Precision feeding of gestating sows: considering health, welfare and environmental conditions
Alimentation de précision des truies gestantes : prise en compte de la santé, du comportement et de l’environnement
Résumé
Better consideration of the variability between gestating sows when it comes to nutrient requirements reduces feed costs without performance deterioration. Nutritional models predicting daily requirements can be coupled with automated systems to deliver an individualized mixture of diets. The variability of nutritional requirements among gestating sows is due to their characteristics (e.g. age, live weight, parity, body condition, stage of gestation), their behaviour (e.g. physical activity, social interactions), their health, and the breeding conditions (e.g. ambient temperature, housing system). Sensors can be used to record these factors of variation of nutritional requirements and help detect occasional disorders at the individual or collective levels (ex. health or technical dysfunction). Thanks to artificial intelligence techniques, which allow the analysis and exportation of heterogeneous data, and the integration of these new behavioural and environmental parameters into nutritional models, it is now possible to meet individual daily requirements more precisely, even in real time.
Une meilleure prise en compte de la variabilité des besoins nutritionnels entre les truies gestantes permet de réduire les coûts alimentaires sans détériorer leurs performances. Les modèles nutritionnels prédisent les besoins journaliers et peuvent être couplés à des automates pour délivrer un mélange individualisé d’aliments. La variabilité des besoins nutritionnels entre truies gestantes peut s’expliquer par certaines caractéristiques individuelles (ex. âge, poids vif, rang de portée, état corporel, stade de gestation), par leur comportement (ex. activité physique, interactions sociales), par leur santé et par les conditions d’élevage (ex. température ambiante, type de logement). Des capteurs sont désormais capables d’enregistrer ces différents facteurs de variation des besoins nutritionnels et d’aider à la détection de troubles occasionnels aux niveaux individuel ou collectif (ex. santé ou dysfonctionnement technique). Grâce aux techniques de l’intelligence artificielle, qui rendent possible l’analyse et l’exploration de données hétérogènes, et à l’intégration de nouveaux critères comportementaux et environnementaux dans les modèles nutritionnels, il est aujourd’hui envisageable de prédire les besoins journaliers nutritionnels d’une truie en gestation de manière encore plus précise, voire en temps réel.
Domaines
Science des productions animales
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