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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Gisements d'effluents d'élevage, de biomasse végétale et de déchets des industries agro-alimentaires pour la méthanisation agricole

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Pascal Levasseur, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 72

La connaissance fine des ressources en biomasse est une nécessité pour faciliter le développement de la filière méthanisation agricole.
A ce titre, deux projets ont été finalisés en 2018 :
- l’un sur la biomasse agricole (ELBA),
- l’autre sur les déchets des industries agro- alimentaires (ValorMap).
Tous deux avaient pour objectif principal de réaliser une base de données spatialisée de ces gisements et des potentiels méthanogènes correspondants.
Les résultats ont été essentiellement valorisés en 2018 dans différents supports (Tech Porc, Cahiers de l’IFIP, Journées recherche Porcine…).

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2019

La Gestion Environnementale des Elevages Porcins proactive pour réduire ses impacts : GEEP

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Sandrine Espagnol, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 69

Geep (Gestion Environnementale des Elevages Porcins) est un outil Ifip accessible gratuitement sur le web (https://geep.ifip.asso.fr). Il est connecté à la base de données nationale de la Gestion Technico Economique (GTE) et est destiné à tout éleveur porcin souhaitant suivre, à côté de ses indicateurs technico-économiques,les indicateurs environnementaux de son élevage : consommations d’eau et d’énergie, émissions d’ammoniac et de gaz à effet de serre, rejets d’azote et de phosphore, production de déchets.
L’outil permet aux éleveurs se comparer entre eux et d’accéder à une liste de bonnes pratiques pour progresser.
PDF icon Sandrine Espagnol, Bilan 2018, édition IFIP, avril 2019, p. 69
2019

Un simulateur pour raisonner la rentabilité d'un projet de méthanisation agricole : Méthasim

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Pascal Levasseur, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 71

La méthanisation agricole poursuit son développement, mais requiert plus que jamais la mise à disposition de références techniques et économiques, en raison, notamment de la diversité croissante des projets sur le terrain, dans un contexte d’évolution de la réglementation. MéthaSim est un outil web de l’IFIP pour simuler le fonctionnement (types de substrats, caractéristiques techniques, dimensionnement, ...) et statuer sur l’intérêt économique d’un projet de méthanisation à la ferme (https://methasim.ifip.asso.fr).

La dernière version (2018) a été actualisée : outre la mise à jour des montants d’investissement et des coûts de fonctionnement (approche plus analytique, par poste de dépense ; meilleure prise en compte de l’effet d’échelle), le calculateur permet désormais de simuler l’intérêt économique de l’injection de biométhane et de comparer son intérêt à celui de la production d’électricité par co-génération. Il permet également d’approcher le coût du traitement des digestats. La base de données des potentiels méthanogènes qui accompagne cet outil a également été mise à jour en 2018 et enrichie par, notamment, une centaine de déchets organiques supplémentaires.

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2019

Un outil pour chiffrer le coût d'un épandage de lisier

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Pascal Levasseur, Réussir Porc / Tech Porc (FRA), 2019, n° 268, mai, p. 40-41

L’Ifip et le réseau des Cuma Ouest ont élaboré un calculateur permettant de déterminer les coûts et la durée des chantiers d’épandages alternatifs à la traditionnelle tonne à lisier et son tracteur.

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2019

« Mon registre de traitements en un clic »

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Alexandre Poissonnet, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 68-69

Geoffrey Melot est formateur en production porcine et animateur Airfaf Normandie au centre de formation de Canappeville, dans l’Eure. Également salarié au sein de l’élevage de 280 truies NE du centre, il souhaite informatiser le registre des traitements vétérinaires.

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2018

Collecter et consulter les données de l’élevage par la voix

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Alexia Aubry, Réussir Porc-Tech Porc, 2018, n° 261, septembre, p. 62-63

Un nouveau dispositif de collecte et de consultation des données de gestion technique des troupeaux de truies (GTTT), qui associe reconnaissance vocale et identification automatique, est en test à l’Ifip.

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2018

Version réactualisée de Méthasim : l’Ifip recense 400 produits méthanogènes en France

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Pascal Levasseur, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 72-73

L’Ifip met à disposition des éleveurs méthaniseurs une base de données de plus de 400 produits méthanogènes issue de la version réactualisée de MéthaSim et d’une enquête menée récemment auprès des agro-industries.

PDF icon Pascal Levasseur, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 72-73
2018

Gvet enregistre et valorise les traitements vétérinaires

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Anne Hémonic, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 67

GVET est une démarche d’enregistrement et de valorisation des traitements vétérinaires en élevage.

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2018

Towards a decision support tool with an individual-based model of a pig fattening unit

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Alice Cadéro et al., Computers and Electronics in Agriculture, 2018, volume 147, avril, p. 44-50

European pig production is encountering many economic and environmental challenges. To address these challenges, farmers need tools to assess the sustainability of their production systems and to make changes to ensure their sustainability. Decision support tools can help farmers to simulate and understand the influence of their management practices on production system performance. In a previous article, we described a dynamic pig fattening unit model that considers individual variability in pig performance, farmers’ practices and animal management and estimated environmental impacts (through Life Cycle Assessment) and economic results of the unit. This model is intended to be included in a decision support tool, which requires appropriate parameterisation for on-farm application and assessment to guarantee the quality of predictions. The objective of the present article is to develop a process to adequately parameterise a model for on-farm use, apply it to the pig unit model, and evaluate it using external data from commercial farms. Twenty-one pig farms were surveyed in western France in 2015 to collect data on animal performance, batch and shipping management, and farming practices. The parameterisation process was divided into six steps which correspond to incremental parameterisation of the model using data collected in the survey. The first step consists of parameterising the inputs related to farm infrastructure and management. The second step consists of setting initial mean weight and age of pigs at the beginning of fattening equal to those observed on each farm. The third step consists of three successive parameterisations for targeted slaughter weight, mean protein deposition, and mean feed intake. Steps four, five and six are iterations of step three. Each input parameterisation step improved predictions, with a decrease in the squared bias, non-unity slope and lack of correlation between predicted and observed data. For slaughter weight (SW), the root mean squared error (RMSE) decreased from 3.25 to 0.83 kg (i.e. from 2.8 to 0.7% of mean SW). For average daily gain (ADG), the RMSE decreased from 58.9 to 14.3 g live weight (LW)/day (i.e. from 7.3 to 1.8% of ADG). For the feed conversion ratio(FCR), the RMSE decreased from 0.22 to 0.03 kg feed/kg LW (i.e. from 7.8 to 1.1% of mean FCR). Considering the final RMSE values, the parameterisation process developed appears suitable for calibrating the model for future use in a decision support system.

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

Outil de simulation : Mogador vise ls résultats en engraissement

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Alexia Aubry, Porc Mag (FRA), 2018, n° 530, avril, p. 31

L'Ifip propose un outil pour l'atelier d'engraissement porcin permettant de tester l'effet de différentes combinaisons de pratiques, structures d'élevage et niveaux de potentiel des animaux, sur les performances technico-économiqueset environnementales de l'atelier;

2018

Mogador : un outil d’aide à la décision à deux niveaux pour l’atelier d’engraissement porcin

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Poster présenté par Alexia Aubry et al., aux 50es Journées de la Recherche Porcine, le 6 et 7 février 2018, Paris

L’IFIP propose un outil permettant de tester l’effet de différentes combinaisons de pratiques, structures d’élevage, et niveaux de potentiel des animaux, sur les performances technico-économiques et environnementales de l’atelier d’engraissement porcin.

PDF icon Poster de Alexia Aubry et al., 50es JRP, 6 et 7 février 2018, Paris
2018

Mogador : un outil d’aide à la décision à deux niveaux pour l’atelier d’engraissement porcin

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50es Journées de la Recherche Porcine, 6 et 7 février 2018, Paris, p. 331-332 par Alexia Aubry et al., poster

Poster.

Pour répondre aux enjeux économiques et environnementaux de la production porcine, les éleveurs ont besoin d’outils pour apprécier l’impact de leur atelier, identifier les pistes d’amélioration et être guidés dans leur pilotage technico-économique. Un modèle de l’atelier d’engraissement a été développé en ce sens (Cadéro et al., 2017b) dans le cadre du projet MOGADOR. A partir des caractéristiques de la structure de l’atelier et des principales pratiques, le modèle produit les résultats techniques et économiques de l’atelier et ses impacts environnementaux par Analyse du Cycle de Vie (ACV). L’originalité et la performance du modèle résident dans le fait qu’il prend en compte la variabilité des performances individuelles des porcs, en interaction avec les pratiques de l’élevage (conduite, alimentation) et sa structure. Le modèle a été évalué positivement suivant trois grandes étapes : par expertise (Cadéro et al., 2017a), par analyse de sensibilité (Cadéro et al., 2017c) et par comparaison de résultats prédits à des résultats observés (Cadéro et al., 2018).La qualité de prédiction du modèle et la procédure d’étalonnage établie permettent d’envisager une utilisation du modèle pour le conseil en élevage (Cadéro et al., 2018). Afin de concilier facilité d’usage et précision de l’analyse, deux niveaux de valorisation du modèle sont proposés et décrits ici.

Mogador: A two-level tool for decision support on pig farms

A model representing a pig fattening unit was developed as part of the MOGADOR project. The model accounts for interactions among farm infrastructure, farmer practices and biological processes, in particular the growth of animals, by considering individual variability in pig performance. The model provides technical (slaughter weight, feed conversion ratio, etc.), economic (premiums, costs, margin) and environmental (gas emissions, nutrient excretion and impacts calculated using Life Cycle Assessment) indicators required to assess impacts of pig production and to guide farm management. A two-level approach was developed to build a simple tool that can be used for decision support. At the basic level, a library of 1440 simulations previously performed and stored in a database is queried using a simple interface; for each of the 1440 scenarios, the interface provides the main indicators without delay or the need to enter large amounts of input data. Additionally, an "expert" operating method was designed that directly activates the model developed in the MOGADOR project and requires only a few minutes of calculation time. Simulation results can be consulted, extracted and stored via an interface that enriches the simulation database. A simple set of simulations provides initial results to farmers by choosing scenarios similar to their situations. The analysis can be further refined using the expert model. The tool demonstrates interoperability through its connection with economic data series and databases (such as ECOALIM, a data base of feed ingredients environmental impacts).

PDF icon Alexia Aubry et al., 50es JRP, 6 et 7 février 2018, p. 331-332, poster
2018

Du modèle à l’outil d’aide à la décision : comment paramétrer un modèle individu-centré du fonctionnement de l’atelier d’engraissement porcin pour une utilisation en élevage ?

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50es Journées de la Recherche Porcine, le 6 et 7 février 2018, Paris, p. 311-316, par Alice Cadéro (IFIP / INRA) et al.

Afin de répondre aux enjeux économiques et environnementaux des élevages porcins, des outils d’aide à la décision basés sur des modèles mathématiques ont été proposés. Nous avons développé un modèle dynamique de fonctionnement d’un atelier d’engraissement porcin qui inclue les effets de la variabilité interindividuelle des porcs, de la structure de l’élevage et des pratiques de l'éleveur sur ses résultats technico-économiques et environnementaux. Afin de tester le modèle, nous l’avons appliqué aux données de 21 élevages du Grand Ouest, dont les pratiques et performances techniques avaient été recueillies par enquête. L’objectif était de construire une procédure de calibration en vue d’une future utilisation en élevage, d’utiliser cette procédure pour paramétrer chaque élevage et d’évaluer la capacité de prédiction du modèle. Le paramétrage différencié de chaque élevage a porté, dans une première étape, sur les bâtiments et pratiques d’élevage ; dans une deuxième étape, l’âge et le poids initial moyen des porcs ; enfin, le poids d’abattage, le dépôt protéique moyen et la quantité d’aliment ingérée sont successivement paramétrés. Cette dernière étape a été itérée trois fois. Entre la première et la dernière étape, l’erreur quadratique moyenne (RMSE) sur l’indice de consommation passe de 0,22 à 0,03 kg d’aliment/kg gain (de 7,8 à 1,1 %), et celle sur le gain moyen quotidien de 59 à 14 g (de 7,3 à 1,9 %). Le pourcentage de porcs dans la gamme de paiement sans pénalité est néanmoins globalement surestimé par le modèle. Ces résultats montrent qu’après paramétrage, le modèle prédit les performances des élevages avec une erreur faible. Cette méthode de calibration du modèle sera inclue à l’outil d’aide à la décision et mise en oeuvre sur des élevages existants.

From the model to the tool: how to parameterize a pig fattening unit model for on-farm use?

To address economic and environmental challenges of pig production systems, decision support tools based on mathematical models have been developed. We developed a dynamic model of a pig fattening unit that represents effects of inter-individual variability of pigs, farm buildings and farmer practices on technical, economic and environmental results of the unit. To test the model, it was applied to 21 pig farms in western France of which practices and technical performances had been previously surveyed. Another objective was to develop a process for parameterization for future on-farm use, and then to use this process to parameterize the model for each farm to evaluate the model’s predictive ability. In the first step, each farm’s buildings and farmer practices were described. In the second step, average initial age and live weight of pigs were specified. In the third step, slaughter weight, mean protein deposition and a feed intake correction factor were successively parameterized. This step was iterated three times to remove effects of parameterization order. From the first to last step of the process, the root mean square error of prediction of the feed conversion ratio decreased from 0.22 to 0.03 kg of feed/kg gain (from 7.8% to 1.1%), and that of the average daily weight gain decreased from 59 to 14 g (from 7.3% to 1.9%). The model overestimated, however, the percentage of pigs that lay within the range without penalties of the payment grid at slaughter. These results show that after parameterization, the model predicts the performance of the pig fattening unit with an acceptable error. The parameterization process will be included in the decision support system and applied to existing farms.

PDF icon Alice Cadéro (IFIP / INRA) et al., 50es JRP, 6 et 7 février 2018, p. 311--316
2018

La démarché GVET (Gestion des traitements VETérinaires en élevage) pour moderniser le registre des traitements et mesurer les usages d'antibiotiques en élevage porcin

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Anne Hémonic et al., Colloque de l’Association française de médecine vétérinaire (AFMVP), session : la biosécurité : l’alpha et l’oméga, courtes communications, cas pratiques, 30 novembre et 1er décembre 2017, Rennes

L’éleveur est l’infirmier de son élevage : il prépare et administre les traitements aux animaux, conformément aux prescriptions vétérinaires. A ce titre, il endosse de nombreuses responsabilités : la santé et le bien-être des animaux, la sécurité et salubrité de la viande de porc, la sécurité du personnel de l’élevage.
Bien que la traçabilité des traitements vétérinaires en élevage soit obligatoire depuis 2000 (1), la quasi-totalité des éleveurs collecte actuellement ces informations sur support papier, sous des formats hétérogènes. La seule motivation est bien souvent de répondre aux obligations de traçabilité de l’utilisation des médicaments vétérinaires en élevage, régulièrement contrôlées par les Services de l’Etat. Cette réglementation est perçue comme une contrainte car elle exige une saisie répétitive et de peu d’intérêt, sans aucune valorisation afférente des données.
Désormais, de nouveaux éléments de contexte incitent à moderniser ce registre des traitements et à suivre les usages d’antibiotiques : les deux plans Ecoantibio (2, 3) recommandent de créer des outils d’auto-évaluation des usages d’antibiotiques en élevage à destination des éleveurs et des vétérinaires ; un Arrêté Ministériel de 2015 (4) demande aussi aux éleveurs de faire état des quantités et catégories d’antibiotiques utilisés sur une période donnée.
La démarche GVET (Gestion des traitements VETérinaires en élevage), entreprise par l’Ifip, l’Anses et Isagri et financée par le Plan Ecoantibio, vise à répondre à ces nouveaux enjeux : la modernisation du registre des traitements en élevage et la mesure standardisée et officielle des usages d’antibiotiques en élevage.

PDF icon Anne Hémonic et al., colloque de l'AFMVP, 30 novembre et 1er décembre 2017, Rennes
2017

Modelling interactions between farmer practices and fattening pig performances with an individual-based model

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Alice Cadéro et al., Animal, 2017, novembre, 10 pages

European pig production continues to encounter economic and environmental challenges. To address these issues, methods have been developed to assess performances of pig production systems. Recent studies indicate that considering variability in performances among pigs improves the accuracy and reliability of results compared with modelling an average animal. Our objective was to develop a pig fattening unit model able to (i) simulate individual pig performances, including their variability in interaction with farmers’ practices and management, and (ii) assess their effects on technical, economic and environmental performances. Farmer practices included in the model were chosen from a typology generated from on-farm surveys focused on batch management, pig allocation to pens, pig feeding practices, practices of shipping to the slaughterhouse, and management of the remaining pigs. Pigs are represented using an individual-based model adapted from the InraPorc® model. To illustrate the model’s abilities, four scenarios were simulated that combine two feed rationing plans (ad libitum, restricted to 2.5 kg/day) and two feed sequence plans (two-phase, 10-phase). Analysis of variance was performed on the simulated technical, economic and environmental indicators (calculated via Life Cycle Assessment). The feed rationing plan and feed sequence plan significantly affected all indicators except for the premium per pig, for which the feed sequence plan did not have a significant effect. The ‘restricted 10-phase’ scenario maximised gross margin of the fattening unit (14.2 €/pig) and minimised environmental impacts per kg of pig produced. In contrast, the ‘ad libitum two-phase’ scenario generated the lowest margin (8.20 €/pig) and the highest environmental impacts. The model appears to be a promising tool to assess effects of farmers’ practices, pig characteristics and farm infrastructure on technical, economic and environmental performances of the fattening unit, and to investigate the potential of improvement. However, further work is needed, based on virtual experiments, in order to evaluate the effects of a larger diversity of practices.

2017

GEEP : outil de gestion par l’éleveur des impacts environnementaux

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Fiche n° 041 : maîtrise des impacts environnementaux des élevages

La production porcine est l’enjeu de fortes attentes sur la question environnementale. Il est donc important de proposer aux éleveurs et à leurs conseillers, des outils de gestion des aspects environnementaux des élevages, capables de produire des indicateurs opérationnels de suivi des performances environnementales.
GEEP a ainsi vu le jour en 2014 et est aujourd’hui disponible, (1) à tout éleveur déjà impliqué dans le suivi de ses performances techniques (GTE) et souhaitant suivre en complément ses performances environnementales, et (2) à tout conseiller susceptible d’accompagner l’éleveur dans cette gestion (relais GEEP).
L’outil calcule 9 indicateurs de performance environnementale quantitatifs : consommation d’eau, d’énergie, émissions d’ammoniac et de gaz à effet
de serre, rejets d’azote et de phosphore, déchets.
Il s’agit d’indicateurs quantitatifs exprimés dans une unité commune permettant la comparaison entre élevages.
Un portail web donne accès à l’outil et à la base de données associée (http://geep.ifip.asso.fr/). Il permet annuellement le calcul des indicateurs environnementaux et l’identification de bonnes pratiques associées permettant d’améliorer ce bilan.
Le réseau est « fermé » : les données et résultats individuels sont confidentiels ; les résultats collectifs sont consultables par les seuls membres du
réseau.
Une partie des indicateurs de GEEP a été retenue dans la démarche professionnelle ID2 (Indicateurs de Développement Durable) menée par le CRP de
Bretagne.

PDF icon fiche_bilan2015_041.pdf
2016