Towards predicting consequences of management strategies on lifetime efficiency of individual dairy cows

Comment prédire l'efficacité des vaches laitières durant leur carrière en réponse à différentes stratégies de management Historiquement, la sélection génétique chez la vache sur la production laitière a été efficace, car l’expression du potentiel génétique n’était pas limitée par les conditions d’élevage du fait d’un accès non limité à une alimentation de qualité, de conditions thermiques favorables, et d’une maitrise croissante des pathologies. Les conditions environnementales concernant la production laitière sont désormais plus variables du fait du changement climatique et de la demande sociétale pour un développement durable de la production agricole. Les éleveurs peuvent donc sélectionner différentes races et différentes stratégies alimentaires adaptées à leurs conditions locales. Sélectionner des animaux adaptés à leur environnement nécessite de prédire leur réponse aux changements de cet environnement, par exemple, comment la limitation des ressources alimentaires peut affecter la partition des nutriments entre les différentes fonctions vitales. Ceci implique de décrire et prédire leur capacité d’adaptation à ces situations, i.e. leur robustesse. Dans ce contexte, la caractérisation de la partition des nutriments entre les fonctions de production et les fonctions vitales (santé, fertilité…) est cruciale. Dans cette thèse, nous développons un modèle préexistant de partition des nutriments durant la carrière de la vache laitière pour modéliser ses fonctions de production et ses performances de reproduction afin de prédire leur efficacité individuelle dans différents systèmes d’alimentation. Le modèle est individu-centré, et il inclut la représentation des effets des performances de production sur la probabilité de reproduction des vaches. Globalement, le modèle simule les performances de production et de reproduction de vaches de différents génotypes de façon satisfaisante. Il permet également de renseigner des informations sur l’amplitude et la distribution de paramètres génétiques dérivés du modèle. Nos résultats montrent que les vaches sélectionnées pour la production laitière sont moins fertiles et ont une longévité plus faible que celles non sélectionnées. Néanmoins, ces vaches sélectionnées sont plus performantes durant l’ensemble de leur carrière pour leur efficacité énergétique (énergie fixée dans le lait / énergie ingérée) que les vaches faiblement productives. Cette conclusion peut être extrapolée à l’efficacité azotée du fait de la corrélation positive entre efficacité énergétique et azotée que nous avons montrée. Au niveau de l’exploitation, des indicateurs économiques comme le retour sur investissement des génisses de remplacement, les coûts vétérinaires ou d’insémination, et l’impact environnemental devront être inclus pour obtenir une évaluation complète de la rentabilité économique des vaches dans ces différents scénarios. La demande sociétale concernant le bien-être animal doit aussi être intégrée. Nos résultats montrent que les vaches restreintes en concentré ont de moins bonnes iv performances de production et de reproduction, et une moindre efficacité que celles alimentées de façon plus libérale. Cette thèse montre que la modélisation peut constituer un outil pour tester différentes stratégies de sélection et différents schéma de management du troupeau, et fournit certains indicateurs pour ces objectifs.