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2010. Qualité des produits et Sécurité des aliments
Alimentation | Bovins laitiers | Fromage | Qualité des produits et sécurité des aliments
Prédiction de la composition de la ration des vaches et authentification des pratiques des cahiers des charges des fromages AOP par spectroscopie dans le moyen infrarouge sur des échantillons de lait de tank
COPPA M. (1), MARTIN B. (1), HULIN S. (2), GUILLEMIN J. (3), GAUZENTES J.V. (4), PECOU A. (5), ANDUEZA D. (1)
(1) Université Clermont Auvergne, INRAE, VetAgro Sup, UMR 1213 Herbivores, F-63122 Saint-Genès-Champanelle, France
(2) Pôle Fromager AOP Massif Central, 20 côte de Reyne, F-15000 Aurillac, France
(3) Cantal Conseil Elevage, 26 rue du 139ème Régiment d’Infanterie - BP 239, F-15002 Aurillac
(4) Agrolab’s, 38 Rue de Salers F-15000 Aurillac, France
(5) CNIEL, 42 rue de Châteaudun, F-75314 Paris, France
RESUME
L’aptitude de la spectroscopie dans le moyen infrarouge (MIR) appliquée sur des laits de mélange pour 1) prédire la composition de la ration des troupeaux laitiers et 2) authentifier des pratiques des cahiers des charges des fromages AOP Cantal et Laguiole, a été testée. Les spectres MIR de 7607 laits de mélange AOP et non AOP de la région ont été associés aux données d’enquêtes sur l’alimentation correspondantes (obtenues entre avril 2018 et mars 2019), afin de constituer la base des données. La composition de la ration était très variable, allant de rations 100% pâturage, à des rations à base d’ensilage de maïs (jusqu’à 74%). La base de données a été divisée en deux pour l’étalonnage (n = 6107) et la validation (n = 1500). Des modèles de régression « partial least squares » et des analyses discriminantes ont été utilisés pour prédire la composition de la ration en pourcentage de matière sèche (MS) et pour authentifier les critères d’alimentation inclus dans les cahiers des charges des deux AOP, respectivement. La proportion d’herbe pâturée dans la ration a été prédite avec un modèle caractérisé par un coefficient de détermination en validation externe (R2V) de 0,81 et une erreur standard de prédiction (SEP) de 11,7 %. Les proportions de pâturage + foin, d’ensilage de maïs, d’herbe conservée, de fourrages fermentés et d’herbe totale ont été prédites par des modèles ayant des R2V > 0,61 et SEP < 14,8%. Les modèles d’analyses discriminantes pour la présence du pâturage, la proportion de pâturage ≥ 50% et ≥ 57% ont montré des valeurs d’exactitude et de spécificité ≥ 90%. Des valeurs de sensibilité et de précision ≥ 80% ont été observées pour tous les modèles discriminants concernant la proportion du pâturage dans la ration. Les modèles discriminants pour la proportion de pâturage + foin ≥ 72%, herbe totale (fraiche et conservée) ≥ 50%, le pâturage + foin ≥ 25%, absence d’herbe fermentée, absence d’ensilage de maïs et ensilage de maïs ≤ 30% dans la ration ont montré des valeurs d’exactitude ≥ 80%, mais pour ces modèles soit la sensibilité, soit la précision ont été moins performantes. Les modèles construits pour tester le respect de l’ensemble des critères des cahiers des charges de chaque AOP ont montré des valeurs d’exactitude, spécificité, sensibilité et précision > 90%. Les modèles pour la prédiction du % des aliments dans la ration tout comme les modèles discriminants peuvent permettre de fournir, via la MIR, des indicateurs sur la composition de la ration des troupeaux laitiers utiles aux éleveurs, filières et aux consommateurs.
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