Modélisation de l'utilisation des nutriments et alimentation de précision des truies allaitantes
Référence
1494397989
Date limite pour postuler
07/06/2017
Date de publication
10/05/2017

Caractéristiques

Précision sur la nature du contrat
Contrat de thèse
Durée du contrat
3 ans
Date de début de contrat
01/10/2017

Rémunération
1770€ brut / mois

Affectation

Nom de l'unité d'affectation
UMR1348 PEGASE Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage
Adresse de l'unité d'affectation
INRA St Gilles Domaine de la Prise - 35590 SAINT GILLES
Site web de l'unité d'affectation
http://www.rennes.inra.fr/pegase
Région de l'unite d'affectation
Bretagne

Descriptif

Environnement de travail

ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL

 Description de l’unité et de l’équipe d’accueil :

- Directeur de thèse : Jean-Yves DOURMAD

INRA-Agrocampus Ouest, UMR PEGASE, 35590 Saint-Gilles, Équipe SysPorc

- Co-directeur de thèse : Christine LARGOUËT
IRISA - INRIA, Campus de Beaulieu, 35042 Rennes, Équipe Lacodam

- la thèse est cofinancée par l'INRA et l'institut de convergence #DigitAg

 

Missions et activités confiées :

Conduite d'un travail de recherche sur la "modélisation de l'utilisation des nutriments et alimentation de précision des truies allaitantes"

Contexte socioéconomique et scientifique

L’alimentation constitue un levier d’action majeur en élevage du fait de son impact sur l’efficience zootechnique, environnementale et économique de la production, sur la qualité des produits et sur le bien-être des animaux. L’application en élevage de technologies pour caractériser à haut débit les animaux et leur environnement d’élevage ouvre des possibilités nouvelles pour l’utilisation en pratique des modèles de prévision des besoins alimentaires et des performances. L’intégration de ces modèles dans des outils d’aide à la décision permettant de mobiliser l'ensemble des informations collectées en temps réel constitue le principal enjeu scientifique du travail, renouvelant le paradigme des recommandations alimentaires. Le présent projet de thèse ambitionne donc d'apporter une réponse concrète à différents enjeux d'amélioration de la  rentabilité des élevages, du bien-être animal et de l'environnement.

Les hypothèses

- L'alimentation de précision des truies allaitantes doit permettre de mieux couvrir les besoins et d'améliorer les performances, de réduire le coût alimentaire et les rejets et d'améliorer le bien-être des animaux.

- La valorisation conjointe des informations acquises à haut débit sur la lactation avec celles disponibles dans les historiques de l'élevage peuvent contribuer à une meilleure prédiction des apports optimaux.

Question de recherche

La question de recherche principale porte sur la définition en temps réel des besoins nutritionnels de la truie allaitante et son implémentation en élevage : "Comment élaborer en temps réel la prise de décision sur la composition optimale de l'aliment à distribuer à une truie allaitante en valorisant l'ensemble des informations collectées en temps réel disponible dans les bases de données de l'élevage?"

Les différentes étapes du travail

Le programme de recherche est envisagé en quatre étapes :

- La première étape consistera à construire un modèle individu-centré de la truie en lactation. Ce type de modèle n'existe pas pour le moment dans la bibliographie. Ce travail permettra au doctorant de s'approprier les bases des concepts nutritionnels de l'alimentation de la truie allaitante.

- La seconde étape consistera à quantifier à partir de bases de données déjà en partie disponibles les effets des principaux types de facteurs de variation de l'appétit des truies et de leur production laitière: (i) les caractéristiques des animaux (type génétique, rang de portée, productivité numérique) et (ii) les caractéristiques de l’élevage (température, niveau sanitaire, alimentation, conduite...)

- La troisième étape consistera à développer des algorithmes d’aide à la décision permettant de définir la composition optimale de l'aliment à distribuer en fonction des informations disponibles. Cette étape mobilisera des approche de "data mining" pour identifier la meilleure prédiction en fonction de l'information disponible.

- La quatrième étape consistera à valider la faisabilité et l'intérêt de la démarche par une expérimentation sur animaux.

Approches méthodologiques et techniques envisagées

Le travail de thèse impliquera la mise en œuvre de différentes approches :

- des approches de modélisation déterministe et stochastiques,

- des approches de "data-mining" pour identifier la meilleure prédiction en fonction de l'information disponible. On envisagera à la fois des méthodes de classement et des méthodes prédictives,

- des approches zootechniques pour la validation de l'applicabilité de la démarche en élevage.

 

Site Web de l’unité d'accueil : http://www.rennes.inra.fr/pegase

Site Web de l’unité co-encadrante : https://www.inria.fr/centre/rennes

Site Web de #DigiAg : http://www.hdigitag.fr/en/

Formations et compétences attendues

FORMATIONS ET COMPÉTENCES ATTENDUES :

Formation recommandée: le candidat devra avoir une formation générale et un master (ou l'équivalent) en sciences animales et/ou en informatique appliquée et présenter un intérêt pour la modélisation et la gestion de données.

Aptitudes recherchées: capacité à travailler dans un environnement pluridisciplinaire, goût pour le travail en équipe, aptitude à la rédaction scientifique.

 

Modalités pour postuler

Le candidat présentera ce projet de thèse lors d'une audition devant un jury de sélection de l'Ecole Doctorale VAS (http://www.vas.univ-rennes1.fr/).

Transmettre une lettre de motivation et un CV à

Jean-Yves Dourmad et Christine Largouët

Dépôt du dossier de candidature auprès de l’Ecole Doctorale VAS) avant le 07/06/17

Coordonnées e-mail :
      jean-yves.dourmad@inra.fr

      largouet@agrocampus-ouest.fr

Téléphone  02 23 48 50 47

Contact

Nom
Jean-Yves Dourmad / Christine Largouët
Telephone
02 23 48 50 47
Email
jean-yves.dourmad@inra.fr;largouet@agrocampus-ouest.fr