progrès réalisés dans la détection des chaleurs naturelles claire ponsart, pascal salvetti
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Progrès réalisés dans la détection
des chaleurs naturelles
Claire Ponsart, Pascal Salvetti
Contexte physiologique
6 à 10 heures pour atteindre l’oocyte
Viabilité : 24 heures
1 oocyte ± 21 joursViabilité : 6 heures seulement
Kölle (AETE, 2010)
Kölle (AETE, 2010)
Quand inséminer?
Comment détecter l’ovulation?
Estr
ous
Oes
trou
s
• Suivi des concentrations de P4
• Suivi des chaleurs
Suivi de la P4 : Herd Navigator®
Friggens et al. (2008), cités parMartin et al. (sous presse)
Analyses du lait en milieu réel (prélèvement automatique selon le statut de l’animal) : LDH, BHB, urée et progestérone
• 93,3 % Sé et 93,7 % Sp (ignorant le problème des ovulations silencieuses)
• Alertes anticipées (12 heures avant les chaleurs),
• Pas de manipulation requise… • … Et combien ça coûte?
Suivi de la P4 : autres outils pour la ferme
• Mini-labos pour analyses de la P4 à la ferme :–Taux de concordance entre le test ELISA en labo
(UNCEIA) et le eProCheck® : 76,7 % dans le lait (Gatien et al., 2012), 87,5 % dans le sérum
– Coûteux, prend beaucoup de temps
• Analyses de P4 individuelles : LFIA, colorimétrique– Efficaces? – Prennent du temps ++
Détection des chaleurs
Det♀
estrus (2008-2010)
• 1 objectif : améliorer les pratiques de détection des chaleurs chez les bovins• 3 volets couverts :
– Description des changements de comportement durant les chaleurs chez les bovins de boucherie
– Entrevues avec des éleveurs et des techniciens sur la détection des chaleurs– Mise au point d’un modèle de prédiction pour évaluer la qualité
de la détection des chaleurs
-5-4.5
-4-3.5
-3-2.5
-2-1.5
-1-0.5
01.5
11.5
22.5
33.5
44.5
55.5
66.5
77.5
88.5
99.5
1010.5
1111.5
1212.5
1313.5
1414.5
1515.5
1616.5
1717.5
18
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
Heures à partir du début des chaleurs
Fré
quence
Changement de comportement durant les chaleurs
Acceptation du chevauchement
Signes sexuels secondaires Chevauchement d’une vache par une autreSignes sociaux agonistiques
Signes d’affinité sociale
• 118 chaleurs analysées- 83 chez des Charolais (CH)- 15 chez des Limousin (LI)- 20 chez des Blonde d’Aquitaine (BA)
• Enregistrement vidéo continu, suivi de la P4 (sang)
• Pour chaque chaleur36 h de filmage des chaleurs
versus36 h de contrôle vidéo
+ temps passé debout
Changements de comportement : quels signes faut-il détecter?
Type de comportement Race Phase œstrale Phase lutéale
Signes sociaux (%)
CHL 59 ± 11 92 ± 9CHB 47 ± 1 1 90 ± 10LI 37 ± 11 90 ± 11BA 47 ± 8 84 ± 10
Signes sexuels secondaires (%)
CHL 30 ± 10 8 ± 9CHB 33 ± 7 10 ± 10LI 45 ± 8 9 ± 12BA 40 ± 7 16 ± 10
Chevauchement d’une vache par une autre (sans acceptation du chevauchement) (%)
CHL 9 ± 5 0 ± 0CHB 15 ± 7 0 ± 0LI 14 ± 4 0 ± 0BA 11 ± 3 0 ± 0
Acceptation du chevauchement (%)
CHL 2 ± 2 0 ± 0CHB 5 ± 5 0 ± 0LI 4 ± 3 0 ± 0BA 2 ± 1 0 ± 0
spécifique
Non spécifique
Rare
La répétition des signes SS est spécifique
Changements de comportement : moins de périodes en position
couchée
Race% du temps passé en position debout
Phase œstrale Phase lutéale
CHL 88 ± 11 % 48 ± 25 %
CHB 82 ± 12 % 53 ± 11 %LI 84 ± 11 % 61 ± 20 %BA 91 ± 8 % 59 ± 23 %
+ 30 %
Difficultés dans la détection des chaleurs : une expression très variable
• 8-15 % des ovulations sont silencieuses! (Disenhaus, 2004; Ranasinghe et al.,
2010)
Vache « facile »
Vache « discrète »
Difficultés de la détection des chaleurs
et production de lait
Production de lait (kg/jour)
Probabilité de détection
(ovulation)
Tous les signes sexuelsChevauchement d’une vache par une autre (sans acceptation du chevauchement)Acceptation du
chevauchement seulement
Régressions logistiques calculées sur 587 ovulations chez des vaches Normande et Holstein (tenant compte de
l’effet de la race, des autres vaches en chaleur et de la production de lait)
Cutullic et al. (2010)
Difficultés dans la détection des chaleurs : une durée de chaleurs
plus courte• Chez les bovins de boucherie
• Bovins laitiers :– 4 à 8 h (StE)– 14 h (SSS)
Race Acceptation du chevauchement (StE) Signes sexuels secondaires (SSS)
CHA7,6 ± 4,6 h 12,4 ± 3,9 h
CHB 9,9 ± 3,7 h 12,1 ± 4,1 h
LI 8,2 ± 6,3 h 11,1 ± 4,0 h
BA 6,2 ± 3,4 h 11,0 ± 2,4 h
Année de publication
Du
rée
AC
-AC
(h
)
1920 1940 1960 1980 2000 2020
0
5
10
15
20
?
Cutullic et al. (2010)
Année de publication
Du
rée
des
ch
aleu
rs (
StE
-S
tE)
Difficultés dans la détection des chaleurs : anormalités cycliques fréquentes
Race Nbre Normal InactivitéPhase lutéale
prolongée (PLP)
Abondance 26 22 (80 %) 1 (4 %) 1 (4 %)
Charolaise 96 54 (56 %) 42 (44 %) 0
Montbéliarde 36 24 (67 %) 9 (25 %) 0
Normande 105 85 (81 %) 8 (8 %) 8 (8 %)
Prim Holstein
138 76 (55 %) 26 (19 %) 32 (23 %)
400 261 (65 %) 86 (12 %) 41 (10 %)Disenhaus et al. (2008)
Chanvallon et al. (2012)
Profil de cyclicité de 63 vaches Holstein (Trinottières 2012, sous presse):
Profil normal 60,3 %Profil à PLP 17,5 %Profil d’inactivité 6,4 %
Difficultés dans la détection des chaleurs : changements dans la durée du cycle des chaleurs
Race Nbre Moyenne Médiane Écart-type
Abondance 35 20,8 21 1,9
Charolaise 77 20,2 21 2,2
Montbéliarde 37 21,0 21 2,5
Normande 155 21,4 21 2,1
Prim Holstein
136 22,6 23 2,3
Disenhaus et al. (2008)
Détection visuelle : à quoi s’attendre?
• Étude dans des fermes laitières françaises : Le % d’inséminations au cours de la phase lutéale varie selon les signes de chaleurs examinés par les éleveurs avant d’inséminer les vaches.
– Le plus haut % si les signes considérés ne sont pas « spécifiques » (libération de mucus, nervosité… )
– Le plus bas % quand les éleveurs examinent les signes de chevauchement et d’acceptation de chevauchement
Salvetti et al. (2012)
• Étude dans des fermes laitières françaises : Le taux de conception dépend des signes de chaleurs considérés par les éleveurs pour inséminer les vaches
– Il diminue quand seulement un « signe non spécifique » est considéré pour l’insémination
– Il baisse quand les signes de chevauchement et d’acceptation du chevauchement sont considérés
Salvetti et al. (2012)
Détection visuelle : à quoi s’attendre?
Détection visuelle : synchronisation de l’IA• Étude dans des fermes laitières françaises :
L’intervalle entre la détection des chaleurs et l’insémination devrait être de moins de 24 heures
Salvetti et al. (2012)
Intervalle entre la détection des chaleurs et l’IA
Détection visuelle : efficacité prévue
Observation(15 min par séquence)
% de vaches détectées
1 fois (milieu du jour, Mi) 241 fois (après-midi, A) 42
1 fois (matin, Ma) 502 fois (Ma et A) 81
3 fois (Ma, Mi et A) 86
Lacerte (2003)
Chiffres clés : • 50 % de sensibilité• 95 % de précision
0
20
40
60
80
100
0 1 2 3 4 5 6Months in milk
% o
f cow
s not
det
ecte
d in
es
trus
> 60 min/day30-60 min/day< 30 min/day
Ducrot et al.(1999)
% d
e v
ac
he
s n
on
dé
tec
tée
s
en
ch
ale
urs
Mois en lait
Outils d’aide à la détection des chaleurs
• Différent outils, automatisés ou non– Caméras– Détecteur d’acceptation du chevauchement– Podomètre– Collier activimètre– …
• Pour consulter une revue sur le sujet : Saint-Dizier et Chastant-Maillard (RDA, 2012)
Détection des chaleurs par caméra : résultats réels d’une ferme
ÉtudeProtocole Sensibilité
(Sé)Précision
(Pr)Méthode Fréquence/durée Signes
Hetreau et al. (2010)
Détection visuelle 4 x 10 min StE 76 /
Caméra en continu 60 min StE 86 /
« icônes de caméra » 20 min StE 77 /
Bruyère et al. (2011)
Détection visuelle 4 x 10 min StE 69a 94
« icônes de caméra » 20 min StE 80ab 93
« icônes de caméra » + détection visuelle 20 min + 4 x 10 min StE 89b 93
• Bonnes performances, mais demande du temps…
Suivi automatisé des activités
• Notre expérience dans les bovins laitiers :– 85 vaches Holstein (Derval, 2008, non publié)
• Collier Heatime : 65,8 % Sé et 81,2 % Pr
– 41 vaches Holstein (Philipot et al., 2010)• Collier Heatime : 76,0 % « Sé »* et 93.0% Pr • Détection visuelle : 86,0 % « Sé »* et 96,0 % Pr
* analyses de P4 seulement en cas de détection pas une vraie Sé
– 62 vaches Holstein (Trinottières, 2012, non publié)• Collier Heatime : 62,6 % Sé et 84,2 % Pr• Pédomètre Afimilk : 73,0 % Sé et 71,6% Pr
• Peu d’études, résultats très variables...• Effet du système des saillies? Race? Santé?... • Comparaison de 4 méthodes de détection
Méthodes Sé (%)
Pr (%)
Scrathcard 35,9 63,9
Kamar 56,7 61,3
Producteur 56,5 92,9
Collier 58,9 93,5
Pédomètre 63,3 73,5
Collier + producteur
75,0 91,7
Holman et al. (2011)67 vaches Holstein
Combinaison optimale
Suivi automatisé des activités
Outils d’aide pour la détection des chaleurs : à quoi s’attendre?
• D’autres études seront nécessaires pour améliorer les algorithmes de détection des chaleurs en relation avec le système des saillies et de gestion d’élevage (race, logement, santé, dates de vêlage…)
• Il faudra croiser les observations et tenir compte de l’historique de l’animal
Comment aider les producteurs? • Évaluer la qualité de la détection des chaleurs
L’outil Det♀
estrus
Logiciel simple (sous Excel®) permettant d’évaluer la qualité de détection des chaleurs
dans le troupeau, à partir des résultats de base sur la reproduction
Évaluation du niveau d’expression des
chaleurs
Caractéristiques de la ferme et gestion des saillies
L’approche Detœstrus (1) Évaluation des facteurs de risque associés à un faible taux de cyclicité et des signes
discrets de comportement de chaleurs --> estimation du niveau d’expression des chaleurs
PRODUCTION LAITIERE ET DEFICIT ENERGETIQUE % de vaches hautes productrices 1 <15%Nombre de traites par jour 2% de vaches ayant un TP faible en début de lactation 2 <15%
ETAT SANITAIRE
% de vaches ayant une rétention placentaire et/ou métrite chronique <15%% de vaches présentant une boiterie entre 15 et 30% % de vaches ayant d'autres pathologies aigues 3 <15%
LOGEMENT DES ANIMAUX (logement principal au moment de la mise à la reproduction)Niveau d'expression des chaleurs estimé (note/100) 55
Facteurs de risque Niveau et pénalités associées
Score (/100) avec codes vert/orange/rouge
Evaluation of heat detection quality
Evaluation of heat expression level by
cows
Characteristics of the farm and breeding management
Niveau de production par vaches et par an (kg) 7800Niveau d'expression des chaleurs FortIndicateur d'étalement des vêlages (j) 95Moyenne de l'intervalle vêlage-IA1 (j) 85Délai minimal postpartum pour IA1 (j) 50Taux de réussite IA1 36Taux de réussite toutes IA1 38% intervalles entre IA < 18 j 0% intervalles entre IA 18-26 j 39% intervalles entre IA 27-35 j 16
% de chaleurs détectées jusqu'à la 1ère IA incluse 2 48-58
% de retours en chaleurs détectés 2 29-39
% d'inséminations hors période de chaleurs 3 2-9
Reproduction: résultats de base, incl. expression des chaleurs
Efficacité de détection des chaleurs à la 1re IA et aux rappels +
Exactitude de détection des chaleurs – estimation (vert/orange/rouge)
L’approche Detœstrus (2)
EfficiencyAccuracy
Risk factors analysis
Evaluation of heat expression level by
cows
Evaluation of heat detection quality
Characteristics of the farm and breeding management
BILANCette fiche reprend automatiquement chacun des facteurs de risque des fiches 2 - 4 - 5 et
le niveau de risque associé. Les factures ne sont pas hiérarchisés.
Estimation de la reprise de cyclicité et de l’expression des chaleurs Note: 78 /100
Risque: Fort Moyen FaiblePRODUCTION LAITIÈRE ET DÉFICIT ÉNERGÉTIQUE % de vaches hautes productrices XNombre de traites par jour X% de vaches ayant un TP faible en début de lactation XÉTAT SANITAIRE % de vaches ayant une rétention placentaire et/ou métrite chronique X% de vaches présentant une boiterie X % de vaches ayant d'autres pathologies aigues XLOGEMENT DES ANIMAUX (logement principal au moment de la mise à la reproduction)Type de logement X Type de bâtiment X
Résumé et conseils à l’éleveur
Plan d’action
L’approche Detœstrus (3)
Liste des facteurs de risque
Résumé de la situation
Comment aider les producteurs?• Informer davantage les éleveurs sur les pertes économiques
dues à une détection déficiente des chaleurs
Qualité de détection des chaleurs
Coût (€) par vache et par année
Fertilité élevée Fertilité faible
Sé1 réduite de 33 % - 37 - 30
Sé2 réduite de 33 % - 10 - 32
Pr réduite de 12 % - 4 - 14
Cumul des 3 problèmes
- 49 - 58Seegers et al. (2010)
Simulation des pertes économiques dues à la diminution de la performance de détection des chaleurs, par rapport à une situation de référence (50 vaches produisant 9 500 kg de lait par an, 70 % de Sé, 99 % de Pr) et avec une fertilité faible (25 %) ou élevée (50 %)
Coûts importants dus à une détection
déficiente des chaleurs
Inchaisri et al. (2010)
Pertes économiques nettes/an (€/vache)
L’avenir• Amélioration des outils automatisés de détection• La sélection génomique est prometteuse : vers
l’identification de QTL reliés à l’expression des chaleurs Kommadath et al. (2011) gènes OXT et AVP et expression du comportement pendant les chaleurs
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