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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

Precision feeding with a decision support tool dealing with daily and individual pigs’ body weight

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Nathalie Quiniou (IFIP) Michel Marcon (IFIP) et Ludovic Brossard (INRA), 69h Annual meeting of the european federation of animal science (EAAP), Dubrovnik, Croatie, 27-31 août 2018 

Nutritionists, feed companies and equipment manufacturers look for solutions that help farmers to improve sustainability of pig production. Based on experimental results obtained in silico or in vivo, a better adequacy between amino acid supplies and requirements increases feed efficiency and farmer’s income and reduces the environmental impact of growing pigs, highlighting the interest for precision feeding. Data are collected to characterize daily animal traits (e.g. body weight, BW) and their variation from one day to another (e.g. growth rate, &‘6;BW). They are used to determine the requirement for maintenance and growth on the next day, respectively. Therefore, adequacy between requirements and supplies depends on these predicted BW and &‘6;BW. The double exponential smoothing (Holt-Winters) method with a smoothing parameter &”5;=0.6 (HW0.6), presents a low sensitivity to the number of latest values used to forecast BW. It seems to allow for a secured prediction of BW soon after the beginning of the growing phase (at least after 4 days). A group of pigs was used in restricted feeding conditions to compare results obtained either with a 2-phase feeding strategy, considered as the control treatment, or a precision feeding strategy based on BW forecasting with the HW0.6 method. Pigs allocated to both treatments were group-housed in the same pen, equipped with the decision support system built in the Feed-a-Gene project to manage the data, to determine in real-time the corresponding nutritional requirements, and to adapt the feed characteristics provided to each pig through the blend of two diets (9.75 MJ net energy/kg, 0.5 or 1.0 g of digestible lysine per MJ). Available results from 24 pigs per treatment indicate that overall average growth performance were not influenced by the feeding strategy (P>0.58 for both average daily gain and feed conversion ratio) but digestible lysine intake was reduced by 6% (1,774 vs 1,879 g, P<0.01) and N output by 7% (P<0.01) with precision feeding. Results will be completed by a second group using the same treatments. This study is part of the Feed-a-Gene project and received funding from the European Union’s H2020 program under grant agreement no. 633531.

PDF icon Nathalie Quiniou et al., 69th EAAP, Dubrovnik, Croatie, 27-31 août 2018
2018