Une sélection sur performances propres ou sur descendance ?

Le point le plus discuté dans ces articles est l’intérêt respectif de la sélection sur performances propres et sur descendance (Ström et Philipsson,1978; Hugason et al.,1987; Huizinga, 1990; Bruns et Schade,1998). Les conclusions sont contradictoires :

! Si Ström et Philipsson (1978) concluent en faveur de la sélection sur descendance associée à une sélection sur performances propres, ce n’est pas parce qu’ils ont effectivement trouvé un progrès génétique supérieur avec la sélection sur descendance mais parce qu’ils supposent un intérêt privilégié des éleveurs pour la précision des évaluations des étalons plutôt que pour le progrès de l’ensemble de la population. En fait, leurs résultats montrent que l’ajout d’une étape de sélection sur descendance n’est jamais intéressante quand l’objectif combine les critères spécifiques des tests de jugement d’étalon et de compétition mesurée sur la descendance et que l’héritabilité des tests en station est élevée (0.5) ou que la corrélation génétique test d’étalon/compétition l’est (>0.4).

! Hugason et al. (1987) démontrent aussi la part marginale de la sélection sur descendance dans un plan séquentiel : pedigree, performances propres, descendance. Avec une héritabilité moyenne (0.25), seules 17% à 21% des juments doivent être accouplées aux étalons issus de la dernière étape de sélection, cette dernière étape ne permettant d’augmenter le progrès génétique que de 5% à 9%.

! Huizinga (1990) conclue dans le même sens (les jeunes étalons doivent saillir une grande proportion de juments, soit 78%). Mais en fait, il raisonne à taux de sélection constant sur chaque étape en faisant varier le nombre de produits par étalon pour limiter la part de la descendance : le nombre de saillies fournies par les jeunes étalons limitent le nombre de saillies des étalons âgés. Mais il faudrait raisonner en considérant que le nombre de produits par étalon est constant (éventuellement différent entre les 2 étapes) et faire varier les taux de sélection respectifs à la première et deuxième étape, sous la contrainte du maintien de la population (donc d’un nombre total d’étalon en activité constant) pour trouver l’optimum entre les 2 étapes. Si on utilise les tableaux de Huizinga (1990) dans ce sens (nombre de produits par étalon stable, taux variable à la première étape de sélection), les conclusions sont différentes : les jeunes étalons ne doivent plus saillir 78% des juments mais seulement

65 à 48%, ce qui équilibre les contributions des jeunes étalons et des étalons reconnus sur descendance.

! En revanche, Bruns et Schade (1998) concluent en faveur de la sélection sur descendance. Selon le test utilisé pour cette sélection, ils trouvent 87% à 180% de gain de progrès génétique sur le saut d’obstacle par rapport à une simple sélection en station. Il n’est pas très facile de juger de la source des différences de résultats car les auteurs ne donnent pas toujours le détail de l’intervalle de génération, de l’intensité de sélection et de la précision retenus pour le calcul du progrès génétique. Il semblerait que leurs résultats en faveur de la sélection sur descendance dépendent principalement de l’intervalle de génération peu allongé car les étalons en attente du testage sont retirés de la reproduction pendant 5 ans et ils ne sont utilisés au total que 6 ans. Ceci conduit à une carrière reproductrice courte. Ainsi l’intervalle de génération n’augmente que de 1.5 ans entre les 2 lots d’étalons contre 5 ans chez Ström et Philipsson (1978).

Ces résultats différents demeurent étonnants car les contraintes biologiques et les contraintes de structure de l’élevage du cheval de sport semblent similaires entre ces pays, qui tous (sauf Hugason et al., 1987), raisonnent à partir des structures de type « test en station » pour sélectionner les étalons lors de la première étape sur performances propres. Plusieurs points sont à revoir pour juger correctement de la balance performances propres/descendance.

! Il faut optimiser les taux de sélection respectifs à la première et à la deuxième étape de sélection par maximisation du progrès génétique et non pas les fixer à priori. Seuls Hugason et al. (1997) optimisent le progrès génétique en fonction des taux. Tous les autres auteurs les fixent. En fixant les taux, on se place à priori dans une situation qui peut être avantageuse à l’une ou l’autre étape de sélection. N’oublions pas que chez les chevaux, le poids du testage sur descendance dans la production des nouvelles générations ne peut être négligé. En effet, la capacité de reproduction des mâles ne peut être pas multipliée de façon considérable, permettant à des étalons bien connus, approuvés sur descendance, d’engendrer un nombre important de produits par rapport aux nombre de produits engendrés lors de l’attente du testage de descendance. Même si l’on augmente le nombre de produits par étalon et par an entre les deux étapes, l’ensemble de la production doit toujours être pris en compte dans le calcul du progrès

comparaison performances propres/descendance et qui limite les possibilités de sélection de chaque étape.

! Dans la réalité, un étalon est approuvé jusqu’à l’étape de sélection suivante. Suspendre son utilisation est irréalisable dans le contexte actuel de l’économie libérale.

! Limiter dans le temps la durée d’utilisation d’un étalon avant sa mort naturelle revient à instaurer une étape de sélection supplémentaire, extrême dans ce cas car aucun étalon n’est retenu pour continuer à se reproduire. Cette étape est souvent implicite mais non explicite (Ström et Philipsson, 1978, Hugason et al., 1987, Bruns et Schade, 1998). Elle peut donner une supériorité à la sélection sur performances propres en diminuant l’intervalle de génération mais il faut préciser clairement que les étalons sont réformés volontairement et rapidement. Dans ce cas, pourquoi ne pas garder les meilleurs aux vues de leur descendance et estimer le meilleur taux par maximisation ? Ce taux peut aussi être nul si réellement la sélection sur descendance n’est pas souhaitable.

Nous tacherons d’implémenter ces améliorations dans notre programme de modélisation.

2.2 Une sélection sur les résultats en station de performances