[Soutenance de thèse] Caroline Xavier : Estimation fine et à haut débit des compositions corporelle et de la carcasse du bovin par imagerie 3D et absorptiométrie bi-photonique à rayons X (DXA).Estimation fine et à haut débit des compositions corporelle et de la carcasse du bovin par imagerie 3D et absorptiométrie bi-photonique à rayons X (DXA).

Sujet labellisé par #DigitAg

Caroline soutiendra sa thèse le jeudi 17 novembre 2022 à partir de 9h00, à l’Institut Agro Rennes-Angers (Campus de Rennes, amphithéâtre Moule).

Je m’appelle Caroline Xavier et je suis doctorante à l’UMR PEGASE (INRAE – L’institut Agro (| Agrocampus Ouest, Rennes ) et dans le groupe de recherche ruminants (Agroscope, Posieux, Suisse). Au début de mes études, je voulais travailler « sur le terrain » : rencontrer les agriculteurs, les conseiller. Au fur et à mesure de mes études et lors de discussions avec les chercheurs et enseignants-chercheurs, j’ai découvert que la recherche était bien moins abstraite que l’idée que je m’en faisais. J’ai été très vite intéressée par les sujets et les possibilités de la recherche, ce qui m’a orientée vers une thèse.

L’objectif de ma thèse est de connaitre la composition corporelle pour l’évaluation et le paiement des carcasses, le choix du moment du départ vers l’abattoir des animaux, adapter les apports alimentaires aux besoins des animaux, connaitre la composition des animaux aux différentes phases de la vie, comprendre les facteurs d’influence de la composition corporelle et établir des modèles individuels, et comprendre le rôle déterminant de la composition corporelle dans l’efficience alimentaire.

J’ai toujours été intéressée par l’élevage. Lors de mes études et stages, j’ai découvert le traitement et la gestion de données, ainsi que l’utilisation des nouvelles technologies dans l’élevage, et notamment l’imagerie 3D, son utilisation possible en élevage. La thèse me permet de découvrir et comprendre d’autres techniques d’imagerie telle que le DXA ou l’ultrason.

J’espère, à la fin de la thèse, travailler en recherche publique ou privée, en tant que chercheur ou enseignant-chercheur, dans les domaines des productions animales, et/ou l’analyse de données, et /ou les nouvelles technologies.

Estimation fine et à haut débit des compositions corporelle et de la carcasse du bovin par imagerie 3D et absorptiométrie bi-photonique à rayons X (DXA).

  • Date de démarrage : Novembre 2019
  • Université :  L’institut Agro | Agrocampus Ouest
  • Ecole doctorale : Écologie, Géosciences, Agronomie, ALimentation (EGAAL), Rennes (France)
  • Discipline / Spécialité : Agronomie (sciences animales) et nouvelles technologies
  • Directeur de thèse: Yannick Le Cozler, UMR Pegase, Institut Agro et Sylvain Lerch, UR Afpa, Université de Lorraine
  • Encadrant(es) :  Pierre Bressy et Isabelle Morel
  • Financement : INRAE – Institut Agro (Agrocampus Ouest)
  • #DigitAg : Thèse labellisée – Axe 5, Challenge 4

Mots-clés : Imagerie 3D, bovin en croissance, composition corporelle, DXA

Résumé : La production de viande à partir de jeunes bovins croisés issus du troupeau laitier est fréquente en Suisse, moins en France. Pour optimiser les performances de ces systèmes de production, un suivi fin de la composition corporelle est possible à partir d’imagerie en trois-dimensions (3D) chez l’animal vivant et d’absorptiométrie bi-photonique à rayons X (DXA) pour la carcasse. Non-invasives et prometteuses, leur précision reste toutefois à déterminer. Les compositions chimique (n = 142 animaux) et tissulaire (n = 30 animaux) du corps vide et de la carcasse de bovins de race pure (n = 22 animaux de race Simmental) ou croisés (n = 120 animaux; mère : Brune de Suisse et père : Angus, Simmental ou Limousin) ont été déterminées. Des relations ont été établies entre ces compositions et les données d’imagerie (3D et DXA) ou de dissections de la 11ème côte, par régressions linéaires multiples ou moindres carrés partiels. L’imagerie 3D in vivo a permis d’estimer la composition chimique du corps vide et de la carcasse (R2 ≥ 0,95 ; erreurs de prédiction (RMSEP) ≤ 7 kg). La précision pour la composition de la carcasse était meilleure à partir d’un scan DXA d’une demi-carcasse et légèrement réduite avec un scan de la 11ème côte (R2 ≥ 0,95 ; RMSEP ≤ 2 kg), ce dernier alliant praticité et gain de temps. Les modèles établis étaient dépendants du croisement sauf s’ils étaient établis à partir du scan DXA de la demi-carcasse. Les méthodes d’imagerie 3D et DXA permettent l’estimation fine et le suivi de la composition corporelle des bovins. Elles pourront, après automatisation, trouver des applications d’intérêt en élevage et en abattoir (classification des carcasses).

Contact:  caroline.xavier [AT] agrocampus-ouest.fr

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Communications / Publications:

Le Cozler, Y., Allain, C., Xavier, C., Depuille, L., Caillot, A., Delouard, J., Delattre, Luginbuhl,  Faverdin, P.2019. Volume and surface area of Holstein dairy cows calculated from complete 3D shapes acquired using a high-precision scanning system: Interest for body weight estimation. Computers and Electronics in Agriculture, 2019, 165 (104977)