THÈSE DE DOCTORAT Naceur M’HAMDI

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1 THÈSE DE DOCTORAT Naceur M’HAMDI
MINISTÈRE DE L’AGRICULTURE ET DE L’ENVIRONNEMENT INSTITUT SUPÉRIEUR AGRONOMIQUE DE CHOTT -MERIEM THÈSE DE DOCTORAT EN SCIENCES AGRONOMIQUES Agriculture Durable Indicateurs génétiques d’adaptation et de bien-être exprimés à travers certains caractères fonctionnels chez la vache Holstein de Tunisie Naceur M’HAMDI Directeur de thèse Pr. Mohamed BEN HAMOUDA

2 Introduction et problématiques PLAN
1 PLAN Objectifs du travail 2 Résultats 3 Conclusions et perspectives 4

3 Evolution des techniques d’ élevage Conditions de vie de la VL
Introduction et problématique Evolution des techniques d’ élevage Conditions de vie de la VL Cette reconnaissance peut avoir des conséquences socio-économiques majeures sur la filière lait, par l’interdiction de certaines techniques d’élevage et la promotion d’autres pratiques, davantage respectueuses du bien-être. Certains modes d’élevage résument bien la défiance du public vis-à-vis aux techniques accusées d’engendrer la souffrance. Si l’animal est capable de souffrir, c’ est qu’ il est un être vivant et sensible, devant faire l’objet de mesures prenant en compte son bien-être.

4 Le bien-être animal est aujourd'hui un élément incontournable
Introduction et problématique Le bien-être animal est aujourd'hui un élément incontournable Paysage Politique Economique Social

5 Introduction et problématique
Plusieurs études ont été réalisées sur l’élevage bovin laitier en Tunisie Cependant, le problème du bien-être animal n’a pas été soulevé alors qu’il fait l’objet de nombreuses études dans d’autres pays C’est pourquoi l’évaluation du bien-être des vaches laitières est indispensable afin qu’elle soit un précurseur de la réflexion sur la problématique du bien-être animal en Tunisie

6 Introduction et problématique
Le bien-être animal État d’harmonie physique et psychologique de l’animal avec lui-même et avec son environnement (Fox, 1984) État dans lequel se trouve un animal qui essaie de s’adapter efficacement à son milieu (Broom, 1987, Colson, 2006)

7 Introduction et problématique
Objectifs du travail 2 PLAN Introduction et problématique 1 Résultats 3 Conclusions et perspectives 4

8 Evaluation du bien-être de la vache laitière de race Holstein
Evaluation Directe Outil d’évaluation multicritère du bien-être des vaches laitières proposé par le projet Welfare Quality®. Observations (blessures, état corporel, boiteries, relation Homme-Animal, etc…) Mesure des performances (PL, reproduction, mammites)

9 Evaluation du bien-être de la vache laitière de race Holstein
Evaluation Indirecte Caractères Fonctionnels: Résistances aux mammites Fertilité Longévité

10 Introduction et problématique
Résultats 3 PLAN Objectifs du travail 2 Introduction et problématique 1 Conclusions et perspectives 4

11 BE Résistance aux mammites Performances de reproduction
1 2 3 BE Performances de reproduction Durée de vie productive La fertilité des vaches laitières est un indicateur de leur santé et par conséquent leur bien-être puisqu’il semblerait que les vaches ayant une production laitière élevée auraient des problèmes de reproduction. La diminution de la fertilité peut refléter un bien-être médiocre. La résistance aux mammites peut être jugée sur la base de la numération cellulaire dans le lait. Ce paramètre est utilisé pour le contrôle de la qualité du lait. Le comptage des cellules somatiques est le caractère le plus utilisé pour l’étude de la résistance aux mammites. L’analyse réalisée sur la base de données de la durée de vie productive et la production laitière de vaches Holstein. Les évaluations génétiques pour la longévité, appelée durée de vie, sont basées sur les dates et les raisons d’élimination pour les vaches soumises au contrôle laitier. L’analyse de la longévité fonctionnelle a été exécutée avec le modèle de risque proportionnel à l’aide du logiciel d’analyse de survie (Survival Kits) version Le modèle de Weibull a été utilisé L’évaluation indirecte du bien-être animal à travers la description détaillée des performances de reproduction

12 EVALUATION DIRECTE DU BIEN-ETRE ANIMAL

13 Méthode du travail Relation homme-animal Paramètres de reproduction
Une méthode de diagnostic de bien-être comprenant des observations du comportement (en particulier mouvements de lever ou de coucher, déplacement, etc.), des blessures (érosions cutanées), de la propreté et de la santé (boiteries, mammites) a été appliquée Les données ont été recueillies dans une fiche d’évaluation spécifique divisée en deux parties principales: remarques directes et questions posées à l’éleveur au cours de visites de 90 fermes laitières sélectionnées à partir d’un échantillon de 100 éleveurs qui répondaient au questionnaire Relation homme-animal La distance de fuite a été estimée dans le couloir d’alimentation (ADF) et immédiatement après l’alimentation dans la stalle (ADS) (Waiblinger et al., 2003). Paramètres de reproduction Les données utilisées pour étudier les différents paramètres de la fertilité ont été récupérées à partir des fiches individuelles des vaches L’évaluation de boiteries est basée sur l’observation des vaches en station et en marche (Sprecher et al., 1997; Berry, 2001) Les blessures ont été relevées sur le cou, les jarrets, les grassets et la cage thoracique des vaches, selon une méthodologie mise au point sur des vaches laitières en stabulations libres (Capdeville et Veissier, 2001) Une note d’état corporel a été attribuée à chaque animal selon la grille de notation adoptée par Edmonson et al. (1989).

14 Description des animaux
Age (mois) Poids vif (kg) Etat corporel (points) Boiterie (%) Génisse 18±2.2a ND 3.1±0.2a 5a Vache 33.5±7.0b 555.7±50.5 3.3±0.1b 63b ND= non disponible; les moyennes qui ne partagent pas la même lettre (a et b) sont différentes au seuil de signification α= 0.05 Ces deux groupes d’animaux ont respectivement un état corporel de 3.1±0.2 et 3.3±0.1 Les génisses étaient moins (P<0.0001) affectées par la boiterie (taux de prévalence de 5%) que les vaches (taux de prévalence de 63%)

15 Blessures Mesures testées Eté Hiver SLB SEN SLG Blessures totales (seuil 1) 37 48 23 28 39 19 Blessures graves (seuil 2) 13 17 14 11 12 8 SLB=stabulation libre, SEN=stabulation entravée et SLG=stabulation à logette Les notes de synthèse sont les blessures totales (seuil 1) et les blessures graves (seuil 2). 19 à 48% des élevages se distinguent par la fréquence moyenne de blessures totales (seuil 1) alors que seulement 8 à 17% des élevages se distinguent par la fréquence moyenne de blessures graves (seuil 2)

16 Boiteries Mesures testées Eté Hiver SLB SEN Boiteries évidentes (seuil 1) 27*** 11** 39*** 17* Boiteries graves (seuil 2) 12** 14* 21** 19* les taux les plus élevés de boiteries évidentes (39 et 17%) ont été enregistrés en hivers (P=0.004) contre 27 et 11% en été (P = 0.064), respectivement pour les stabulations libre et entravée On distingue les boiteries évidentes (seuil 1= notes 1 et 2) et les boiteries graves (seuil 2= notes 3, 4 et 5) es Pareillement, pour les boiteries graves (seuil 2), on a noté une différence significative entre le type de stabulation et la saison vis-à-vis du taux de prévalence de la boiterie. des effets significatifs de la saison et du type de logement sur le taux de prévalence de boiteries Les notes de boiteries attribuées en hiver sont corrélées aux notes attribuées en été, quel que soit le type de stabulation (stabulation libre: Χ2<0.001; stabulation entravée: Χ2 <0.05) La prévalence des boiteries est élevée dans les deux types de stabulation mais présente de fortes variations saisonnières Cependant, les variations saisonnières sont difficiles à interpréter car certains symptômes sont indépendants de la saison

17 Etat corporel La note de l’état corporel (BC) variait de 1.25 à 4 (vache en lactation). La majorité des vaches aient un score de 2.5 (50%) La majorité des vaches taries aient un score de 2.75 (65%) variant de 1.5 à 4. Nous avons considéré les vaches avec un score 2 ou moins comme «maigres». Le pourcentage moyen des vaches en lactation dans cette catégorie était de 18.9%

18 Relation homme-animal
Variation de la réponse des animaux au test de la distance de fuite Moyenne Min - Max 25% - 75% n ADFV 0.35±0.06** 175 ADFG 0.45±0.15** 0 – 2 0.07 – 1.2 100 ADFV% touché 61.45* ADFG% touché 48.56* 28.6 – 67.8 33.5 – 53.4 ADFV%> 0.2 m 37.4* ADFG%> 0.2 m 26.3* 22 – 33.6 25.3 – 29.7 ADSV 0.89±0.16 NS - ADSG 1.05±0.1 NS 0.4 – 1.8 **, différence au seuil de (P<0.01); NS, non significatif Les distances de fuite individuelles ont varié de 0 à 1.5 m et le pourcentage des animaux qui peuvent être touchés était de 41 à 97%

19 Une différence d’âge entre les fermes a été trouvée (P = 0
Une différence d’âge entre les fermes a été trouvée (P = 0.0 1) De même, on a noté une différence entre les fermes par rapport à la distance de fuite individuelle (P <0.01) avec 25% des fermes ayant une distance de fuite de 0.05 m et 75% ayant une distance de 0.15 m Il y avait une faible corrélation entre les distances de fuite et l’âge de l’animal (r = -0.14, P= 0.01) L’ADF moyenne était plus réduite chez les vaches que chez les génisses (P<0.05) soit 0.35±0.06 contre 0.45±0.15m La comparaison des distances de fuite au cours de l’alimentation a montré que les vaches ont maintenu une distance plus courte que les génisses traduisant une bonne relation homme-animal en particulier par les attitudes de l’éleveur pendant la traite et par l’intensité de contact avec l’animal

20 Au contraire, l’ADS était similaire chez les vaches que chez les génisses (P=0.11). Les pourcentages des animaux qui ont une ADF = 0, étaient respectivement de 55% chez tous les animaux, 48.56% chez les génisses et 61.45% chez les vaches (P <0.05) et de ceux qui se laissent toucher pendant plus de 3 secondes (ADF0> 3s) étaient 31.7, 26.3 et 37.4% respectivement chez tous les animaux, les génisses et les vaches Le test T a montré que l’ADS était supérieure à l’ADF (P<0.001) tant chez les génisses que chez les vaches. Dans l’analyse globale, l’âge de l’animal était corrélé avec la distance de fuite. En effet, chez les vaches, l’âge avait une forte corrélation avec l’ADF (0.57, P<0.01), alors que chez les génisses il avait une tendance à être en corrélation avec l’ADS (0.30, P<0.1)

21 Paramètres de production
Production laitière pour l’ensemble des vaches, la production laitière était en moyenne de kg avec un coefficient de variation de 17.4% Les quantités comprises entre 6000 et 7000 kg représentent 32.7% de l’ensemble des lactations tandis que 8.6% des vaches ont enregistré une quantité du lait totale supérieure à 7000 kg

22 Paramètres de production
Durée de lactation Les durées de lactation comprises entre 240 et 270 jours ont concerné 15.8% des vaches. Celles comprises entre 270 et 300 jours ont été relevées chez 38.2% des vaches. Alors que celles qui sont supérieures à 330 jours ont été observées chez 16.6% d’entre elles La durée de lactation totale était en moyenne de 312 jours avec un coefficient de variation de 17.7%.

23 Paramètres de production
Durée de tarissement La moyenne de la durée de tarissement obtenue était de 90 jours. La distribution des fréquences a montré que la durée de tarissement était inférieure à 2 mois chez 25.4% des vaches alors qu’elle était comprise entre 2 et 3 mois chez 45.6%

24 Paramètres de production
Fermes (n) IVV (jours) IVIA1 (jours) IVIAF (jours) NI AV1 (mois) Toutes les fermes 35 444 82 154 2.1 31.8 10-20 16 478a 87a 159a 2.3a 29.7a 21-30 12 437b 78b 147b 1.8ab 31.4ab >30 7 435b 73b 145b 1.6b 30.8b Les valeurs moyennes des paramètres de fertilité étaient de 444, 154, 82 jours, 31.8 mois et 2.1, pour IVV, IVIAF, IVIA1, AV1 et NI, respectivement Les résultats obtenus ont montré que les performances reproductives moyennes des vaches étaient faibles et restaient en dessous des objectifs fixés Le but du suivi de la reproduction d’une vache laitière était de mesurer les résultats obtenus et de les analyser par rapport à des objectifs

25 GENETIQUE DE LA RESISTANCE AUX MAMMITES

26 Des données relatives à 73
Des données relatives à contrôles laitiers des trois premières lactations, effectués sur 8350 vaches nées entre 1994 et 2001 et ayant vêlé entre 1996 et 2003 dans 114 fermes laitières, ont fait l’objet de cette étude L’analyse des CCS a porté sur les valeurs obtenues après transformation logarithmique en score (SCS), cette procédure étant classiquement appliquée pour normaliser la distribution des données Les composantes de la (co)variance sont estimées par la méthode «Derivative-Free Restricted Maximum Likelihood » DF-RML) Neumear et Groenveld, 1998) Modèle linéaire mixte Yijklmn = μ + Ti + MVj + AVk + NLl + Ti*AVk + MVj*AVk + Animm + eijklmn L’estimation des paramètres génétiques a été réalisée par le logiciel VCE 4.2 (Groeneveld, 1998)

27 Performances moyennes du CCS et SCS
Pour le CCS et le SCS, une tendance inverse à la PL a été trouvée pour ces deux caractères avec des valeurs minimales au 2ème contrôle de ± cellules/ml et 4.78±1.54 et des valeurs maximales au 10ème contrôle de ± cellules/ml et 5.24±1.56 respectivement Toutes les valeurs moyennes trouvées pour l’ensemble des contrôles sont largement supérieures à cellules/ml, moyenne accordée à la race Holstein (Coulon et al., 1996) Les valeurs très élevées des écarts types du CCS reflètent une très grande variabilité au niveau de ce caractère

28 Facteurs de variation de SCS
Sources de Variation ddl C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Troupeau (T) 113 *** Année de vêlage (AV) 6 Mois de vêlage (MV) 11 * (0.13)NS (0.11)NS (0.08)NS (0.29)NS (0.28)NS Numéro de lactation (NL) 2 (0.42)NS Troupeau – Année de vêlage (T*AV) 978 Mois - Année de vêlage (MV*AV) 66 Erreur résiduelle 3940 4539 5072 5777 5742 5731 5883 5860 4300 R2 (%) 37 25.3 36.4 35.7 33.2 34.6 32.8 34.7 36.9 36.6 Les résultats de l’analyse de la variance montrent que les principaux facteurs de variation jugés susceptibles d’affecter le SCS sont le troupeau, le mois de vêlage, l’année de vêlage et le numéro de lactation

29 Effets de l’année de vêlage
Ces résultats peuvent s’expliquer par la différence des conditions climatiques et alimentaires d’une année à l’autre Durant l’année 2000, on a enregistré de meilleurs résultats du SCS contre des résultats médiocres en 2001 Dans cette étude, l’année 2000 a été prise comme base de comparaison. L’effet de l’année de vêlage sur le SCS a été étudié pour les trois premiers et les trois derniers contrôles

30 Effets du numéro de lactation
une augmentation linéaire du SCS moyen d’environ 0.2 à 0.25 unités d’une lactation à l’autre Dans cette étude la deuxième lactation a été prise comme base de comparaison. Pour l’ensemble des contrôles on a constaté une augmentation du SCS de la première à la troisième lactation.

31 Effet de la taille du troupeau
Classe Classe 1 Classe 2 Classe 3 Troupeaux 36 54 24 SCS 4.27a 4.89 5.43b Les scores cellulaires les plus élevés ont été enregistrés dans les grands troupeaux (classe 3) alors que les taux les plus bas l’ont été dans les petits troupeaux (classe 1) L’effet de la taille du troupeau, mis en évidence par l’analyse de la variance, pouvait s’expliquer par la facilité d’application des mesures de prévention sur un effectif réduit. En effet, plus le cheptel est grand, moins le suivi individuel est assuré et plus le nombre de quartiers atteints est élevé

32 Paramètres génétiques
Résultats Héritabilité (%) Répétabilité (%) Contrôle Lait SCS C1 3 7.3 51.5 53.7 C2 10.7 18.9 55.3 59.5 C3 14.5 12.6 57.3 56.3 C4 10.4 0.1 55.2 50 C5 13.3 0.7 56.6 50.3 C6 13.7 3.3 56.9 51.6 C7 11.2 3.5 55.6 51.8 C8 11.6 10.3 55.8 55.1 C9 6 9.8 53 54.9 C10 18 59 Elles sont plus faibles que les estimations de l’héritabilité du SCS dans différents pays, utilisant différentes transformations logarithmiques et différents modèles qui sont comprises entre 0.08 et 0.31 les estimations de l’héritabilité du SCS par contrôle ont varié de à

33 PERFORMANCES DE REPRODUCTION

34 Méthode du travail Elles contiennent les performances de reproduction collectées de 1994 à 2003 Afin de décrire la fertilité d’un troupeau, cinq paramètres ont été calculés à partir des données d’insémination: taux de réussite à la première insémination (TRIA1), intervalle vêlage–première insémination (IVIA1), intervalle vêlage-insémination fécondante (IVIAF), intervalle vêlage-vêlage (IVV) et nombre d’inséminations par conception (NI). Les données collectées dans l’ensemble des élevages adhérents au contrôle laitier de la base de données de l’Office de l’Elevage et des Pâturages (OEP)

35 Méthode du travail L’intervalle vêlage-première insémination (IVIA1), l’intervalle vêlage-insémination fécondante (IVIAF) et l’intervalle vêlage-vêlage (IVV) ont été analysés en utilisant le modèle suivant: Yijkl = μ + Li+ Tj+ AVk+ SVl + AV*SVkl+ eijkl Le modèle utilisé pour analyser le nombre d’inséminations par conception est: Yjkl = μ + Tj+ AVk+ SVl + AV*SVkl+ eijkl Les données ont été analysées par les techniques des moindres carrés en utilisant la procédure du modèle linéaire général (GLM) (SAS Institute Inc., 1989)

36 Méthode du travail Ce programme se base sur la méthode BLUP appliquée au modèle animal et la méthode DF-REML «Derivative-Free Restricted Maximum Likelihood =Maximum de vraisemblance restreint sans dérivation)» (Meyer, 1989) Estimation des paramètres génétiques: Les analyses statistiques finales ont été effectuées en utilisant le programme MTDFREML (Multi-Trait Derivative Free Restricted Maximum Likelihood) (Boldman et al., 1993).

37 Analyse descriptive caractères enregistrements moyenne écart-type 1er quartile médiane 3ème quartile NI 65549 2.13 1.77 1 2 3 IVIA1 93.2. 80.15 58 75 103 IVIAF 150.85 75.65 84 138 194 IVV 28777 444.18 101.45 445 TRIA1 0.59 0.13 0.7 0.62 0.53 Les paramètres de fécondité et de fertilité obtenus dans notre étude sont très éloignés des objectifs standards définis pour une gestion efficace de la reproduction Cette étude comporte donc certaines insuffisances, en particulier des enregistrements ou des examens incomplets dans certains élevages. En outre, il n’a pas été possible d’étudier l’intervention des différents facteurs sur les performances de reproduction car la base de données était mal organisée La principale constatation de cette étude est un allongement des intervalles IVIAF, IVV et IVIA1 et une augmentation du nombre d’inséminations fécondantes

38 Intervalle vêlage-première insémination
Près de 48.2% des élevages aient un IVIA1 moyen supérieur à 90 jours. Les intervalles vêlage-insémination première entre , et jours sont respectivement de 32.8, 18.2 et 16.6%.

39 Intervalle vêlage-insémination fécondante
*17.3% des vaches ont un intervalle compris entre 90 et 120 jours * 25.7% ont un intervalle compris entre 60 et 90 jours * 34% des vaches ont un intervalle qui va au-delà de 120 jours

40 Intervalle vêlage-vêlage
La fréquence la plus élevée des intervalles entre vêlages, située entre 365 et 548 jours, était de l’ordre de 46.8% (fig. 21). Les intervalles entre vêlages inférieurs à 365 jours (34.3%) sont un indicateur de bonnes performances, alors que les intervalles vêlage-vêlage qui dépassent les 548 jours ont été de l’ordre de 18.9%.

41 Age au premier vêlage la fréquence des âges au premier vêlage était la plus élevée (41%) entre 27 et 30 mois. Plus de 90% des vaches ont mis bas entre 24 et 48 mois, soit entre 2 et 4 ans. D’autre part, aucun vêlage n’a été enregistré avant l’âge de 24 mois et plus de 20% ont vêlé entre 30 et 33 mois d’âge Ces résultats reflètent une mauvaise gestion de la mise à la reproduction des génisses

42 Taux de réussite en première insémination
Le Taux de réussite en première insémination (TRIA1) était de l’ordre de 33%, alors que l’objectif fixé est de 60% Même si les taux obtenus par plusieurs études ne sont guère meilleurs, ce résultat reflète une mauvaise gestion de la reproduction et l’absence d’une politique bien définie en matière de reproduction

43 Pourcentage de vaches inséminées au moins 3 fois
Sur les inséminations de rang 1, 44.8% de vaches conçoivent dès la 1ère ou à la 2ème insémination, alors que 55% sont remises au moins 3 fois à la reproduction. Les inséminations d’ordre supérieur ou égal à 3 ne sont pas forcément fécondantes. En effet, 38% des gestations ont nécessité au moins 3 IA Le nombre d’inséminations moyen par conception était de 2.5

44 Facteurs de variation Source de variation ddl NI IVIA1 IVIAF IVV F Pr>F T 125 28.99 <0.001 26.64 18.15 15.3 4 NL 7 2 0.0510 150.24 46.9 5.66 AV 9 77.79 83.03 43.70 74.7 2 SV 11 37.72 28.34 60.98 7.33 AV*SV 99 4.18 9.92 12.65 2.29 L’analyse de la variance (tableau 21) montre que le numéro de lactation a un effet (P<0.001) sur les intervalles IVIA1, IVIAF et IVV avec des valeurs de F de l’ordre de , 46.90, et 5.66 respectivement, mais aucun effet n’a été rapporté sur le NI De même, les paramètres de reproduction ont été affectés (P<0.001) par la saison de vêlage et l’interaction année de vêlage-saison de vêlage avec des valeurs de F respectivement de l’ordre de 37.72, 28.34, et 7.33 et 4.18, 9.92, et 2.29 Les effets du troupeau, de l’année de vêlage, de la saison de vêlage et de l’interaction année de vêlage- saison de vêlage sur les paramètres étudiés, étaient significatifs (P<0.001) L’année de vêlage a affecté (P<0.001) le NI et les intervalles IVIA1, IVIAF et IVV (77.79, 83.03, et 74.72).

45 Effet du numéro de lactation
Le NI a légèrement diminué avec le numéro de lactation, d’une valeur moyenne de 2.53 à la première lactation à 2.31 à la sixième lactation. De même, les intervalles vêlage-vêlage, vêlage-insémination première et vêlage-insémination fécondante ont varié entre , , et jours respectivement entre la première et la sixième lactation Ceci peut être dû au stress physiologique subi par les primipares, qui provoque un retard de l’IVIA1 et par conséquent un retard de l’IVIAF

46 Effet de l’année de vêlage
l’effet significatif de l’année de vêlage sur les performances de reproduction des vaches laitières peut être attribué aux changements des systèmes d’alimentation et de gestion, et des conditions environnementales qui varient d’une année à l’autre Une augmentation du NI a été observée durant la période allant de 1994 à Le NI a varié de 1.5 en 1994 à 2.5 en 2002, avec un pic en 1996 (>2.7) L’intervalle vêlage-vêlage a augmenté de 13 à 17 mois de 1994 à 2003 avec une augmentation remarquable en 1997 Une élongation des intervalles IVIA1, IVIAF et IVV a été observée sur plusieurs années La variation de l’intervalle vêlage-première insémination (IVIA1) montre que le nombre de vaches inséminées à moins de 50 jours après vêlage diminue durant les dernières années

47 Saison de vêlage L’analyse des variations saisonnières des performances de reproduction doit être interprétée à la lumière des influences réciproques. Cette remarque est sans doute à l’origine des résultats souvent contradictoires observés quant à l’effet de la saison Une élongation de ces intervalles a été observée de mois de juin au mois d’août et de la première quinzaine du mois de novembre à la première quinzaine de février Les intervalles augmentent durant les périodes les plus chaudes et les plus froides de l’année Une fluctuation du nombre d’inséminations durant l’année

48 Paramètres génétiques
Caractères NI IVV IVIA1 IVIAF h2 0.027 0.063 0.032 0.041 r 0.034 0.152 0.28 0.135 Répétabilité Les répétabilités estimées du nombre d’inséminations par conception (NI), de l’intervalle vêlage-vêlage (IVV), de l’intervalle vêlage-insémination première (IVIA1) et de l’intervalle vêlage insémination fécondante (IVIAF) sont respectivement de l’ordre de 0.034, 0.152, 0.28 et 0.135 Héritabilité les estimations de l’héritabilité sont de 0.027, 0.063, et respectivement pour le nombre d’inséminations par conception (NI), l’intervalle vêlage-vêlage (IVV), l’intervalle vêlage-insémination première (IVIA1) et l’intervalle vêlage-insémination fécondante (IVIAF).

49 EVALUATION DE LA DUREE DE VIE PRODUCTIVE

50 Méthode du travail La durée de la vie productive a été calculée sur le nombre de jours entre la date de premier vêlage et la date de dernier contrôle ou la date de réforme Les vaches qui étaient en vie à la fin de contrôle ont été traitées comme étant censurées à droite. En définitive vaches issues de 169 élevages ont été sélectionnées Le nombre de vaches, la moyenne, le minimum et le maximum de la durée de vie productive à partir des données censurées et non censurées sont donnés dans le tableau 24 LF (mois) Effectifs Minimum Moyenne Ecart-type Maximum Censurées 7503 2.3 37.5 23.6 127.3 Non censurées 29385 0.8 28.4 22.1 114.7 Toutes les données 36888 1.7 31.4 22.4 119.6

51 H (t, z) = H0(t) × exp (TAS + SN + PL + TT + ÂGE1 + PERE)
L’analyse de la longévité fonctionnelle a été exécutée avec le modèle de risque proportionnel du logiciel d’analyse de survie version 3.12 de Ducrocq et Sölkner (1998) Le taux de risque est supposé suivre ladistribution de Weibull. H (t, z) = H0(t) × exp (TAS + SN + PL + TT + ÂGE1 + PERE) Le kit de survie est utilisé: le progiciel fonctionne d’une manière autonome, il ne s’appuye pas sur les sous-programmes de mathématiques de la bibliothèque Les modèles de fragilité (terme utilisé dans les modèles incluant les effets aléatoires dans l’analyse de survie) ne sont supportés par aucun des logiciels connus (SAS ou SPSS)

52 Statistiques descriptives Longévité fonctionnelle
était de ± mois ce qui correspond à 3.5 ans de vie productive Le nombre moyen de lactations dans la présente étude était de 2.6 ± 1.7 Le pourcentage de vaches réformées après les deux premiers vêlages était de l’ordre de 57% et seules 7.14% de vaches peuvent atteindre leur cinquième lactation, ce qui explique, en partie, le nombre de lactations réalisées. 18.4 % des vaches ont une vie productive de l’ordre de 43 mois, ce qui est inférieur aux valeurs rapportées dans la littérature (Ben Gara, 1998)

53 Numéro de lactation-stade de lactation
Effets dans le modèle Numéro de lactation-stade de lactation le taux de risque de réforme en première lactation a suivi un modèle différent de celui des lactations suivantes et a fortement augmenté au cours des 235 jours puis a diminué de façon claire et resté faible jusqu’à 305 jours Le risque relatif de réforme augmente de manière constante tout au long de la lactation. Le plus grand risque était noté à la fin de chaque lactation. Un séjour plus court que prévu des vaches hautes productrices dans le troupeau peut s’expliquer par la reforme, pour des raisons autres que la production telles que les troubles de santé et des performances de reproduction non satisfaisantes (réforme involontaire) Les effets du numéro de lactation et du stade de lactation sur le risque relatif sont présentés de manière additive (numéro de lactation et stade de lactation)

54 Effet de la production laitière
Effets dans le modèle Effet de la production laitière les vaches qui produisent moins de lait ont un risque plus élevé d’être réformées (1.25), tandis que les vaches hautes productrices ont un risque moindre d’être réformées (0.35). Ce qui nous amène à conclure que le risque de réforme diminue avec l’augmentation de la production laitière

55 Effet de l’âge au premier vêlage
Effets dans le modèle Effet de l’âge au premier vêlage Une augmentation linéaire du risque relatif a été observée au fur et à mesure que l’âge au premier vêlage augmente. L’effet de l’âge au premier vêlage a entraîné une augmentation des taux de réforme avec l’âge passant de 0.96 (21 mois) à 1.43 (39 mois), avec le risque relatif (RR) de 1 pour un vêlage à 27 mois d’âge. Les vaches les plus jeunes au premier vêlage avaient un risque de réforme plus faible que les vaches âgées

56 Effet du changement de la taille du troupeau
Effets dans le modèle Effet du changement de la taille du troupeau En outre, les troupeaux qui augmentent de taille de 5 à 15% et plus de 25% chaque année ont des taux de réforme plus faibles par rapport à un troupeau stable (1.01 et 1.03, respectivement) la variation annuelle de la taille du troupeau est associée à un taux de réforme plus élevé (1.12) chez les troupeaux qui ont subi une diminution d’effectif de >25% de la taille du troupeau que dans les troupeaux stables (classe de référence)

57 Effet du changement de la taille du troupeau
Effets dans le modèle Effet du changement de la taille du troupeau En outre, les troupeaux qui augmentent de taille de 5 à 15% et plus de 25% chaque année ont des taux de réforme plus faibles par rapport à un troupeau stable (1.01 et 1.03, respectivement) la variation annuelle de la taille du troupeau est associée à un taux de réforme plus élevé (1.12) chez les troupeaux qui ont subi une diminution d’effectif de >25% de la taille du troupeau que dans les troupeaux stables (classe de référence)

58 Paramètres génétiques Numéro de lactation-stade de lactation
σ2s h2 h2o ρ σ2tas VP 0.123 0.19 1.21 0.21 La variance due au père obtenue dans cette étude était d’environ Les héritabilités étaient et 0.19 pour les échelles logarithmique et d’origine respectivement Les estimations de l’héritabilité sont dans la fourchette des résultats des études utilisant le modèle de Weibull (M’hamdi et al., 2010a; Sewalem et al., 2005)

59 Conclusions et perspectives PLAN
4 PLAN Résultats 3 Objectifs du travail 2 Introduction et problématique 1

60 Indicateurs Indices 1 2 3 5 4 Bien-être animal Sélection génétique Pratiques d’élevage Méthodes de mesure En examinant le bien-être des vaches laitières, quelques-unes des conséquences les plus importantes d’un mauvais bien-être sont les maladies (boiteries, mammites). Les problèmes de reproduction et de comportement sont aussi des indicateurs pertinents d’un mal-être. La sélection génétique pour la production laitière est le principal facteur causant un mal-être, en particulier les problèmes de santé et d’infertilité Cependant, les incidences de mammites et la chute des paramètres de reproduction indiquent souvent un mal-être; par contre un niveau élevé de production ne signifie nécessairement pas un bien-être L’application des mesures basées sur les animaux pour évaluer le bien-être des vaches laitières est une méthode utile pour déterminer l’impact des pratiques d’élevage sur les animaux eux-mêmes Ce travail de thèse mené dans le domaine du bien-être animal a conduit à son évaluation par le biais d’indicateurs Il existe de nombreuses méthodes de mesure que nous pouvons utiliser pour évaluer le bien-être de l’animal. Afin de juger le bien-être global de l’animal, il s’est avéré nécessaire de prendre un certain nombre d’indicateurs

61 Perspectives Les recherches multidisciplinaires visant à clarifier la relation entre la production, la santé et les indicateurs de bien-être et à développer des méthodes pratiques pour mesurer le bien-être animal seront nécessaires Un programme de sélection multi-caractères dans lequel la santé, la fertilité et le bien-être sont inclus parait parmi les voies qui furent explorées dans l’objectif d’élevage

62 Production scientifique
Articles (12)

63 Proceedings (2)

64 Communications orales (4)

65 Communications affichées (3)

66 Remerciements - Laboratoire de Biologie Animale Appliquée à l’Université d’Annaba, - Laboratoire de Génétique Moléculaire des Eucaryotes au Centre de Biotechnologie de Sfax, - Laboratoire d’Entomologie au Centre Régional des Recherches en Horticulture et Agriculture Biologique de Chott Meriem, Laboratoire d’Entomologie à l’Institut Zoologique de Leuven (Belgique), Laboratoire de physiologie et de physiopathologie des insectes à l’Institut National Agronomique de Tunis,