Impact économique d’une qualité non optimale de détection des chaleurs en (...)

Impact économique d’une qualité non optimale de détection des chaleurs en troupeaux laitiers à fort niveau de production

Economic effects associated with non optimal accuracy of heat detection in high yielding dairy herds

SEEGERS H. (1), BILLON D. (1), BOSSARD-APPER E. (2), PONSART C. (3), BAREILLE N. (1)

(1) UMT Santé des Troupeaux Bovins, UMR 1300 BioEpAR, Oniris-INRA, Institut de l’Elevage, BP 40706, 44307 Nantes Cedex 03

(2) UR Systèmes d’Elevage, Groupe ESA, 55 Rue Rabelais, BP 30748, 49007 Angers Cedex 01 (3) UNCEIA R & D, 13 rue Jouët, 94703 Maisons Alfort Cedex

INTRODUCTION

Les troupeaux à fort niveau de production, notamment en race Holstein, sont plus exposés à une détection imparfaite des ovulations. En effet, la détectabilité de ces dernières dépend de l’expression ou non d’un minimum de signes comportementaux plus ou moins spécifiques de l’œstrus.

Chez les Holstein fortes productrices, l’absence d’expression de ces signes est plus fréquente et, lorsqu’ils sont exprimés, leurs intensité et fréquence sont diminuées (Cutullic et al., 2009). La sensibilité d’une méthode de détection est la proportion d’animaux effectivement détectés parmi les détectables. Elle interagit avec la qualité de l’expression : la même méthode de détection est plus performante en cas d’expression marquée. L’indicateur complémentaire de qualité est la spécificité, à savoir la proportion de vaches considérées comme non en chaleurs parmi celles qui ne le sont effectivement pas. L’affiche présente l’évaluation, par simulation, des effets technico-économiques de la qualité de la détection des chaleurs en troupeau laitier à forte productivité, et donc en situation de détectabilité dégradée.

Pour rester pragmatique et utiliser des indicateurs accessibles, la qualité est représentée par le % de chaleurs détectables détectées et par le % d’inséminations faites en dehors des périodes d’ovulation.

MATERIELS ET METHODES

Un modèle de simulation bio-économique individu-centré, initialement conçu pour l’étude des mammites (Seegers et al., 2006), a été étendu pour prendre en compte plus complètement les processus biologiques et intégrer des règles de gestion en matière de reproduction.

Plusieurs scénarios sont comparés : référence (70% de chaleurs détectables détectées et 1% d’inséminations hors période d’ovulation), défaut de sensibilité de la détection en vue de la première IA [Se1], défaut de sensibilité de la détection des retours en chaleurs [Se2], défaut de spécificité de la détection conduisant à plus d’inséminations hors période d’ovulation [IHO], et le cumul des 3 problèmes (voir la définition des scénarios au Tableau 1).

L’exploitation simulée comporte un troupeau de 45 à 50 vaches pour produire un quota de 450 000 L et l’achat d’animaux est limité. Certaines caractéristiques du troupeau sont extrêmisées à dessein : le niveau de production est élevé (9500 kg par vache présente-année), tout comme le pourcentage d’animaux concernés par les problèmes de reprise-maintien de cyclicité en post-partum (50%), et seulement 70 % des ovulations sont accompagnées de signes détectables. Deux niveaux extrêmisés de fertilité dite intrinsèque (c.a.d. ici non dépendante de la détection) sont simulés : 50 et 25%.

Les résultats présentés ici, en plus des effets sur les intervalles vêlage -première insémination et -insémination- fécondante (notés IVI1 et IVIF), sont des variations de marge brute par vache-année et pour 100 000 litres de quota, Il s’agit de valeurs moyennes issues de 200 réplications des simulations sur un horizon de 4 ans (la variabilité des résultats n’est pas présentée ici).

Tableau 1 : Résultats de fécondité selon la qualité de détection en situation de bonne fertilité intrinsèque Scénario de qualité de détection IVI1 (j) IVIF(j)

Référence 85 116

Se1 réduite de 33% 109 137

Se2 réduite de 33% 85 122

IHO augmentées de 12% 83 119

Cumul des 3 problèmes 109 140

Tableau 2 : Impact de la qualité de détection sur la marge brute selon la fertilité intrinsèque

Scénario de qualité de détection Bonne fertilité

Mauvaise fertilité Marge (€) par vache présente-année

Se1 réduite de 33% -37 -30

Se2 réduite de 33% -10 -32

IHO augmentées de 12% -4 -14

Cumul des 3 problèmes -49 -58

Marge (€) pour 100 000 L de quota

Se1 réduite de 33% -413 -314

Se2 réduite de 33% -104 -332

IHO augmentées de 12% -40 -148

Cumul des 3 problèmes -520 -607

RESULTATS

Au plan zootechnique (Tableau 1), pour une bonne fertilité intrinsèque, Se1 affecte l’IVI1 et l’IVIF avec un effet de l’ordre de +7 jours pour une réduction de 10%. Se2 affecte bien plus faiblement l’IVIF. Les effets liés à IHO sont également modérés (Tableau 1). Pour une mauvaise fertilité intrinsèque, un effet plus fort de Se2 est observé (non détaillé ici).

Au plan économique (Tableau 2), le poids de Se1 ressort à nouveau dans le cas d’une bonne fertilité intrinsèque. Ainsi, l’impact d’une réduction de 10% de Se1 sur la marge par vache présente - année est de l’ordre de -15€. Dans le cas d’une mauvaise fertilité intrinsèque, Se2 possède également un impact important et l’effet de IHO devient plus visible. Le cumul des 3 problèmes amène à des niveaux de réduction de marge toujours assez marqués.

ELEMENTS DE DISCUSSION

Les résultats portent sur un profil de troupeau particulier et un quota de production strict. La littérature scientifique sur l’économie de la détection des chaleurs s’intéresse surtout aux programmes de synchronisation et il est, de toutes façons, délicat de comparer des résultats technico- économiques entre des systèmes et contextes trop différents.

Les impacts observés sont toutefois de l’ordre de grandeur de ceux d’une étude récente sur l’économie de la reproduction aux Pays-Bas (Inchaisri et al, 2010).

Cutullic, E., Delaby, L., Causeur, D., Michel, G., Disenhaus, C., 2009. Animal Reproduction Science 113, 1-4, 22-37

Inchaisri, C., Jorritsma, R., Vos, C., v.d. Weijden, G.C., Hogeveen, H., 2010. doi:10.1016/j.theriogenology.2010.04.008.

Seegers, H, Robert, A., Billon, D., Roussel, P, Sérieys, F, Le Guenic, M., Baudet, H., Heuchel, V., Bareille, N., 2006. Renc.

Rech. Ruminants, 13, 435-438.

146 Renc. Rech. Ruminants, 2010, 17