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Depuis ces dix dernières années, les sécheresses estivales récurrentes dues au changement climatique limitent la disponibilité en herbe, impactant l’autonomie fourragère des exploitations. Face à ce constat, il devient primordial de réfléchir à de nouvelles pratiques d’alimentation pour le bétail. 

L’utilisation d’arbres fourragers existe depuis le Néolithique. Cependant, à partir du 19ème siècle, la scission entre la sylviculture et le pastoralisme ainsi que l’intensification de l’agriculture, ont provoqué un abandon progressif de cette pratique. Le projet OasYs, dirigé par S. Novak, est une expérimentation système qui tente de repenser un élevage laitier dans sa globalité dans un contexte de changement climatique. L’un des objectifs consiste à faire pâturer une prairie agroforestière en été, afin d’évaluer la capacité des arbres à produire une quantité et une qualité de fourrage suffisantes pour maintenir une production laitière pérenne et rentable. Le travail de recherche dont ce rapport fait l’objet s’insère dans ce projet, en s’intéressant à la résilience et à la tolérance des arbres fourragers au pâturage par des bovins.

Les arbres réalisent des stocks annuels d’hydrates de carbone (NSC) qui sont réalloués au maintien des processus biologiques de l’arbre dans les périodes de stress. À la suite d’une défoliation, l’arbre va puiser dans ces réserves carbonées pour synthétiser des nouveaux tissus. Cette croissance compensatoire est donc dépendante du stock en NSC, mais également de facteurs environnementaux comme la disponibilité en eau, en lumière et en nutriments ; ainsi que des capacités de l’arbre à tolérer un stress abiotique. Contrairement aux plantes herbacées prairiales, les mécanismes influençant la réponse de l’arbre à l’herbivorie sont encore peu connus.

Afin de participer à l’approfondissement des connaissances sur le sujet, ce travail de recherche 
s’intéresse à l’influence de l’intensité de pâturage et de l’espèce d’arbre sur la capacité de résilience et de tolérance de l’arbre fourrager, un an puis deux mois après un pâturage par des bovins. Quatre espèces ont été retenues : l’orme Lutèce (Ulmus ‘Nanguen’), le frêne commun (Fraxinus excelsior L.), l’aulne de Corse (Alnus cordata (Loisel.)) et le mûrier blanc (Morus alba L.).

Les résultats obtenus démontrent une absence de résilience mais une tolérance des arbres fourragers au pâturage. La tolérance est corrélée négativement à l’augmentation de l’intensité de pâturage. Plusieurs hypothèses peuvent expliquer la diminution de la production de biomasse lors de l’accroissement de la pression de pâturage ; notamment l’appauvrissement du stock en NSC ou encore la diminution des capacités photosynthétiques de l’arbre. Enfin, l’espèce d’arbre influence également la capacité de tolérance au pâturage selon les conditions climatiques. Dans des conditions de sécheresse estivale, les espèces méditerranéennes, l’aulne de Corse et le mûrier blanc, sont mieux adaptées et plus tolérantes au pâturage.

arbre fourrager --- résilience --- tolérance --- sylvopastoralisme --- Alnus cordata (Loisel.) --- Ulmus 'Nanguen' --- Morus alba L. --- Fraxinus excelsior L. --- tolerance --- resilience --- silvopastoralism --- forage tree --- Sciences du vivant > Agriculture & agronomie --- Sciences du vivant > Sciences de l'environnement & écologie

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Le développement actuel de l'agroforesterie ne se réalise pas uniquement pour les grandes cultures. En Wallonie, les éleveurs bovins en zones herbagères sont de plus en plus concernés par l'implantation et le maintien de haies ou autres ligneux en prairie, notamment via les mesures agro-environnementales mises en place par la politique agricole commune. Diverses études ont montré l'intérêt des ligneux pour les bovins en prairie. La consommation de feuilles ou de branches de ligneux par un ruminant est appelée le comportement de broutage. 
Le premier but de cette étude est de détecter le comportement de broutage à l'aide de la centrale inertielle d'un iPhone 4S utilisée comme capteur. Pour cela un algorithme de détection du pâturage et de la rumination (Andriamandroso et al., 2017b) est utilisé et complété sur le même schéma par ce comportement de broutage. Le second objectif est la détermination de l'emploi du temps de bovins laitiers en présence d'une haie. Le Smartphone est fixé sur le cou de l'animal à l'aide d'un licol. 41 signaux issus de la centrale inertielle et du GPS sont enregistrés à une fréquence de 100 Hz par l'application nommée Sensor Data (SD) de Wavefrontlabs. 
Pour l'élaboration de l'algorithme de détection, 12 vaches équipées d'un capteur ont été contenues à proximité d'une haie. Deux jours d'enregistrement ont eu lieu à Strée sur une haie de charme le 21 et 22/9/2016. Le 29/9, 2 vaches ont été maintenues le long d'une haie d'aubépine. Durant ces 3 jours, les animaux ont été observés à l'aide de caméras. Une partie de ces enregistrements ont constitué, avec les fichiers de calibration de l'algorithme de détection du pâturage, la base de données de calibration. La validation de l'algorithme pour la détection du broutage est réalisée sur base de l'ensemble de ces données. En ce qui concerne la détermination de l'emploi du temps des bovins en prairie, 12 vaches équipées d'un capteur ont été installées en prairie du 16 au 20 mai 2017. 6 vaches avaient accès à une haie et 6 autres vaches qui n'avaient pas accès à la haie pour obtenir 48 h d'enregistrement SD par animal.
Les paramètres retenus pour détecter le comportement de broutage sont la moyenne par seconde de l’accélération suivant le référentiel terrestre X (g) ainsi que les écarts-types par seconde de l'accélération gravitationnelle selon x (g), de la vitesse de rotation selon x (rad/s) et de la vitesse de rotation selon y (rad/s). À ces paramètres de détection sont ajoutés la latitude et longitude pour ne détecter le broutage que lorsque l'animal est situé à proximité de la haie. L'algorithme ainsi élaboré est construit selon un schéma de type booléen. 
La détection du comportement de broutage, validé sur 2 haies avec 12 animaux pour une durée du comportement de broutage de 17058 s d'observations, obtient une sensibilité de 59%, une spécificité de 86,6%, une précision de 66,4% et une exactitude de 81,5%. Pour ce qui concerne l'emploi du temps des bovins en prairie, un groupe de 6 animaux sur 4 jours d'essais a en moyenne, selon l'algorithme de détection du broutage développé dans ce travail, passé 28,8% à pâturer, 16,8% à ruminer, 2,1% à brouter et 52,5% d'autres comportements sur une durée de 24 h.
La détection de ce nouveau comportement ouvre des possibilités de détecter d'autres comportements à l'aide d'une centrale inertielle et d’accroître le niveau de connaissances de la relation entre les bovins et les ligneux en prairie.

Agroforesterie --- comportement --- broutage --- pâturage --- haie --- bovin --- capteur mobile --- centrale inertielle --- Sciences du vivant > Productions animales & zootechnie

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Les enjeux environnementaux pressants, la volatilité du prix de l’alimentation des bovins et du lait ainsi que la volonté des agriculteurs Wallons de produire local, avec un moindre coût économique et écologique sont autant de raisons pour lesquelles il est essentiel de privilégier le pâturage. Cette volonté se heurte à une conduite du troupeau trop difficile et chronophage pour ce genre de pratique, en particulier pour de grandes fermes et troupeaux, principalement en raison de la difficulté d’assurer une surveillance régulière des animaux en raison de la distance entre la ferme et la prairie. Les fermiers sont donc freinés dans l’utilisation du pâturage même s’il présente des bénéfices multiples.
Le développement de l’identification animale électronique par l’ARSIA et les services clouds liés offre la possibilité d’exploiter cette identification en la couplant à des capteurs permettant un suivi à distance de la santé et du bien-être animal. Les nouvelles technologies d’acquisition d’images en 3 dimensions apparaissant sur le marché et présentant des performances croissantes pour des coûts décroissants ouvrent la porte au développement d’applications de surveillance accessibles. 
Le but de cette étude vise à développer un outil permettant le suivi à distance d’un indice de bien-être animal qu’est la note d’état corporel (NEC) grâce à l’imagerie 3D. Ainsi, l’utilisation d’un portique expérimental équipé de caméras 3D a permis l’acquisition de 19 nuages de points de qualité suffisante, représentant 19 vaches différentes présentant des NEC estimées par un opérateur expérimenté entre 2 et 4. Un nombre important de données sont non utilisables à cause d’effets des conditions extérieures mal contrôlés et de paramétrages des caméras non-optimaux. 
Toutefois, à partir des images tridimensionnelles de ce système expérimental et à l’utilisation de l’algorithme de l’enveloppe convexe, une relation entre les inégalités du dos de la vache et la NEC mesurée par l’expert a pu être trouvée et l’élaboration d’une relation linéaire a permis de déduire la NEC prédite. La méthode utilisée offre de bons résultats conformément aux études actuelles. Le coefficient de détermination obtenu de 0,75 témoigne d’une forte corrélation entre la NEC prédite et celle mesurée. De plus, 100% des valeurs prédites sont comprises en dessous d’un échelon de NEC de 0,5, 68% en dessous de 0,25 et 42% en dessous de 0.125. Finalement, l’erreur (MSE) associée au prédicteur (0,057) est relativement faible. 
Cette étude suggère que les images 3D peuvent être utilisées pour déterminer automatiquement la NEC. Un jeu de donnée plus important est nécessaire pour que cette supposition soit plus robuste statistiquement. La qualité des nuages de points résultant est primordiale dans l’évaluation de la NEC. Les études futures devraient se concentrer sur l’acquisition d’un plus grand nombre d’images de qualité suffisante à l’évaluation de la NEC. Finalement, un jeu de données plus grand permettra de diviser celui en deux et ainsi évaluer la précision, la sensibilité et la robustesse du modèle à l’aide du jeu de validation.

Note d'état corporel --- Pâturage --- Nuage de points --- Enveloppe convexe --- Sciences du vivant > Agriculture & agronomie

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Boeuf (viande) --- Taureau (viande) --- Cattle. --- Abattoirs. --- Body Composition.