Données des robots de traite : une manne à exploiter pour la sélection

Les robots de traite se multiplient dans les élevages français. Les trois quarts des nouvelles installations de traite sont des robots et 19 % des fermes françaises sont équipées. La tendance est encore plus marquée en Europe du Nord et les autres bassins laitiers suivent également cette voie. Cette évolution n’est pas neutre pour la sélection génétique. En effet, le robot collecte de très nombreuses informations. Or les éleveurs qui en possèdent s’impliquent moins dans le contrôle de performances, ce qui affaiblit la base de sélection. La réduction du cheptel laitier contribue aussi à diminuer le volume de données disponibles au moment où la sélection a besoin de toujours plus d’informations pour indexer de nouveaux caractères.

Utiliser les données collectées par les robots de traite ouvre une piste pour compenser cette diminution mais aussi pour enrichir la base de sélection. Actuellement, seules celles qui concernent la quantité de lait sont valorisées pour la sélection génétique. En effet, la fiabilité des index dépend en partie de celles des données et donc de la manière dont elles sont collectées. Icar (International Committee of Animal Recording), une organisation internationale, définit les règles permettant d’obtenir des données valides, les équipements utilisés devant être agréés par Icar. De plus, les matériels doivent subir une vérification d’aptitude lors de leur mise en service, puis de manière périodique. C’est le cas pour les compteurs à lait utilisés par les techniciens qui réalisent le contrôle de performances ainis que pour ceux installés en ferme.

Des capteurs agréés d’ici deux à trois ans ?

Pour que les données soient utilisées, il faut aussi qu’elles soient accessibles. « Eliance a mis en place une passerelle, dataHUB, pour transférer les données, y compris celles qui proviennent des automates installés en élevage », indique Gabriel Augier, responsable qualité chez Eliance. Elle est ouverte aux éleveurs qui adhèrent à une entreprise de conseil en élevage. Aujourd’hui, elle concerne 11 000 automates, dont la moitié sont des robots de traite. Les éleveurs y trouvent un intérêt car ils peuvent ainsi récupérer les données dont ils ont besoin, ce qui évite de les ressaisir (identification des animaux, reproduction, etc.). L’accès aux données est donc déjà organisé. « Il existe un vrai enjeu à rendre le contrôle de performances plus automatisable en traite robotisée », explique Gabriel Augier. Aujourd’hui, il faut installer un préleveur, ce qui ralentit la traite. C’est contraignant pour les éleveurs, notamment si leur stalle est saturée.

Le contrôle de performances reste indispensable car la justesse de certaines données des robots ne permet pas de les utiliser en sélection De plus, elles doivent être normalisées et standardisées, c’est-à-dire calculées de manière identique, quelle que soit leur provenance. C’est un enjeu fort car chaque constructeur et chaque capteur ont leurs propres règles de calcul et leurs propres unités. Gabriel Augier se dit toutefois confiant. « La technologie évolue vite. D’ici deux à trois ans, les capteurs disponibles devraient pouvoir être agréés par Icar. » Leur déploiement dépendra ensuite de leur coût.

Dans le cadre d’un projet financé par France génétique élevage (FGE), Didier Boichard, directeur de recherche à l’Inrae, a analysé le potentiel des données des robots de traite en sélection avec l’UMT eBis. Il a exploré la bibliographie ainsi que les données issues de 19 entreprises de conseil en élevage pendant un an. Elles concernent 140 millions de traites avec des robots. « Il s’agit de données massives qui doivent être filtrées car il existe des aberrations », précise le chercheur. Il cite l’exemple de températures de lait à 100 °C. Il existe aussi des chiffres réalistes mais faux qui sont plus difficiles à repérer. Cependant, même après filtrage, le volume de données utilisables est impressionnant.

Des données en plus pour la morphologie

« Sur les caractères déjà indexés actuellement, ces données supplémentaires vont permettre de gagner en précision car les robots fournissent plus, voire beaucoup plus, d’informations que le système actuel », relève Didier Boichard. Ainsi, pour la vitesse de traite, le robot mesure le débit de lait (moyen et maximal) et ces informations sont bien corrélées, surtout la moyenne (supérieure à 0,7), avec les notes fournies par les éleveurs.

Les robots appotent aussi des informations intéressantes sur la morphologie de la mamelle : écart avant, équilibre, implantation arrière, distance plancher-jarret. Le temps de traite par quartier donne une information nouvelle pour évaluer l’équilibre avant-arrière. Pour ces caractères assez héritables (de 0,4 à 0,7), il existe de bonnes corrélations entre les mesures des robots et le pointage. « Ces données peuvent être directement utilisées pour la sélection. Il faut définir le nombre de mesures nécessaires et le moment de leur prise (âge, stade de lactation) », note Didier Boichard. Leur exploitation est d’autant plus souhaitable que, depuis l’arrêt du testage, la source de données de morphologie a rétréci. Le TP et le TB mesurés par les robots manquent de fiabilité. « Le TB varie entre le début et la fin de traite. La répartition de la matière grasse n’est pas homogène dans le lait. Même en laboratoire, la mesure du TB est délicate », précise Didier Boichard. Ces erreurs aléatoires sur le TB ne sont pas compensées par le volume de données. Les mesures de conductivité du lait, disponibles par quartier, permettent de détecter et de comptabiliser les mammites. Ces données sont plus précises que celles qui existent actuellement pour indexer les mammites cliniques.

Un « trésor » pour améliorer la sélection

Par ailleurs, les robots collectent des informations nouvelles qui ouvrent de multiples perspectives pour la sélection d’animaux plus résilients, un véritable « trésor », selon Didier Boichard. Par exemple, la multiplication des données de production révèle que certaines vaches ont des courbes de lactation lisses quand d’autres subissent de multiples variations. « On peut supposer que certaines sont plus sensibles à divers aléas et seront probablement réformées plus tôt. C’est important pour évaluer la longévité », illustre-t-il. Le volume de données permettra de plus de mieux voir les réponses individuelles à des événements climatiques. La traite robotisée offre une liberté de mouvements aux vaches. On voit que leurs rythmes sont différents et Didier Boichard pense que ces comportements peuvent aider à prédire des caractères de santé et de robustesse.

Les perspectives sont énormes, le travail à réaliser pour aboutir à de nouveaux index aussi. Une fois levées les difficultés, c’est presque une nouvelle page qui s’ouvrira pour la sélection génétique.