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Prédiction en temps réel du poids vif des porcs en croissance logés en groupe à partir des pesées quotidiennes réalisées avec une bascule automatique

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51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019, Paris, p. 153-154, par Nathalie Quiniou et al., poster

Poster. 

La mise en oeuvre de l’alimentation de précision chez le porc consiste à adapter quotidiennement l’apport de nutriments en fonction des besoins nutritionnels de chaque animal au sein du groupe. Dans un contexte où les animaux sont rationnés, la quantité d’aliment distribuée dépend étroitement des spécificités du plan de rationnement, qui peut intégrer certaines caractéristiques individuelles, par exemple le poids de chaque porc à l’entrée en engraissement pour fixer la ration initiale ou le sexe pour fixer le plafond d’alimentation.
Dans le même temps, la qualité de l’aliment apporté peut être modulée de façon dynamique, par exemple au regard de la teneur en acides aminés, selon le poids atteint chaque jour par le porc (qui détermine le besoin d’entretien) et la variation de poids quotidienne (qui détermine le besoin de croissance). Le système d’alimentation de précision développé dans le cadre du projet européen H2020 Feed-a-Gene intègre à la fois des distributeurs de granulés, une bascule automatique et un logiciel de pilotage (OAD) qui s’appuie sur les données historiques de chaque porc pour prédire ses caractéristiques pondérales le lendemain et modéliser les besoins en acides aminés associés.
L’objectif de l’étude est d’évaluer la pertinence des prédictions de poids réalisées par cet outil tout au long de l’engraissement selon le porc, voire selon la séquence alimentaire appliquée à chaque animal qui est susceptible d’influencer son gain de poids.

Real-time prediction of individual body weight of group-housed growing pigs from daily measurements with an automatic weighing scale

Precision feeding is a promising strategy to improve the efficiency of resource use by improving the adequacy between nutrient supplies and animal requirements. Technologies that identify each pig within a group (RFID ear tags), weighs it automatically and mixes different diets to adapt the quality of the feed ration on an individual and daily basis (precision feeders) were combined in a decision support system developed in the H2020 Feed-a-Gene project. It also includes a conceptual model to estimate nutritional requirements that relies on prediction of body weight (BW) and BW gain. These day D+1 criteria must be predicted from daily and individual measurements of BW performed up to day D on growing pigs group-housed in a pen equipped with an automatic weighing scale. The BW predicted with the Holt-Winters’ double exponential smoothing model (HWα, with the smoothing parameter α set at 0.6) were compared to measurements performed over at least 97 days on two groups of 96 pigs. From the 85 and 83 individual growth curves available, the slope of the regression between mean measured and predicted BW averaged 0.98 (R² = 0.99). Based on 9080 and 7662 measured BW available (respectively in each group), mean daily RMSEP regularly varies over time around 4-5% (without any particular event during the trial). Consequently, the accuracy of the prediction method was considered to meet expectations.

2019

Prédiction en temps réel du poids vif des porcs en croissance logés en groupe à partir des pesées quotidiennes réalisées avec une bascule automatique

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Poster présenté par Nathalie Quiniou et al., aux 51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019

Ajuster chaque jour les apports en acides aminés (AA) au besoin de chaque animal estl’un des objectifs de l’alimentation de précision. Au delà d’une réduction des coûts alimentaires, cette approche permet d’envisager une utilisation des ressources plus efficace et un impact environnemental moindre des production sanimales.

PDF icon Nathalie Quiniou et al., 51e JRP, 5 et 6 février 2019, poster
2019