Principes de base de l'alimentation des ruminants

L’objectif de l’alimentation est de fournir à tout animal les éléments nutritifs nécessaires pour satisfaire au mieux l’ensemble de ses besoins. Ces apports doivent lui assurer une croissance et une production optimales, tout en maintenant sa santé et ses capacités reproductives. Pour les ruminants, vient s’ajouter la nécessité de prendre en compte leurs particularités digestives qui leur permettent de valoriser les fourrages.

Les vaches laitières ont donc la capacité de digérer les aliments contenant de fortes quantités de fibres végétales. La complémentation de cette ration fourragère par des concentrés doit toujours être réalisée pour assurer un bon fonctionnement de la flore du rumen. Les micro-organismes du rumen, par leur activité, permettent à la vache de valoriser les aliments qu’elle consomme.

Quelques règles de base pour une alimentation optimale

• S’assurer que les vaches mangent à volonté (ration accessible à l’auge tout au long de la journée, minimum 5% de refus consommables, place à l’auge adaptée à l’effectif, abreuvoirs accessibles, bien dimensionnés et eau de bonne qualité…).
• Favoriser l’ingestion de fourrages en équilibrant la ration en énergie et protéine.
• Equilibrer la ration autour de 100 g PDIE/UFL : c’est à ce niveau que les vaches valorisent le mieux la protéine de la ration. En dessous, la production laitière sera fortement impactée. Au-dessus, la production n’augmentera que légèrement et ne permettra pas de « payer » les concentrés supplémentaires.
• Couvrir les besoins en minéraux, oligo-éléments et vitamines en utilisant un AMV adapté à sa ration. Inutile de sur-doser.

La même ration convient à l’ensemble du troupeau. Comme pour les autres espèces de ruminants, le modèle INRA 2018 a permis de mettre à jour les principes de l’alimentation pour un animal moyen. Mais en pratique, les chèvres sont généralement réparties en groupes par niveau de production et reçoivent des rations complètes distribuées seules ou avec un complément de fourrages à volonté.

Le modèle INRA 2018, issu du projet dit « Systali », s'est appuyé sur des actualisations de lois biologiques sous-jacentes pour établir les nouvelles valeurs du calcul des besoins alimentaires et des réponses des animaux ruminants à l'alimentation (figure 1, INRA, 2018). Cet ouvrage comprend le chapitre 21 consacré aux caprins (Sauvant et Giger-Reverdin, 2018), sachant que certains aspects concernant la nutrition et l'alimentation des chèvres sont traités dans d'autres chapitres de l’ouvrage (INRA, 2018) : lois de réponse (Ch. 9), rejets azotés (Ch. 13) et de méthane (Ch. 14), composition corporelle (Ch. 6), composition du lait (Ch. 11), acidose (Ch. 15).

Dans le chapitre 21, qui représente l'essentiel du « modèle caprin INRA, 2018 », toutes les données de base des modèles de calculs des besoins et des réponses aux pratiques alimentaires ont été revisitées. Cependant, ces lois ne concernent qu'un individu « moyen » alors que les pratiques alimentaires des caprins s'appliquent essentiellement au niveau des lots d'animaux, c'est à dire à une échelle plus intégrée (figure 1).

En outre, dans le chapitre 21, de nouveaux modèles d'évolutions dans le temps des principaux critères liés à la croissance, à la lactation, à la gestation et à la dynamique des réserves ont été proposés ; en revanche, ils n'ont pas été intégrés au sein d'un modèle global cohérent. Ces différents aspects ont été abordés de façon résumée par Sauvant et Bluet (2020). Ce travail a donc été entrepris pour se rapprocher des pratiques des éleveurs en réalisant un élargissement spatio-temporel des recommandations caprines INRA 2018 (figure 1). Il a consisté à modéliser, d'une part, la problématique de l'alimentation en lots et, d'autre part, les articulations entre les principaux phénomènes dynamiques d'une chèvre moyenne sur un cycle de production. Seul le premier aspect est considéré dans cette première publication. Le second sera présenté dans la publication suivante (Sauvant et al., 2021).

Alimentation des lots de chèvres

Compte tenu des contraintes de conduite d’élevage, l'alimentation des chèvres ne peut se pratiquer à l'échelle des individus, mais elle s'applique à une échelle organisationnelle plus large qui est le lot (figure 1). Un lot (alimentaire) correspond à un groupe d’animaux qui reçoit la même ration au sens qualitatif. Cependant, les individus du lot ont tous des potentiels et des besoins différents liés à leurs propres caractéristiques : production laitière, âge, poids, stade de lactation, etc.

Pour gérer au mieux la conduite alimentaire d'un lot, on prend en compte uniquement la variabilité des productions laitières, car elle est à la fois la plus facile à mesurer et la plus déterminante (voir plus loin). Ainsi, on repère systématiquement 3 animaux en fonction de leur production : la « chèvre moyenne », la « chèvre-cible » et la « chèvre faible productrice » correspondant au premier décile des productions (Idele, 2011). Cette approche était déjà appliquée dans le logiciel « Capalim » sur la base du modèle INRA, 2007.

La ration commune (fourrages + concentrés) distribuée au lot est donc établie de façon à ce que la chèvre cible soit alimentée à son potentiel de production comme défini dans le système INRA, 2018. De fait, cette chèvre cible est la seule alimentée à son potentiel. Ainsi les autres chèvres, sont dans une situation de réponses, car elles sont, soit suralimentées (si leur potentiel est inférieur à celui de la cible), soit sous-alimentées (si leur potentiel est supérieur à celui de la cible). Cette notion d'animal cible est également pratiquée chez les brebis laitières (Bocquier et Caja, 2001).

Le niveau de production de cet animal cible est défini de manière à ce qu'une proportion voulue des animaux ait ses besoins énergétiques couverts (0,75 par exemple correspond à une cible de 75 %). À titre d’exemple, la figure 2 montre, pour un lot produisant 4,23 ± 0,8 kg/j de PLS potentielle (PLSpot), la position de ces 3 chèvres par rapport à la distribution, selon une loi normale, des PLSpot c'est à dire ramenées à un lait avec un TB de 35 g/kg et un TP de 31 g/kg.

La figure 2a présente l'histogramme de la distribution des PLSpot et la figure 2b la droite de Henry qui permet d'obtenir les PLSpot des 3 chèvres « faible », « moyenne » et « cible » (3,37, 4,24 et 4,68 kg/j respectivement) à partir des pourcentages des chèvres ayant leurs besoins énergétiques couverts (10, 50 et 75 %, respectivement). Ces 3 valeurs se calculent par l'application d'une fonction inverse de la loi normale.

Une fois ces animaux définis, toutes les chèvres du lot reçoivent la même quantité d'aliment concentré que la cible. On considère que chaque individu ingère cette quantité, sauf dans le cas d'une ration mélangée comprenant un fourrage et un concentré qui sera traité plus loin. L'ingestion de fourrage dépend alors de la capacité d'ingestion et de la substitution entre les concentrés et les fourrages autour de l'état d'équilibre énergétique (voir plus loin).

La chèvre moyenne est importante à repérer, car elle est considérée comme ayant les caractéristiques moyennes du lot, notamment en termes d’ingestion de fourrage et permet ainsi de piloter la distribution. La chèvre faible productrice est utilisée comme « sentinelle » par rapport à certains risques nutritionnels (voir plus loin). Les réponses de production de l'ensemble du lot sont la somme des réponses des individus calculées à l'aide des équations de réponse INRA, 2018.

Démarches pour raisonner l'alimentation des lots de chèvres

Plusieurs démarches sont appliquées pour raisonner l'alimentation des lots de chèvres :

1. Lorsqu'on connait les potentiels de production des individus (PLpoti, TBpoti, TPpoti, PLSpoti), il est possible de calculer les réponses multiples de production d'un lot en passant par le calcul des réponses individuelles observées (PLi, TBi, TPi, PLSi, figure 3) et en tenant compte de critères définissant le contexte d’alimentation du lot (proportion des animaux ayant les besoins couverts par le choix de la cible, qualité du fourrage, potentiel de production...). Cette démarche est décrite dans la partie 3 ;
2. En revanche, mises à part les productions observées, le plus souvent on ne dispose pas d'information sur les potentiels productifs des animaux. Il convient alors de pouvoir mettre en œuvre une démarche, en quelque sorte réciproque de la précédente, de type « ingénierie reverse » permettant de calculer les productions potentielles à partir des données observées. Cette approche est présentée dans la partie 4 de cet article (figure 3).

Enfin, ces différentes approches peuvent être combinées à l'aide de deux principaux modes de calcul.

1. Le mode « calcul » permet d’explorer les situations possibles au sein d'un contexte. Dans ce mode, les quantités ingérées de chaque aliment seront déterminées par calcul pour nourrir l’animal cible à son potentiel et saturer la capacité d’ingestion de chaque individu.
2. Le mode « constat » permet quant à lui d’effectuer les démarches de calcul à partir des quantités moyennes d’aliments ingérées par le lot et données par l’utilisateur, telles qu’il les a constatées.

Données et informations utilisées dans la gestion des lots

Deux principales catégories de données et d'informations sont utilisées dans la gestion des lots :

1. la production laitière brute moyenne « observée » du lot au stade considéré (PLmoy, kg/j) ainsi que les données de production individuelle de lait brut (PLi). Ces données permettent de quantifier la dispersion des individus autour de la PLmoy, appréciée par l'écart-type d'une distribution supposée gaussienne (ETPL) comme dans la figure 2. Si l’on ne peut pas faire l'hypothèse d'une loi normale de distribution des PLmoy il convient de diviser le lot de N chèvres en sous-lots de ni chèvres (N = Σni) et de niveau de production PLi (écart de 0,2 kg/j entre sous-lots). La même approche s'applique également pour les productions laitières standards PLS ;
2. les estimations des potentiels moyens du lot à l’échelle de la lactation (production laitière potentielle à 300j, du TB potentiel moyen de la lactation, du TP potentiel moyen de la lactation, soit respectivement PLpot300, TBpot300 et TPpot300), dont on peut déduire les productions potentielles brutes (PLpot), ainsi que les TBpot et TPpot au stade considéré, grâce aux équations 21.1a, 21.1b et 21.2 du chapitre 21 (INRA, 2018). De ces valeurs, on peut déduire la PL standard potentielle au même stade (PLSpot).

Au-delà de ces données liées à la production, d'autres caractéristiques utiles concernant l’alimentation d’un lot sont à prendre en compte. Il s'agit en particulier de son stade moyen de lactation et/ou de gestation, du poids et de la parité des animaux. Sur ces aspects, pour des raisons pratiques, on considérera dans l’approche que chaque individu i possède les caractéristiques de la moyenne du lot.

En pratique, cette démarche a été conçue et mise en place en plusieurs étapes principales. Un premier travail a consisté à modéliser l'influence du niveau de refus d'un fourrage sur son ingéré et à actualiser les lois de réponse aux apports d'aliments concentrés qui avaient été présentées dans INRA 2018.

Critères essentiels dans les approches de l'alimentation des lots

Ces deux critères sont essentiels dans les approches de l'alimentation des lots. La construction des équations de prévision correspondantes a été présentée par Sauvant et Giger-Reverdin (2018). Le calcul de la capacité d'Ingestion des individus (CIi, en UEL/j) est fonction du poids vif moyen du lot (PV) et de leur production laitière standard potentielle (PLSpoti, cf. Eq 21.46, INRA, 2018). Il intègre également des indices multiplicatifs, compris entre 0 et 1, pour tenir compte des stades moyens de lactation (Ind_CILact), de gestation (Ind_CIGest) du lot et de la teneur en MAT du régime (Ind_CIMAT), ce dernier point nécessitant un calcul itératif.

Pour les calculs, on retient en général une hypothèse de PV identique pour tous les animaux, correspondant au PV moyen du lot. Par ailleurs, un travail (Sauvant, Giger-Reverdin, Delagarde, non publié) de comparaison des niveaux de Matière Sèche Ingérée (MSI) a été effectué entre trois grandes séries de données mesurées : (1) la base Caprinut (INRA, 2018) qui a servi à établir l'Eq [2a], (2) la base de données expérimentales d'ingestion de l'Unité MoSAR (Giger-Reverdin et al., non publié) et (3) la base de données expérimentales d'ingestion de Méjussaume (Unité Pegase, Delagarde et al., non publié). Il apparaît que les résultats de MSI sont très cohérents entre les trois bases de données lorsque les valeurs de MSI sont corrigées par le niveau de production de lait et le PV pris comme covariables. En outre, ils ne diffèrent pas des résultats obtenus lorsqu'on applique à ces données huit équations publiées dans la bibliographie de prévision de la MSI des chèvres laitières. Ces différents résultats renforcent le bien-fondé de l'Eq [2a].

Le calcul des besoins énergétiques théoriques des individus (BesUFLthi, en UFL/j) se fait à partir de l'équation suivante, sachant que le programme INRATION®/Rumin’Al tient compte aussi des besoins de croissance (BesUFLgain) et de gestation (BesUFLgest) tels qu'ils sont formulés dans le chapitre 21 (INRA, 2018) :

Le critère UFLVPRpot traduit la dynamique des réserves énergétiques qui est liée au potentiel de production, au stade dans le cycle de production et à la note sternale d'état corporel moyen du lot à la mise bas (NECst). Son calcul est décrit dans l’équation 21.19 du chapitre 21 (INRA, 2018). Ainsi lorsque UFLVPRpot est supérieur à 0, les animaux mobilisent de l'énergie qui vient s'ajouter aux apports. Cette prise en compte de la dynamique des réserves est nécessaire puisque les lois de réponses multiples aux apports (cf. 2.2.

Influence du niveau d’offre et de tri des fourrages sur le niveau d’ingestion

Depuis la publication des équations INRA 2018, de nouveaux résultats ont été obtenus ce qui nous a amenés à actualiser nos propositions. L’influence du niveau d’offre et de tri des fourrages sur le niveau d’ingestion n'avait pas été abordé dans INRA (2018). Pour gagner en précision, nous avons cherché à en intégrer les effets sur la capacité d'ingestion et sur la valeur UEL des fourrages des animaux.

Ainsi, nous avons rassemblé les données de 7 expériences publiées dans lesquelles le niveau du fourrage offert avait varié entre les 2 lots d'une même expérience (l'une d'elles comportant 3 lots). La relation intra-expérience moyenne obtenue est assez précise. Elle correspond à la régression suivante avec les niveaux d'ingestion de MS exprimés en g de MSI par kg de PV métabolique (PV0,75) pour rendre comparables les données entre les différentes expériences :

Il convient de noter que cette prise en compte de la réponse de l'ingestion à l'offre de fourrage intègre en réalité deux phénomènes : d'une part, la stimulation de l’appétit par une offre supérieure et, d'autre part, le tri effectué par les animaux qui induit une baisse de la teneur en parois du fourrage ingéré comparativement à l'offert et donc une plus faible valeur UELFO. Selon le coefficient de pente de cette régression [E1], lorsqu'on offre 100 g de MS de fourrage en plus, son ingestion augmente de 24±4 g MS, la différence, soit 76 g, correspondant à des refus.

Logiquement, le niveau des refus s'accroît systématiquement avec celui de l'offre. Au sein de ces expériences, les niveaux moyens de refus par rapport à l’offert ont été de 18,1 et 39,4 % en MS, respectivement pour les lots « bas niveau » et « haut niveau » d'offre. Pour prendre en compte ces résultats, pour un animal caractérisé par sa CI et selon les valeurs d'encombrement (UELFO) des fourrages dans les tables INRA 2018 (T), on considère qu’on a un niveau maximal d'ingestion de fourrage de MSIFOmaxT= CI/UELFO.

Si on lui offre une quantité supplémentaire de fourrage ΔMSFOsup, l’effet de stimulation de l’appétit conduit à accroître son ingestion selon la relation :

La proportion de MSFO de refus (0R=0,76×MSFOsupMSIFOmaxT+MSFOsup d’où on déduit une première expression de MSIFOmaxT :

D’autre part, le niveau relati...

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