Mettre à profit des modèles de prévision de la production laitière grâce à la bio-informatique et à l’intelligence artificielle

Chercheur principal : Abdoulaye Baniré Diallo
Thème : Santé/Agriculture
Concours : Concours 2017 en bio-informatique et en génématique
Statut : En cours
Début : 1er oct. 2018
Fin : 30 sept. 2021
Budget : 1 004 258,00 $



Au Canada, la production laitière représente un important marché, avec un cheptel de près de 1,4 million de vaches (dont la majeure partie au Québec et en Ontario) qui génère des revenus nets de 6,17 milliards de dollars chaque année. Ce marché est également unique, puisque la production laitière canadienne est régie par un système de quotas et soutenue par plus de 13?000 fermes, familiales pour la plupart. L’optimisation de la productivité, la maximisation des ressources et la limitation des dépenses sont directement associées à la rentabilité des fermes. Diverses innovations, comme la sélection génétique, des efforts de gestion accrus et un contrôle des variables touchant la production, ont contribué à maximiser la rentabilité au cours des dernières années. Depuis 40 ans, on recueille des données de production, comme la quantité de lait produite, les composants du lait, les caractéristiques des animaux et les conditions d’élevage, mais ces données n’ont jamais été intégrées aux données génomiques.

 

Abdoulaye Baniré Diallo, de l’Université du Québec à Montréal, et Marc-André Sirard, de l’Université Laval, s’affairent à élaborer des outils qui permettront une telle intégration, stimulant la mise au point de nouvelles pratiques d’élevage et fournissant une estimation individuelle précise de la productivité à vie des vaches. Leurs trousses d’outils d’exploration de données et d’apprentissage machine produiront des modèles de prévision de la production laitière qui influeront sur les pratiques d’élevage et optimiseront la rentabilité des fermes laitières. Le projet profite des avancées en génomique qui permettent d’établir un profil génétique détaillé de chaque vache laitière, à un coût relativement bas, optimisant les décisions en matière d’alimentation, de reproduction, de traitement et de soins. Les résultats seront applicables à l’ensemble des fermes du Canada. Le projet sera aussi un tremplin vers l’inclusion de nouveaux caractères de sélection aux programmes de reproduction, comme la réponse aux diverses conditions d’hébergement, la croissance des génisses et l’adaptation aux systèmes de traite robotisés. Cette recherche est menée par une équipe multisectorielle et transdisciplinaire formée de scientifiques de l’Université du Québec à Montréal, de l’Université Laval et de l’Université McGill, en partenariat avec Valacta.

 

Centre de génomique responsable : Génome Québec

 

Cochercheur principal : 

Marc-André Sirard Université Laval