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research and innovation programme under grant agreement No 772787
WP7 – Des objectifs de sélection équilibrés
pour la résilience agro-écologique
Principales réalisations
Stéphanie Coppin (IDELE) - Vincent Thénard (INRAE)
Mars 2022
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 2
SMARTER
Structure du WP7
2
 Concevoir et développer des objectifs de sélection équilibrés de résilience et
d'efficience (R&E) qui permettent de promouvoir une sélection ovine et
caprine riche en diversité :
 7.1 Modélisation de l'impact agro-écologique de la sélection des caractères R&E au
niveau des exploitations agricoles,
 7.2 Analyse à partir d’entretiens des préférences des éleveurs et sélectionneurs (i) pour
des caractères R&E, (ii) l'acceptabilité des nouvelles techniques et (iii) la volonté de
partager l'information,
 7.3 Modélisation de la valeur économique, environnementale et sociale des traits pour
informer la pondération des traits R&E dans des objectifs de sélection équilibrés,
 7.4 Méthode d’un indice de sélection (simulation de programmes d'élevage) pour évaluer
l'impact à long terme de la sélection pour les caractères R&E sur les populations ovines
et caprines.
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 3
SMARTER
Principales réalisations
 Développement du « code » pour incorporer la performance des
animaux pour la résilience aux défis infectieux et non-infectieux (de la
tâche 3.3) et intégration de ce « code » dans le modèle au niveau de
l'exploitation.
 Données acquises pour :
 Système Extensif : race ovine Lacaune (FR)
 Système Intensif : race ovine Chios (GR)
 Système Semi-intensive/double produit : race ovine Frizarta (GR)
 Système Intensif : race caprine Alpine goats (FR)
 Système Extensif et semi-extensive : race caprine Skopelos (GR)
3
7.1 Modélisation de l’impact AE
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 4
SMARTER
 Modèle mis en œuvre dans une ferme ovine de Chios
 Scénarios étudiés à l'aide du modèle SMARTER :
1. Optimisation de la production dans les circonstances actuelles
2. Utilisation moindre du capital variable pour l'alimentation (efficacité
alimentaire)
3. Impact des mammites sur les performances de l'exploitation
4. Impact des parasites gastro-intestinaux sur les performances de la ferme
4
Principales réalisations
7.1 Modélisation de l’impact AE
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 5
SMARTER
5
 Enquêtes terminées à 86 %.
Principales réalisations
7.2 Analyse des préférences
Pays Entretiens Faits Race
Uruguay 15 16 9 Corriedale, 7 Merinos
Grèce 60 60
5 Assaf, 19 Lavaune, 16 frizarta,
11 Chios, 5 Boutsko, 4 Skopelos
France 80 83
22 Lacaune, 21 Manech Tête Rousse, 21
Causse du Lot, 19 Romane
Italie 50 50 35 Alpine, 15 Saanen
Espagne 60 29 29 Assaf
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 6
SMARTER
 Analyse préliminaire des pratiques de
sélection des éleveurs de brebis laitières
de Lacaune
 Identification de 5 groupes d'éleveurs
ayant des pratiques de sélection
différentes.
 La construction de cette analyse est
utilisée pour le traitement des données
par d'autres pays/races.
 Combiner toutes les données pays/races
pour effectuer une analyse globale
6
Principales réalisations
7.2 Analyse des éleveurs de Lacaune
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 7
SMARTER
 Le profil 1 est constitué des 2 éleveurs utilisant peu l’index
de synthèse. Ils sélectionnent plutôt leurs animaux sur la
productivité laitière et semblent donner une grande
importance aux caractères du standard de race.
 Le Profil 2 composé de 5 éleveurs, se démarque par la
présence de la variable« rusticité ». Il regroupe les
éleveurs souhaitant ajouter la rusticité comme nouveau
critère de sélection en priorité.
 Le profil 3 correspond à un groupe de 8 éleveurs qui
souhaitent ajouter des caractères liés à la santé, à
résistance au parasitisme.
 Le profil 4, est constitué de 4 éleveurs qui jugent l’ISOL
comme insuffisant : ils ont besoin d’informations
supplémentaires pour sélectionneur leurs animaux.
 Le profil 5 est composé de 3 éleveurs en AB qui visent la
productivité.
7
Principales réalisations
7.2 Analyse des éleveurs de Lacaune
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 8
SMARTER
8
Principales réalisations
7.2 Analyse factorielle mixte de tout l’écahntillon
2-Sélectionneur
2-Éleveur
1- Hors ContrôleP
1-ContrôleP
3-Indice élem pas connu
4- Prod
3- Robustesse &Santé
3-Robustesse
3-Pas de trait nvx
4-Pas de critère de réforme
4-Critères fonctionnels
4-Repro&Prod
4-Prod Age Santé
3-Prod
Intensité de
réforme
Intensité de
durabilité
Taux IA
Taux de
réforme
Intensité de
sélection
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 9
SMARTER
9
Principales réalisations
7.2 Analyse factorielle mixte
*Eleveurs hors contrôle de
performance, ne connaissant pas/peu
les indices de sélection.
* Sélection à partir du phénotype des
animaux.
* Pas d’attente pour de nouveaux
critères
- Elevage brebis laitière,
- Grèce : Boutsko, Chios, Skopelos
* 2/3 Eleveurs 1/3 Sélectionneurs
* Recherche des traits de robustesse
et de santé.
* Attente de nouveaux critère dans les
indices de sélection
* Réforme sur trait fonctionnel
Elevage de brebis viande
France CdLot, Romane (MTR)
* Eleveurs de brebis laitières
* Pas d’intérêt pour la rusticité
* Réforme sur les critère de
production
- Elevage de brebis laitière
Grèce : Frizarta
* Sélectionneurs en contrôle de
performances
* Sélection à partir des génotypes
et phénotypes
* Peu d’intérêt pour la rusticité
* Réforme sur la production et la
santé
Espagne : Assaf,
Uruguay,
Italie : Saanen
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 10
SMARTER
7.3 Choice modelling
 Choix des caractères de R&E et de leurs niveaux par race
 Enquêtes implémentées dans le logiciel 1000Minds et traduction
dans les langues de chacun des pays partenaires
 Enquêtes complétées à 55 % :
 Uruguay: 86/100
 Italie: 33/100
 Grèce: 249/300
 France: 53/200 (manech TR, lacaune, CDL, romane)
 Espagne: 1/75
10
Principales réalisations
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 11
SMARTER
11
0
5
10
15
20
Lait
MSU
Mammites
Parasitisme
Efficience
alimentaire
Prolificité
Longévité
Mortalité
0
5
10
15
20
Lait
MSU
Mammites
Parasitisme
Efficience
alimentaire
Prolificité
Longévité
Mortalité
0
5
10
15
20
Lait
MSU
Mammites
Parasitisme
Efficience
alimentaire
Prolificité
Longévité
Mortalité
Groupe « Production » Groupe « Santé »
Groupe « Santé/Efficacité »
Diagramme radar du groupe de préférence 1 : valeurs
d’utilité (bleu) en comparaison des valeurs d’utilité moyennes pour
chaque caractère (vert)
Diagramme radar du groupe de préférence 4 : valeurs
d’utilité (bleu) en comparaison des valeurs d’utilité moyennes pour
chaque caractère (vert)
Diagramme radar du groupe de préférence 2 : valeurs
d’utilité (bleu) en comparaison des valeurs d’utilité moyennes pour
chaque caractère (vert)
n=3 n=7 n=8
*
*
*
*
*
*
*
 Analyse préliminaire en Manech Tête Rousse des caractères privilégiés par les éleveurs
 Une diversité de profils de préférences (3 groupes)
7.3 Choice modelling
Principales réalisations
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 12
SMARTER
 OSIRIS : un modèle bio-économique
pour élaborer des nouveaux objectifs de
sélection
 Modèle pour une race ovin lait – Lacaune
 Pas de travail inclus initialement
 Objectif : Inclure les coûts liés au travail
pour des caractères de R&E sélectionnés
en cohérence avec les travaux des autres
tâches et WPs
 Le travail n’est pas inclus comme
caractère en tant que tel mais intégré
dans les valeurs des autres caractères
12
Production
de lait
autres
Caractères
maternels
7.3 Choice modelling
Principales réalisations
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 13
SMARTER
13
Evolution du bénéfice
global avec l’intégration
du travail
Mais très peu de
changements dans les
pods économiques et
l’objectif de sélection
Pas de reclassement des
caractères
Impact à envisager sur les
index et les réponses à la
sélection
 Poids économiques incluant le travail pour une race ovin lait
 Le même travail est en cours pour une race ovin viande
7.3 Choice modelling
Principales réalisations
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 14
SMARTER
 3 cas d’études choisis:
 Ovin lait – système extensif (Lacaune),
 Ovin viande (multi-races),
 Caprin lait – système intensif (breed TBC)
 Caractères à inclure à développer
 Système lacaune : longévité fonctionnelle et efficience alimentaire
 En attente des résultats provenant des autres tâches
14
7.4 Simulations des programmes de sélection
Principales réalisations
Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 15
SMARTER
A venir
 7.1 : Développement des modèles pour les Mammites, parasitisme et boiteries à
partir de données issues de
 Chèvres Skopelos (GR), Ovins Frizarta (GR) et Lacaune (FR)
 Accélération de l’analyse des enquêtes du 7.2 et 7.3 –
en prévision des articles à publier
 Finalisation de l’analyse multicritères pour une race ovine laineuse en Uruguay
 Démarrage des modélisations du 7.4 (incluant les éléments des WP1 etWP2)
15

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WP7 - Des objectifs de sélection équilibrés pour la résilience agro-écologique

  • 1. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 1 This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 772787 WP7 – Des objectifs de sélection équilibrés pour la résilience agro-écologique Principales réalisations Stéphanie Coppin (IDELE) - Vincent Thénard (INRAE) Mars 2022
  • 2. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 2 SMARTER Structure du WP7 2  Concevoir et développer des objectifs de sélection équilibrés de résilience et d'efficience (R&E) qui permettent de promouvoir une sélection ovine et caprine riche en diversité :  7.1 Modélisation de l'impact agro-écologique de la sélection des caractères R&E au niveau des exploitations agricoles,  7.2 Analyse à partir d’entretiens des préférences des éleveurs et sélectionneurs (i) pour des caractères R&E, (ii) l'acceptabilité des nouvelles techniques et (iii) la volonté de partager l'information,  7.3 Modélisation de la valeur économique, environnementale et sociale des traits pour informer la pondération des traits R&E dans des objectifs de sélection équilibrés,  7.4 Méthode d’un indice de sélection (simulation de programmes d'élevage) pour évaluer l'impact à long terme de la sélection pour les caractères R&E sur les populations ovines et caprines.
  • 3. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 3 SMARTER Principales réalisations  Développement du « code » pour incorporer la performance des animaux pour la résilience aux défis infectieux et non-infectieux (de la tâche 3.3) et intégration de ce « code » dans le modèle au niveau de l'exploitation.  Données acquises pour :  Système Extensif : race ovine Lacaune (FR)  Système Intensif : race ovine Chios (GR)  Système Semi-intensive/double produit : race ovine Frizarta (GR)  Système Intensif : race caprine Alpine goats (FR)  Système Extensif et semi-extensive : race caprine Skopelos (GR) 3 7.1 Modélisation de l’impact AE
  • 4. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 4 SMARTER  Modèle mis en œuvre dans une ferme ovine de Chios  Scénarios étudiés à l'aide du modèle SMARTER : 1. Optimisation de la production dans les circonstances actuelles 2. Utilisation moindre du capital variable pour l'alimentation (efficacité alimentaire) 3. Impact des mammites sur les performances de l'exploitation 4. Impact des parasites gastro-intestinaux sur les performances de la ferme 4 Principales réalisations 7.1 Modélisation de l’impact AE
  • 5. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 5 SMARTER 5  Enquêtes terminées à 86 %. Principales réalisations 7.2 Analyse des préférences Pays Entretiens Faits Race Uruguay 15 16 9 Corriedale, 7 Merinos Grèce 60 60 5 Assaf, 19 Lavaune, 16 frizarta, 11 Chios, 5 Boutsko, 4 Skopelos France 80 83 22 Lacaune, 21 Manech Tête Rousse, 21 Causse du Lot, 19 Romane Italie 50 50 35 Alpine, 15 Saanen Espagne 60 29 29 Assaf
  • 6. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 6 SMARTER  Analyse préliminaire des pratiques de sélection des éleveurs de brebis laitières de Lacaune  Identification de 5 groupes d'éleveurs ayant des pratiques de sélection différentes.  La construction de cette analyse est utilisée pour le traitement des données par d'autres pays/races.  Combiner toutes les données pays/races pour effectuer une analyse globale 6 Principales réalisations 7.2 Analyse des éleveurs de Lacaune
  • 7. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 7 SMARTER  Le profil 1 est constitué des 2 éleveurs utilisant peu l’index de synthèse. Ils sélectionnent plutôt leurs animaux sur la productivité laitière et semblent donner une grande importance aux caractères du standard de race.  Le Profil 2 composé de 5 éleveurs, se démarque par la présence de la variable« rusticité ». Il regroupe les éleveurs souhaitant ajouter la rusticité comme nouveau critère de sélection en priorité.  Le profil 3 correspond à un groupe de 8 éleveurs qui souhaitent ajouter des caractères liés à la santé, à résistance au parasitisme.  Le profil 4, est constitué de 4 éleveurs qui jugent l’ISOL comme insuffisant : ils ont besoin d’informations supplémentaires pour sélectionneur leurs animaux.  Le profil 5 est composé de 3 éleveurs en AB qui visent la productivité. 7 Principales réalisations 7.2 Analyse des éleveurs de Lacaune
  • 8. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 8 SMARTER 8 Principales réalisations 7.2 Analyse factorielle mixte de tout l’écahntillon 2-Sélectionneur 2-Éleveur 1- Hors ContrôleP 1-ContrôleP 3-Indice élem pas connu 4- Prod 3- Robustesse &Santé 3-Robustesse 3-Pas de trait nvx 4-Pas de critère de réforme 4-Critères fonctionnels 4-Repro&Prod 4-Prod Age Santé 3-Prod Intensité de réforme Intensité de durabilité Taux IA Taux de réforme Intensité de sélection
  • 9. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 9 SMARTER 9 Principales réalisations 7.2 Analyse factorielle mixte *Eleveurs hors contrôle de performance, ne connaissant pas/peu les indices de sélection. * Sélection à partir du phénotype des animaux. * Pas d’attente pour de nouveaux critères - Elevage brebis laitière, - Grèce : Boutsko, Chios, Skopelos * 2/3 Eleveurs 1/3 Sélectionneurs * Recherche des traits de robustesse et de santé. * Attente de nouveaux critère dans les indices de sélection * Réforme sur trait fonctionnel Elevage de brebis viande France CdLot, Romane (MTR) * Eleveurs de brebis laitières * Pas d’intérêt pour la rusticité * Réforme sur les critère de production - Elevage de brebis laitière Grèce : Frizarta * Sélectionneurs en contrôle de performances * Sélection à partir des génotypes et phénotypes * Peu d’intérêt pour la rusticité * Réforme sur la production et la santé Espagne : Assaf, Uruguay, Italie : Saanen
  • 10. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 10 SMARTER 7.3 Choice modelling  Choix des caractères de R&E et de leurs niveaux par race  Enquêtes implémentées dans le logiciel 1000Minds et traduction dans les langues de chacun des pays partenaires  Enquêtes complétées à 55 % :  Uruguay: 86/100  Italie: 33/100  Grèce: 249/300  France: 53/200 (manech TR, lacaune, CDL, romane)  Espagne: 1/75 10 Principales réalisations
  • 11. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 11 SMARTER 11 0 5 10 15 20 Lait MSU Mammites Parasitisme Efficience alimentaire Prolificité Longévité Mortalité 0 5 10 15 20 Lait MSU Mammites Parasitisme Efficience alimentaire Prolificité Longévité Mortalité 0 5 10 15 20 Lait MSU Mammites Parasitisme Efficience alimentaire Prolificité Longévité Mortalité Groupe « Production » Groupe « Santé » Groupe « Santé/Efficacité » Diagramme radar du groupe de préférence 1 : valeurs d’utilité (bleu) en comparaison des valeurs d’utilité moyennes pour chaque caractère (vert) Diagramme radar du groupe de préférence 4 : valeurs d’utilité (bleu) en comparaison des valeurs d’utilité moyennes pour chaque caractère (vert) Diagramme radar du groupe de préférence 2 : valeurs d’utilité (bleu) en comparaison des valeurs d’utilité moyennes pour chaque caractère (vert) n=3 n=7 n=8 * * * * * * *  Analyse préliminaire en Manech Tête Rousse des caractères privilégiés par les éleveurs  Une diversité de profils de préférences (3 groupes) 7.3 Choice modelling Principales réalisations
  • 12. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 12 SMARTER  OSIRIS : un modèle bio-économique pour élaborer des nouveaux objectifs de sélection  Modèle pour une race ovin lait – Lacaune  Pas de travail inclus initialement  Objectif : Inclure les coûts liés au travail pour des caractères de R&E sélectionnés en cohérence avec les travaux des autres tâches et WPs  Le travail n’est pas inclus comme caractère en tant que tel mais intégré dans les valeurs des autres caractères 12 Production de lait autres Caractères maternels 7.3 Choice modelling Principales réalisations
  • 13. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 13 SMARTER 13 Evolution du bénéfice global avec l’intégration du travail Mais très peu de changements dans les pods économiques et l’objectif de sélection Pas de reclassement des caractères Impact à envisager sur les index et les réponses à la sélection  Poids économiques incluant le travail pour une race ovin lait  Le même travail est en cours pour une race ovin viande 7.3 Choice modelling Principales réalisations
  • 14. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 14 SMARTER  3 cas d’études choisis:  Ovin lait – système extensif (Lacaune),  Ovin viande (multi-races),  Caprin lait – système intensif (breed TBC)  Caractères à inclure à développer  Système lacaune : longévité fonctionnelle et efficience alimentaire  En attente des résultats provenant des autres tâches 14 7.4 Simulations des programmes de sélection Principales réalisations
  • 15. Table Ronde Nationale SMARTER 5 et 6 avril 2022 – Sevremont (Fr) WP7 S. Coppin – V. Thénard 15 SMARTER A venir  7.1 : Développement des modèles pour les Mammites, parasitisme et boiteries à partir de données issues de  Chèvres Skopelos (GR), Ovins Frizarta (GR) et Lacaune (FR)  Accélération de l’analyse des enquêtes du 7.2 et 7.3 – en prévision des articles à publier  Finalisation de l’analyse multicritères pour une race ovine laineuse en Uruguay  Démarrage des modélisations du 7.4 (incluant les éléments des WP1 etWP2) 15