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[Biennales conseillers fourragers 2017] Atelier 6 resalim, un observatoire des pratiques d’alimentation mobilisable pour le conseil, e doligez et c le doaré

[Biennales conseillers fourragers 2017]

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Observatoire national de l’alimentation des vaches laitières
Présentation de l’interface Res’Alim
Biennales de conseillers fourragers, le 25/10/17
Contexte
2007-2015
• Observatoire de l’alimentation des vaches laitières du
CNIEL (données INOSYS – Réseaux d’élevage, SSP, RA)
• Les Entreprises de Conseil en Elevage enregistrent les
rations pratiquées par les éleveurs (= constats
d’alimentation) auprès de 30 000 exploitations laitières
françaises
2015-2016
• FCEL agrège ces données dans une base unique
nationale
• Expertise de cette base conduite par le CNIEL – FCEL -
IDELE
2017
• Développement d’un outil interactif de consultation
web de ces données pour les ECEL et l’interprofession
(nationale et régionale)
Objectifs :
• Caractériser l’alimentation des vaches
laitières françaises
• Mettre en évidence des systèmes et
des pratiques d’alimentation
Sommaire
Objectifs et
Méthodologie
Visualisation
des données
Exemples de
valorisation
Conclusions et
perspectives
Sommaire
Objectifs et
Méthodologie
Visualisation
des données
Exemples de
valorisation
Conclusions et
perspectives
Travaux conduits par l’Institut de l’Elevage, le CNIEL et FCEL
2015 2016
2015
Caractériser les groupes d’aliments composant la ration
Analyser la cohérence des données
Objectifs :
 Comprendre les caractéristiques de la base, analyser si ces données permettent de décrire
l’alimentation des VL et de conforter voir développer les connaissances déjà existantes
 Caractériser les groupes d’aliments composant la ration
 Analyser la cohérence des données
Bilan :
 Base de données de bonne qualité  3 % de données exclues en cumulant l’ensemble des règles
 Grand nombre d’exploitations  28 000 à ce jour, soit 43 % des élevages français
 Territoire  L’ensemble du territoire couvert et correctement représenté
 Bon niveau de détail de l’alimentation  bonne connaissance de la nature des aliments
 Suivi dynamique tout au long de l’année  environ 4000 remontées hebdomadaires
La base de données s’avère être une véritable opportunité pour la filière
2015
Opportunités et limites pour la valorisation collective des constats
Processus d’acquisition et de valorisations des données
Comment sont obtenues et transférées les données des constats d’alimentations réalisées auprès
des exploitations laitières françaises ?
Transfert des données
locales vers une base
nationale FCEL et
traitements nationaux
3
Saisie des constats
d’alimentation
1
Conseiller ou
opérateur de
mesure ECEL
Stockage de ces
informations2
Sur base locale
ECEL ou ARSOE
Consultation
dynamique
Données exploitables pour
toute la filière
Expertises sur un territoire
précis, une catégorie
Impact d’aléas
climatiques
Adaptation court terme
des pratiques à un aléa
économique ou
météorologique
Qualité des
fourrages
4
Accès à la base de données par
FCEL via Qlikview =
interface Res’alim
Etc.
Description de la base de données
Constat d’alimentation
Informations « localisation » :
• Bassin laitier (code et libellé)
• Organisme
• Département
• ARSOE
Informations « laitières » :
• Production journalière
moyenne par vache
• Niveau d’étable
• TB, TP
• Nombre de VL présentes lors
du constat
Données Cheptel
• Catégorie (fourrage,
concentré…)
• Nom
• Mode de conservation
• Nature (énergétique, azoté…)
• Code aliment (INRA, …)
• Origine (acheté/produit)
• Quantités en matière sèche et
matière brute
• Valeurs nutritionnelles :
composition organique et
minérale, valeurs
nutritionnelles effectives (PDI,
UFL, …)
Données Aliments Données calculées à partir
des données natives
• Quantité de MS de la
ration du constat
• Rapport quantité de
lait / quantité de MS
de la ration
Méthodologie
Mise en place d’une méthodologie de traitement, de reclassement
et d’exclusion des données aberrantes afin de permettre une
exploitation homogène des données à des fins de référence
Objectif : harmoniser et de vérifier la donnée existante
 Règles d’exclusion et de tri des aliments
2015
Méthodologie
Règles de tri sur les constats
(kg MSI, valeurs nulles)
Cohérence des
aliments (Id,
valeurs, quantité)
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constats
non
conformes
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Constat
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Pour chaque élevage :
Si + de 6 constats/an
et au moins un
constat/trimestre
Constats utilisables
pour valorisation
ponctuelle
Constats utilisables
pour valorisation
annuelle
Aliment A
Aliment B
Aliment C
Identification de 22 catégories d’aliments
Tri et reclassement
des aliments
Code aliment
Valeurs
nutritionnelles
8 Fourrages
• Foin
• Pâture et affouragement en
vert
• Ensilage de maïs
• Ensilage d'herbe et
enrubannage
• Autres ensilages
• Pailles
• Racines et tubercules
• Autres fourrages
12 Concentrés
• Tourteaux de soja
• Tourteaux de colza
• Céréales
• Coproduits – protéiques
• Autres coproduits
• Aliments composés –
énergétiques
• Aliments composés – de
production
• Aliments composés - azotés,
autres tourteaux et graines
• Autres concentrés –
énergétiques
• Autres concentrés – de
production
• Autres concentrés - azotés
• Concentrés divers
2 Minéraux
• Minéraux contenant plus de
15% d'urée
• Autres minéraux
2015
2016
Garantir une représentativité nationale des pratiques
d’alimentation.
Objectifs :
 Evaluer la pertinence des données centralisées par FCEL : sont-elles représentatives des pratiques
d’alimentation locales ?
Validation par les experts des réseaux d’élevage et des ECEL
 Segmenter les exploitations de la base selon des critères pertinents pour identifier les pratiques de
ration homogène par territoire
 Etre en capacité de pondérer la segmentation obtenue à l’ensemble du parc laitier français  pour une
représentativité nationale des pratiques d’alimentation.
Bilan :
 Base proche de la réalité de terrain
 Base solide, riche en contenu et en enseignements
 Etablissement d’une segmentation des exploitations et pondération
2016
Etudes de pertinence et de segmentation
Etablissement de « classes de ration »
5 grandes classes de ration identifiées
Aliments
Maïs herbe
42 %
Caractéristiques : entre 50 et
75% d’ensilage de maïs.
Mix fourrager
22 %
Caractéristiques : moins de 50 %
de maïs.
Maïs élevé
8 %
Caractéristiques : plus de 75 %
de maïs.
Sans pâture
9 %
Caractéristiques : 0% d’herbe
pâturée.
Herbagers « purs »
19 %
Caractéristiques : 0% d’ensilage
de maïs.
Une méthodologie éprouvée pour « redresser » les données Res’Alim
Les données Res’Alim sont presque représentatives de la ferme France
Etablissement de « segments » : le jeu des 7 erreurs !
Segment 1 Segment 2 Segment 3 S 4
Ration moyenne avant pondération
Ration moyenne pondérée
S 2 Segment 3 S 4Segment 1
Rations issues des exploitations suivies en constat
d’alimentation par FCEL
Données redressées pour correspondre aux proportions
nationales
Coefficients de redressement basés sur la BDNI
Sommaire
Objectifs et
Méthodologie
Visualisation
des données
Exemples de
valorisation
Conclusions et
perspectives
[Biennales conseillers fourragers 2017] Atelier 6 resalim, un observatoire des pratiques d’alimentation mobilisable pour le conseil,  e doligez et c le doaré
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Sommaire
Objectifs et
Méthodologie
Visualisation
des données
Exemples de
valorisation
Conclusions et
perspectives
Utilisation de la base RESALIM pour contribuer à
l’expertise collective de la filière
►Analyse des pratiques des éleveurs
►Lien avec la production des vaches laitières
►Comparaison des années
 Deux exemples :
 Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés
 Pratiques de pâturage en fonction de la pousse de l’herbe
Exemples de valorisation
Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés
Lien entre les
valeurs
alimentaires
des fourrages
récoltés à base
d’herbe et les
pratiques de
complémentati
on des
éleveurs.
Période du 1er
juillet 2016 au
30 juin 2017
Etude des
aliments
contenus dans
les constats
d’alimentation
de 14 207
élevages
Repérage des
fourrages
analysés :
• Valeurs
différentes des
tables INRA,
• Présents dans
plus de 2 élevages
Exemple de valorisation
Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés
44,9 % des ensilages de maïs
50,4 % des ensilages d’herbe et
enrubannages
10,1 % des foins
Exemple de valorisation
Sont issues d’analyses « élevages », les valeurs alimentaires de :
Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés
 Comparaison des pratiques et
des performances des élevages
bénéficiant des 25 % meilleurs
fourrages aux élevages utilisant
les 25 % moins bons
 Bornes retenues :
Exemple de valorisation
Pauvres Riches
Ens. Herbe
– Enrub.
<69 PDIN >91 PDIN
Ens. Maïs <0,91 UFL >0,95 UFL
Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés
Pas de diminution de concentrés distribués chez les éleveurs
bénéficiant des meilleurs fourrages
Pas d’adaptation du profil de concentrés à la qualité des fourrages.
Exemple de valorisation
Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés
Augmentation de la production laitière (+ 1.8 kg/VL/j) et la concentration
en matière grasse du lait.
Les éleveurs ont cherché à profiter de ces meilleurs fourrages pour
produire plus de lait. Cette stratégie alimentaire rend les livraisons de lait
bien corrélées à la qualité des fourrages.
Exemple de valorisation
Pratiques de pâturage en fonction de la pousse de l’herbe
Comparaison
des données
de
l’observatoire
de la pousse
de l’herbe
avec les
pratiques
d’alimentation
des
exploitations
laitières
avoisinantes
Période du 6
mars 2017 au
25 juin 2017
Données
recueillies
dans le cadre
de la pousse
de l’herbe sur
le site de
Lieury (Lycée
Agricole du
Robillard – 14)
Constats
d’alimentation
de 15 fermes
proche du site
de mesure
Exemple de valorisation
Pratiques de pâturage en fonction de la pousse de l’herbe
Courbes de la croissance
des prairies et de
l’utilisation de l’herbe
dans les rations parallèles
Maintien de la part
d’herbe dans les rations
au printemps lorsque la
croissance se réduit
Décalage de 15 jours de
la pousse de l’herbe et
l’augmentation de la part
d’herbe dans les ration
Exemple de valorisation
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
kg MS/VL/jkg MS/ha/j
Lycée Agricole Le Robillard (14)
Croissance
MoyIngestion
Apports du dispositif Res’alim pour le conseil et le
développement en élevage laitier :
 Appréciation de la prise en compte des messages techniques par les
éleveurs
 Par une meilleure connaissance des pratiques de terrain réelles
 Consolider les expertises existantes : alimentation, pousse de l’herbe, …
 Caractériser de façon objective des aléas conjoncturels ayant un impact sur
l’alimentation des VL : climatiques, économiques,
 Via un suivi dynamique (remontée hebdomadaire des constats d’alimentation)
Exemple de valorisation
Sommaire
Objectifs et
Méthodologie
Visualisation
des données
Exemples de
valorisation
Conclusions et
perspectives
Res'alim permet :
►De suivre les pratiques réelles d’alimentation des éleveurs laitiers
grâce au suivi d’un nombre important de producteurs
►Mise à jour en temps réel et saisonnière : ouvrant la porte à de
toutes nouvelles expertises !
►D’apprécier la diversité des pratiques : régions, systèmes, taille, …
►Participer aux réseaux de veille sur les pratiques émergentes
En conclusion …
 Des outils ressources au service des ECEL (évidement !) et des interprofessions laitières :
nationale et régionales pour un partage des données collectives par territoires.
 Orienter des messages de terrain à partir de constats établis sur la réalité des pratiques et
cibler les marges de progrès à prioriser
 Croiser cette base de données avec d’autres informations connues sur les élevages pour
servir de support à des études sur les performances des troupeaux ou sur des pratiques
innovantes.
 Entre autres !
 Thématiques possibles :
 Efficacité et équilibre des rations,
 Evaluation de la robustesse des systèmes d’alimentation face aux aléas économiques et climatiques
 Détection des marges de progrès prioritaires pour les élevages laitiers.
 Suivi du pâturage selon les systèmes ou les régions
 Alimentation et production laitière, …
 …
… et perspectives
 France Conseil Elevage :
Thomas Decers (thomas.decers@france-conseil-elevage.fr)
Etienne Doligez (etienne.doligez@littoral-normand.fr)
 CNIEL :
Cécile Le Doaré (cledoare@cniel.com)
Pauline Gautier (p.gautier@cniel.com)
 IDELE :
Julien Jurquet (julien.jurquet@idele.fr)
Contacts
MERCI !
Ainsi qu’à Pauline Gautier pour la
préparation de cette présentation !
Annexes
Une exploitation est en suivi régulier si elle satisfait au minimum :
• 6 constats / an
• 1 constat / trimestre
Les données « valides » des exploitations qui ne répondent pas aux règles de suivi
régulier, peuvent néanmoins contribuer aux analyses saisonnières, ponctuelles.
Règles de suivi régulier de l’alimentation

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[Biennales conseillers fourragers 2017] Atelier 6 resalim, un observatoire des pratiques d’alimentation mobilisable pour le conseil, e doligez et c le doaré

  • 1. Observatoire national de l’alimentation des vaches laitières Présentation de l’interface Res’Alim Biennales de conseillers fourragers, le 25/10/17
  • 2. Contexte 2007-2015 • Observatoire de l’alimentation des vaches laitières du CNIEL (données INOSYS – Réseaux d’élevage, SSP, RA) • Les Entreprises de Conseil en Elevage enregistrent les rations pratiquées par les éleveurs (= constats d’alimentation) auprès de 30 000 exploitations laitières françaises 2015-2016 • FCEL agrège ces données dans une base unique nationale • Expertise de cette base conduite par le CNIEL – FCEL - IDELE 2017 • Développement d’un outil interactif de consultation web de ces données pour les ECEL et l’interprofession (nationale et régionale) Objectifs : • Caractériser l’alimentation des vaches laitières françaises • Mettre en évidence des systèmes et des pratiques d’alimentation
  • 5. Travaux conduits par l’Institut de l’Elevage, le CNIEL et FCEL 2015 2016
  • 6. 2015 Caractériser les groupes d’aliments composant la ration Analyser la cohérence des données
  • 7. Objectifs :  Comprendre les caractéristiques de la base, analyser si ces données permettent de décrire l’alimentation des VL et de conforter voir développer les connaissances déjà existantes  Caractériser les groupes d’aliments composant la ration  Analyser la cohérence des données Bilan :  Base de données de bonne qualité  3 % de données exclues en cumulant l’ensemble des règles  Grand nombre d’exploitations  28 000 à ce jour, soit 43 % des élevages français  Territoire  L’ensemble du territoire couvert et correctement représenté  Bon niveau de détail de l’alimentation  bonne connaissance de la nature des aliments  Suivi dynamique tout au long de l’année  environ 4000 remontées hebdomadaires La base de données s’avère être une véritable opportunité pour la filière 2015 Opportunités et limites pour la valorisation collective des constats
  • 8. Processus d’acquisition et de valorisations des données Comment sont obtenues et transférées les données des constats d’alimentations réalisées auprès des exploitations laitières françaises ? Transfert des données locales vers une base nationale FCEL et traitements nationaux 3 Saisie des constats d’alimentation 1 Conseiller ou opérateur de mesure ECEL Stockage de ces informations2 Sur base locale ECEL ou ARSOE Consultation dynamique Données exploitables pour toute la filière Expertises sur un territoire précis, une catégorie Impact d’aléas climatiques Adaptation court terme des pratiques à un aléa économique ou météorologique Qualité des fourrages 4 Accès à la base de données par FCEL via Qlikview = interface Res’alim Etc.
  • 9. Description de la base de données Constat d’alimentation Informations « localisation » : • Bassin laitier (code et libellé) • Organisme • Département • ARSOE Informations « laitières » : • Production journalière moyenne par vache • Niveau d’étable • TB, TP • Nombre de VL présentes lors du constat Données Cheptel • Catégorie (fourrage, concentré…) • Nom • Mode de conservation • Nature (énergétique, azoté…) • Code aliment (INRA, …) • Origine (acheté/produit) • Quantités en matière sèche et matière brute • Valeurs nutritionnelles : composition organique et minérale, valeurs nutritionnelles effectives (PDI, UFL, …) Données Aliments Données calculées à partir des données natives • Quantité de MS de la ration du constat • Rapport quantité de lait / quantité de MS de la ration
  • 10. Méthodologie Mise en place d’une méthodologie de traitement, de reclassement et d’exclusion des données aberrantes afin de permettre une exploitation homogène des données à des fins de référence Objectif : harmoniser et de vérifier la donnée existante  Règles d’exclusion et de tri des aliments 2015
  • 11. Méthodologie Règles de tri sur les constats (kg MSI, valeurs nulles) Cohérence des aliments (Id, valeurs, quantité) Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constats non conformes Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Constat Aliment A Aliment B Aliment C Pour chaque élevage : Si + de 6 constats/an et au moins un constat/trimestre Constats utilisables pour valorisation ponctuelle Constats utilisables pour valorisation annuelle Aliment A Aliment B Aliment C
  • 12. Identification de 22 catégories d’aliments Tri et reclassement des aliments Code aliment Valeurs nutritionnelles 8 Fourrages • Foin • Pâture et affouragement en vert • Ensilage de maïs • Ensilage d'herbe et enrubannage • Autres ensilages • Pailles • Racines et tubercules • Autres fourrages 12 Concentrés • Tourteaux de soja • Tourteaux de colza • Céréales • Coproduits – protéiques • Autres coproduits • Aliments composés – énergétiques • Aliments composés – de production • Aliments composés - azotés, autres tourteaux et graines • Autres concentrés – énergétiques • Autres concentrés – de production • Autres concentrés - azotés • Concentrés divers 2 Minéraux • Minéraux contenant plus de 15% d'urée • Autres minéraux 2015
  • 13. 2016 Garantir une représentativité nationale des pratiques d’alimentation.
  • 14. Objectifs :  Evaluer la pertinence des données centralisées par FCEL : sont-elles représentatives des pratiques d’alimentation locales ? Validation par les experts des réseaux d’élevage et des ECEL  Segmenter les exploitations de la base selon des critères pertinents pour identifier les pratiques de ration homogène par territoire  Etre en capacité de pondérer la segmentation obtenue à l’ensemble du parc laitier français  pour une représentativité nationale des pratiques d’alimentation. Bilan :  Base proche de la réalité de terrain  Base solide, riche en contenu et en enseignements  Etablissement d’une segmentation des exploitations et pondération 2016 Etudes de pertinence et de segmentation
  • 15. Etablissement de « classes de ration » 5 grandes classes de ration identifiées Aliments Maïs herbe 42 % Caractéristiques : entre 50 et 75% d’ensilage de maïs. Mix fourrager 22 % Caractéristiques : moins de 50 % de maïs. Maïs élevé 8 % Caractéristiques : plus de 75 % de maïs. Sans pâture 9 % Caractéristiques : 0% d’herbe pâturée. Herbagers « purs » 19 % Caractéristiques : 0% d’ensilage de maïs.
  • 16. Une méthodologie éprouvée pour « redresser » les données Res’Alim Les données Res’Alim sont presque représentatives de la ferme France Etablissement de « segments » : le jeu des 7 erreurs ! Segment 1 Segment 2 Segment 3 S 4 Ration moyenne avant pondération Ration moyenne pondérée S 2 Segment 3 S 4Segment 1 Rations issues des exploitations suivies en constat d’alimentation par FCEL Données redressées pour correspondre aux proportions nationales Coefficients de redressement basés sur la BDNI
  • 17. Sommaire Objectifs et Méthodologie Visualisation des données Exemples de valorisation Conclusions et perspectives
  • 22. Sommaire Objectifs et Méthodologie Visualisation des données Exemples de valorisation Conclusions et perspectives
  • 23. Utilisation de la base RESALIM pour contribuer à l’expertise collective de la filière ►Analyse des pratiques des éleveurs ►Lien avec la production des vaches laitières ►Comparaison des années  Deux exemples :  Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés  Pratiques de pâturage en fonction de la pousse de l’herbe Exemples de valorisation
  • 24. Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés Lien entre les valeurs alimentaires des fourrages récoltés à base d’herbe et les pratiques de complémentati on des éleveurs. Période du 1er juillet 2016 au 30 juin 2017 Etude des aliments contenus dans les constats d’alimentation de 14 207 élevages Repérage des fourrages analysés : • Valeurs différentes des tables INRA, • Présents dans plus de 2 élevages Exemple de valorisation
  • 25. Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés 44,9 % des ensilages de maïs 50,4 % des ensilages d’herbe et enrubannages 10,1 % des foins Exemple de valorisation Sont issues d’analyses « élevages », les valeurs alimentaires de :
  • 26. Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés  Comparaison des pratiques et des performances des élevages bénéficiant des 25 % meilleurs fourrages aux élevages utilisant les 25 % moins bons  Bornes retenues : Exemple de valorisation Pauvres Riches Ens. Herbe – Enrub. <69 PDIN >91 PDIN Ens. Maïs <0,91 UFL >0,95 UFL
  • 27. Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés Pas de diminution de concentrés distribués chez les éleveurs bénéficiant des meilleurs fourrages Pas d’adaptation du profil de concentrés à la qualité des fourrages. Exemple de valorisation
  • 28. Influence de la valeur des fourrages sur l’utilisation de concentrés Augmentation de la production laitière (+ 1.8 kg/VL/j) et la concentration en matière grasse du lait. Les éleveurs ont cherché à profiter de ces meilleurs fourrages pour produire plus de lait. Cette stratégie alimentaire rend les livraisons de lait bien corrélées à la qualité des fourrages. Exemple de valorisation
  • 29. Pratiques de pâturage en fonction de la pousse de l’herbe Comparaison des données de l’observatoire de la pousse de l’herbe avec les pratiques d’alimentation des exploitations laitières avoisinantes Période du 6 mars 2017 au 25 juin 2017 Données recueillies dans le cadre de la pousse de l’herbe sur le site de Lieury (Lycée Agricole du Robillard – 14) Constats d’alimentation de 15 fermes proche du site de mesure Exemple de valorisation
  • 30. Pratiques de pâturage en fonction de la pousse de l’herbe Courbes de la croissance des prairies et de l’utilisation de l’herbe dans les rations parallèles Maintien de la part d’herbe dans les rations au printemps lorsque la croissance se réduit Décalage de 15 jours de la pousse de l’herbe et l’augmentation de la part d’herbe dans les ration Exemple de valorisation 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 kg MS/VL/jkg MS/ha/j Lycée Agricole Le Robillard (14) Croissance MoyIngestion
  • 31. Apports du dispositif Res’alim pour le conseil et le développement en élevage laitier :  Appréciation de la prise en compte des messages techniques par les éleveurs  Par une meilleure connaissance des pratiques de terrain réelles  Consolider les expertises existantes : alimentation, pousse de l’herbe, …  Caractériser de façon objective des aléas conjoncturels ayant un impact sur l’alimentation des VL : climatiques, économiques,  Via un suivi dynamique (remontée hebdomadaire des constats d’alimentation) Exemple de valorisation
  • 32. Sommaire Objectifs et Méthodologie Visualisation des données Exemples de valorisation Conclusions et perspectives
  • 33. Res'alim permet : ►De suivre les pratiques réelles d’alimentation des éleveurs laitiers grâce au suivi d’un nombre important de producteurs ►Mise à jour en temps réel et saisonnière : ouvrant la porte à de toutes nouvelles expertises ! ►D’apprécier la diversité des pratiques : régions, systèmes, taille, … ►Participer aux réseaux de veille sur les pratiques émergentes En conclusion …
  • 34.  Des outils ressources au service des ECEL (évidement !) et des interprofessions laitières : nationale et régionales pour un partage des données collectives par territoires.  Orienter des messages de terrain à partir de constats établis sur la réalité des pratiques et cibler les marges de progrès à prioriser  Croiser cette base de données avec d’autres informations connues sur les élevages pour servir de support à des études sur les performances des troupeaux ou sur des pratiques innovantes.  Entre autres !  Thématiques possibles :  Efficacité et équilibre des rations,  Evaluation de la robustesse des systèmes d’alimentation face aux aléas économiques et climatiques  Détection des marges de progrès prioritaires pour les élevages laitiers.  Suivi du pâturage selon les systèmes ou les régions  Alimentation et production laitière, …  … … et perspectives
  • 35.  France Conseil Elevage : Thomas Decers (thomas.decers@france-conseil-elevage.fr) Etienne Doligez (etienne.doligez@littoral-normand.fr)  CNIEL : Cécile Le Doaré (cledoare@cniel.com) Pauline Gautier (p.gautier@cniel.com)  IDELE : Julien Jurquet (julien.jurquet@idele.fr) Contacts
  • 36. MERCI ! Ainsi qu’à Pauline Gautier pour la préparation de cette présentation !
  • 38. Une exploitation est en suivi régulier si elle satisfait au minimum : • 6 constats / an • 1 constat / trimestre Les données « valides » des exploitations qui ne répondent pas aux règles de suivi régulier, peuvent néanmoins contribuer aux analyses saisonnières, ponctuelles. Règles de suivi régulier de l’alimentation