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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Combining a bioclimatic and a growth model to assess the effect of management practices and building ambiance on growing pig performances at the batch level

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Ludovic Brossard et al.,9 Workshop on Modelling Nutrient Digestion and Utilization in Farm Animals,Ubatuba Itamambuca, Brésil, 14 – 16 septembre 2019, poster

Most pigs in the EU are reared in rooms with controlled ambient conditions. Bioclimatic models represent and predict the energy balance and the direct energy consumption at the room level, based on characteristics of the building, management of the climate control tool and average performance of pigs. Available growth models usually simulate performance of animals, including indirect energy (i.e. feed intake), under thermoneutral conditions.

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2019

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

Détection et suivi de la toux

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Yvonnick Rousselière, Réussir Porc/Tech Porc (FRA), 2019, n° 272, octobre, p. 41

L’Ifip a testé sur la station expérimentale de Romillé un dispositif d’enregistrement capable de détecter la présence de toux en élevage puis de suivre l’évolution de cette pathologie respiratoire.

PDF icon Yvonnick Rousselière, Réussir Porc/Tech Porc (FRA), 2019, n° 272, octobre, p. 41
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

Smart Tracking surveille l'activité des porcs

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Michel Marcon, Réussir Porc/Tech Porc (FRA), 2019, n° 272, octobre, p. 17-18

Savoir comment se comporte chaque porc dans les cases, combien de temps ils passent à manger ou boire… C’est ce que propose le Smart Tracking actuellement testé à la station de l’Ifip à Romillé.

PDF icon Michel Marcon, Réussir Porc/Tech Porc (FRA), 2019, n° 272, octobre, p. 17-18
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

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

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Michel Marcon et al., The European Conference on Precision Livestock Farming (ECPLF), 26-29 août 2019, Cork, Irlande, poster

Reduce antibiotic use is a major issue for pigs production because of World Health Organization recommendations and meat consumers concerns.
In order to reduce the needs of medication, one way is the early individual disease detection for isolate and treat only the sick animal. The subclinical
symptoms with the feeding and drinking behaviour can have a diagnostic value. A first automatic warning system has been built based on a statistic model who use data from automatic feeders, connected bowl drinker and connected scale.

PDF icon Michel Marcon et al., The European Conference on Precision Livestock Farming (ECPLF), 26-29 août 2019, Cork, Irlande, poster
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

Pig'Insight : données individuelles pour la détection précoce de pathologie

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Visuels d'intervention présentés par Michel Marcon, Journée "Fermes numériques", "êtes-vous technocompatibles" (capteurs, données, robotique, imagerie), jeudi 4 avril 2019, Locminé (France), 8 pages

PDF icon Michel Marcon, Journée "Fermes numériques", 4 avril 2019, 8 pages
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

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

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

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

Une pharmacie intelligente en élevage : SmartPharm

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Michel Marcon, Yvonnick Rousselière et Anne Hémonic, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 94

La demande des consommateurs s’exprime fortement pour une meilleure traçabilité des pratiques (jusqu’au produit), notamment en ce qui concerne les traitements vétérinaires. Le projet Smartpharm a pour objectif d’automatiser la collecte des informations relatives aux traitements sanitaires en les associant aux animaux traités. Il s’agit avant tout de proposer à l’éleveur un tableau de bord lui permettant de suivre l’évolution des traitements réalisés et de comparer ses propres pratiques à des références proposées par l’IFIP ; l’objectif étant de faire évoluer ces pratiques pour limiter le recours aux traitements curatifs. Les utilisateurs peuvent également éditer des fiches de traçabilité indiquant, pour un animal ou un lot d’animaux, l’ensemble des traitements reçus ; cette traçabilité, élément de rassurance du consommateur, permettant aussi le cas échéant de valoriser les animaux non traités dans des filières dédiées « sans antibiotiques », par exemple.

PDF icon Michel Marcon, Yvonnick Rousselière et Anne Hémonic, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 94
2019

Détecter précocement les maladies des porcelets à partir de leurs consommations d'eau et d'aliment

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Yvonnick Rousselière, Anne Hémonic et Michel Marcon, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 92

En production porcine, les traitements antibiotiques collectifs sont administrés par voie orale. Le respect effectif de la posologie dépend alors des quantités d’eau ou d’aliment ingérées par les animaux. Le premier objectif de cette étude était de suivre les consommations individuelles d’eau et d’aliment des animaux en post-sevrage, pour en évaluer la variabilité inter et intra-individuelle et les risques potentiels de sur- ou sous-dosage des antibiotiques lors d’un traitement ; en effet, à l’apparition d’une pathologie, un animal est susceptible de modifier son comportement alimentaire et d’abreuvement quelques heures avant l’apparition des premiers symptômes. Le deuxième objectif était de vérifier si une détection précoce des maladies était possible par le suivi individuel des consommations des porcelets. Pour ce faire, deux automates connectés, un abreuvoir et un nourrisseur, ont été mis au point pour des animaux en post-sevrage.

PDF icon Yvonnick Rousselière, Anne Hémonic et Michel Marcon, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 92
2019

Vers une détection précoce et automatisée des pathologies chez le porcelet

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Michel Marcon, Yvonnick Rousselière et Anne Hémonic, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 93

La réduction de la consommation de médicaments en élevage est une attente forte de la société. Pour y parvenir, l’un des moyens est de réduire la survenue des pathologies, notamment en la détectant de manière précoce (pré-clinique), à l’échelle de l’individu : dans cet objectif, la valeur prédictive de signaux possiblement précurseurs, mais par nature difficiles à observer par les animaliers, tels qu’une modification du comportement hydrique ou alimentaire, a été explorée en mobilisant des méthodes d’intelligence artificielle. Les nouvelles technologies rendant possible l’enregistrement en temps réel des consommations d’aliment, d’eau, ainsi que du poids de porcelets, l’IFIP a travaillé, à partir de ces enregistrements, à la mise au point d’un algorithme capable de détecter les porcelets malades 24 à 48 heures avant l’apparition des premiers symptômes visibles.

PDF icon Michel Marcon, Yvonnick Rousselière et Anne Hémonic, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 93
2019

Peser les porcelets jusqu’à 30 kg

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Yvonnick Rousselière, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 267, avril, p. 45

L’Ifip a codéveloppé et testé un dispositif de pesée permettant de récupérer automatiquement le poids des porcelets, de la naissance jusqu’à la mise à l’engraissement, lors de leur passage à l’abreuvoir.

PDF icon Yvonnick Rousselière, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2019, n° 267, avril, p. 45
2019

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