducing piggery ammonia emissions by up to40% and methane emissions by 10%. However, assessing the entire manure management chain is necessary because reduction innitrogen and carbon emissions from the building results in an increase in nitrogen and carbon contents of the manure and thus therisk of pollution transfer downstream in the chain. The purpose of this study was to measure nitrogen and carbon emissions ofdifferent manure management chains from a building equipped with a V-shaped scraper. Depending on the management chain,total nitrogenous gas losses (from the building to field spreading) varied from 0.87-1.52 kg N/pig. The manure management systemthat conserved the most nitrogen included anaerobic digestion of the manure ("Métha"). This chain also decreased ammoniaemissions by 25% if the stored digestate was covered and greenhouse gas emissions by 73%, compared to the usual chain with V-shaped scrapers (in which urine was stored and manure composted). In addition, the "Metha" chain maximized methaneproduction (320-350 m3 CH4/t organic matter) and produced digestate with a high nitrogen fertiliser-use equivalency (0.58). In thechain with V-shaped scrapers, using equipment to reduce ammonia emissions, such as an air scrubber, could reduce emissionsfrom the main emitting locations: the building and solid-phase composting area.

2019

Journées de la Recherche Porcine 2019

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Le recueil des JRP permet la diffusion rapide des résultats de la recherche francophone sous forme d’articles de 6 pages ou 2 pages, comprenant tous un résumé en anglais.

107,00 €
2019

Allemagne : l’élevage connecté fait une entrée fracassante à Eurotier

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Michel Marcon, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 265, janvier, p. 24-26

Les nouvelles technologies connectées étaient largement présentes au salon allemand. Des solutions concrètes applicables en élevage ont été présentées.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 265, janvier, p. 24-26
2019

Prédire l’état de santé des porcelets, c’est possible !

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Michel Marcon, Réussir Porc - Tech Porc (FRA), 2018, n° 262, octobre, p. 34

L’Ifip a testé cet été un premier algorithme de machine learning pour prédire l’apparition d’une pathologie. Lorsque la machine annonce qu’un animal est malade, dans 82 % des cas elle ne se trompe pas.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc - Tech Porc (FRA), 2018, n° 262, octobre, p. 34
2018

L’intelligence artificielle entre dans les élevages

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Michel Marcon, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 64-65

De nouvelles solutions capables d’améliorer la gestion quotidienne de l’élevage font appel à l’intelligence artificielle. Parmi elles, un système de détection précoce de pathologies est testé actuellement par l’Ifip.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 64-65
2018

Suivi individuel des truies gestantes pour améliorer leur bien-être et leurs performances

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Michel Marcon et Valérie Courboulay, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 41

L’actualité quotidienne nous rappelle que la « data » est aujourd’hui entrée dans notre quotidien, qu’il s’agisse de réseaux sociaux ou d’intelligence artificielle.

L’agriculture n’échappe pas à ce mouvement et la filière porcine, familière des automates (machine à soupe, gestion de l’ambiance, DAC) doit saisir les opportunités offertes par ces nouveaux outils. C’est dans ce contexte que l’IFIP a positionné sa station expérimentale, à Romillé, comme une plateforme de développement et/ou de test de solutions numériques. L’idée du projet BEALIM est de disposer du maximum de données individuelles sur le troupeau de truies gestantes afin de les alimenter avec précision et de créer des outils d’alerte, par exemple sur leur santé.

PDF icon Michel Marcon et Valérie Courboulay, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 41, fiche n° 13
2018

Un diagnostic en un coup d’oeil : l’appli PorciSanté

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Yvonnick Rousselière, Sylviane Boulot, Didier Gaudré, Anne Hémonic et Nathalie Quiniou, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 32

Début 2017, l’Ifip lançait un nouvel outil d’autodiagnostic basé sur le simple sens de l’observation de l’utilisateur : BâtiSanté. Il s’agissait d’une appli pour smartphone gratuite, disponible sous Android, permettant (1) de réaliser un autodiagnostic en élevage des facteurs de risque relatifs aux bâtiments ou aux équipements, ayant un lien avec la santé des animaux et (2) de suggérer des actions correctrices appropriées. Suite au succès de ce nouveau format à la fois simple, ludique mais précis sur les notions techniques à maîtriser, l’Ifip a donné un frère jumeau à BâtiSanté : PorciSanté.
Ce nouvel outil reprend les codes et le mode de fonctionnement du BâtiSanté mais s’attache cette fois aux liens existant entre la qualité des interventions sur les animaux et leur état de santé.

PDF icon Yvonnick Rousselière et al., bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 32, fiche n° 7
2018

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