C. Matériels et Méthode
1. Construction des pondérations des objectifs de sélection et de la formule de l’index de
Les pondérations des caractères dans l’objectif de sélection en race Montbéliarde ont été révisées en 2012, à partir des pondérations économiques d’un élevage standard et grâce à des compromis entre les différents acteurs de la filière (Montbéliarde Association, non daté). Ces pondérations ont été présentées dans la Figure 2 (page 22). L’objectif de sélection inclut des caractères morphologiques (13 % de l’objectif de sélection) n’ayant pas d’effet économique calculé dans le projet OSIRIS mais ayant une importance pour les éleveurs et pour la race, d’où sa dénomination de scénario STAND_MORPHO.
La première étape de la construction des objectifs de sélection (et de l’index de synthèse associé) consiste à choisir les caractères qui entreront dans l’objectif de sélection puis à trouver les pondérations optimales des caractères pour répondre à l’objectif fixé tout en tenant compte des corrélations génétiques entre les caractères. Dans le cas des scénarios STAND_EUR et BIO_EUR, l’objectif est de maximiser le gain économique à l’échelle de l’élevage. Par exemple, une vache plus résistante aux mammites demandera moins de traitements vétérinaires et génèrera moins de pertes de production laitière (baisse de production du fait de l’infection et lait non livré suite au traitement antibiotique) mais l’importance économique de cette résistance dépend du système d’élevage. Par conséquent, les caractères choisis pour composer ces objectifs de sélection (STAND_EUR et BIO_EUR,) sont les caractères ayant une importance économique estimée spécifiquement dans chacun des deux systèmes par le projet OSIRIS et correspondant à des caractères disposant d’une évaluation génétique, à savoir les index : MG, MP, FERV, FERG, CEL, MACL et LGF (Tableau 2, page 23). Dans le cas du scénario BIO_ETH, l’enjeu est de construire un objectif de sélection permettant un gain génétique sur les caractères les plus importants et hiérarchisés selon les quatre grands principes de l’agriculture biologique (et non un objectif purement économique). Slagboom et
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al. (2018) a réalisé des enquêtes auprès d’acteurs de la filière agriculture biologique (éleveurs, experts et chercheurs) afin d’interpréter ces quatre grands principes en terme de caractère d’intérêt (en race Holstein danoise) (Tableau 6). Nous avons adapté ses conclusions aux caractères évalués en race Montbéliarde en France pour choisir les caractères qui composent notre objectif de sélection BIO_ETH. Les index qui composent l’index de synthèse correspondant au scénario BIO_ETH sont MG, MP, FERV, FERG, CEL, MACL, LGF, VEL et VIN (Tableau 2, page 23).
Tableau 6. Nombre de participants classant chaque caractère comme très lié à chaque grand principe de l'agriculture biologique défini par l'IFOAM (29 participants), d'après Slagboom et
al. (2018).
Caractère Santé Ecologie Equité Précaution
Fertilité vache 16 13 7 13
Fertilité génisse 14 12 6 12
Difficulté au vêlage 17 6 13 17
Mortalité des veaux 24 10 17 21
Mortalité des vaches 24 10 18 20
Santé des pattes 28 9 13 18
Mammites 27 9 13 17
Autres maladies 24 6 12 16
Production laitière 3 8 9 6
Efficacité alimentaire 4 17 7 8
Consommation de fourrages grossiers 8 19 9 10
A partir des caractères qui composent les objectifs de sélection simulés et des valeurs économiques associées au progrès génétique sur ces caractères dans chaque système, nous avons utilisé un programme informatique développé en interne par l’Institut de l’Elevage afin d’estimer les pondérations optimales des caractères pour chaque objectif de sélection. Pour décrire succinctement l’algorithme utilisé, celui-ci simule des expériences de sélection dans une population réelle (à partir des index des animaux qui composent cette population, fournis en paramètre d’entrée) jusqu’à obtenir les pondérations qui permettent des réponses à la sélection maximisant le gain économique (à partir de la valorisation économique des caractères composant l’objectif de sélection). L’utilisation d’une population réelle en paramètre d’entrée du programme permet à celui-ci de tenir compte des corrélations génétiques (positives ou négatives) entre les différents caractères qui composent l’objectif de sélection. Les paramètres d’entrée de ce programme sont :
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- Un jeu de données de plus de 11 400 jeunes taureaux Montbéliards nés entre 2013 et 2018 avec leurs index génomiques associés ;
- Les valeurs économiques associées aux variations unitaires d’index calculées dans l’étude OSIRIS de 2013 remis à jour en 2015 ;
- Si nécessaire, des contraintes sur les réponses à la sélection. Par exemple, l’absence de réponse négative à la sélection pour les caractères de production laitière.
Pour les scénarios STAND_EUR et BIO_EUR, l’objectif de sélection étant l’optimisation économique, l’unique contrainte ajoutée a été l’absence de réponse négative à la sélection pour les caractères de production laitière. Pour le scenario BIO_ETH, le but a été d’estimer les pondérations d’un objectif de sélection permettant d’obtenir des réponses à la sélection élevées pour les caractères en lien avec les grands principes de l’IFOAM (Slagboom et al., 2018). Nous avons utilisé le même programme d’estimation des pondérations optimales de l’objectif de sélection (c’est-à-dire maximisant le gain économique tout en respectant les contraintes fixées) que pour les deux scénarios précédents, en ajoutant des contraintes de réponse à la sélection minimale pour les caractères de la sensibilité aux mammites, la fertilité des vaches et des génisses, la mortinatalité des veaux et les conditions de naissance et la longévité fonctionnelle. Les pondérations des différents caractères dans l’objectif de sélection sont données dans le Tableau 7.
Tableau 7. Poids relatifs des différents caractères (représentés par leur index) pour un écart- type génétique de l’index de synthèse représentant chaque objectif de sélection
Index1 STAND_EUR BIO_EUR BIO_ETH STAND_MORPHO
MG 12% 15% 7% 1% MP 36% 39% 17% 9,8% TB 4,8% TP 29,4% CEL 17% 12% 13% 8,7% MACL 1% 9% 19% 5,8% FERV 13% 9% 15% 9% FERG 4% 2% 4% 4,5% IVIA1 4,5% LGF 17% 14% 19% 5% VEL 3% VIN 3% VT 5% MORPHO2 12,5%
1 La description des index est disponible dans le Tableau 2 (page 15)
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A partir de ces pondérations, la formule de l’index de synthèse a été calibrée pour que les index de synthèse correspondants soient centrés en moyenne sur 100 et avec un écart-type génétique de 20 comme tous les ISU en France. Ce calibrage a été réalisé à partir du jeu de donnée des taureaux Montbéliards nés entre 2007 et 2009 pour être au plus près de la méthode employée pour calibrer la formule de l’ISU en race Montbéliarde (c’est-à-dire l’index de synthèse du scénario STAND_MORPHO) (GenEval, 2019).
Les formules permettant de calculer l’index de synthèse pour l’ensemble des individus et les différents objectifs de sélection sont disponibles en Annexe 5.