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Récit d'impact - Phénofinlait et Optimir

idele

Created on September 23, 2025

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Transcript

Le MIR

Je découvre le contexte de ce récit d'impact

(moyen infra-rouge)

"fait parler" le lait pour répondre aux questions du 21ème siècle

Récit d'impact

Phénofinlait et Optimir, deux projets fondateurs

Sommaire du récit d'impact

01

02

03

04

Essor des recherches sur l’alimentation et la composition lipidique du lait dans les années 2000

Qualité nutritionnelle du lait : controverses des années 2000

Une opportunité venue des data sciences

Un verrou technologique à lever

07

05

08

06

Quels résultats à l’issue des projets PhénoFinLait et OptiMIR ?

PhénoFinLait : première brique pour revisiter les potentialités du MIR sur lait

Optimir : une seconde brique pour « Faire parler la goutte de lait! »

Phénofinlait et Optimir, 2 projets fondateurs et complémentaires

12

10

11

09

Plus de détails sur les acides gras du lait

Quels changements 15 ans après ?

Bilan

Pour aller plus loin

continue

1- La qualité nutritionnelle du lait : un sujet de controverses dans les années 2000

Le lait fait l’objet de critiques nutritionnelles, souvent par amalgame, depuis les années 90. Au milieu de la décennie 2000, on parle beaucoup des acides gras (AG) polyinsaturés en général dont les omégas 3 qui apparaissent bénéfiques à la santé et font l’objet de recommandations de l’AFSSA/ANSES.

Au contraire, les AG saturés, les plus nombreux dans les produits animaux, sont questionnés. De plus, la présence de certains AG trans, issus d’un processus industriel, dans les margarines s’avère dangereuse pour la santé. Par amalgame, les AG trans « naturels » du lait, semblent, à tort, eux aussi délétères.

On imagine également qu’il faut identifier des leviers pouvant favoriser la qualité nutritionnelle des produits laitiers dans une perspective nutrition-santé.

continue

2- En parallèle, les essais se multiplient pour mieux comprendre le rôle de l’alimentation

Depuis le milieu des années 90, des études sont menées pour enrichir l’alimentation des vaches laitières avec des ingrédients comme la graine de lin.

Outre l’impact sur la quantité de lait produite et la santé des animaux, d’autres questions se posent :
  • Quelle est l’incidence de ces différents types de rations sur la composition des différents AG du lait ?
  • Et en particulier, quid de la composition du lait en oméga 3, en acide palmitique (principal AG saturé)

Dans le même temps, on se questionne également sur les liens entre l’alimentation, la génétique de l’animal et la composition fine du lait

continue

3- Un verrou technologique à lever pour l’analyse des AG du lait en routine

Pour apporter des réponses à toutes ces questions, les filières laitières sont mal outillées.

Certes, il existe des méthodes d’analyse du lait depuis les années 1980, mais elles se limitent, en routine, à mesurer la quantité totale de matières grasses et de matières protéiques. Pour connaître la composition fine du lait les procédés sont longs et coûteux et de ce fait, plutôt réservés aux travaux expérimentaux.

Il manque donc un procédé simple, rapide et peu coûteux pour lever ce verrou à la généralisation de l’analyse

continue

4- Une opportunité venue de la Data Science

En 2006, la thèse d’Hélène Soyeurt de l’université de Gembloux (Belgique) ouvre de nouvelles perspectives : utiliser les spectres MIR pour prédire la composition fine du lait .

Cette méthode d’estimation semble très prometteuse car peu coûteuse et réalisable dans les laboratoires d’analyse du lait existants (contrôle laitier ou paiement du lait) qui analysent déjà en routine et à grande échelle avec des spectromètres infra-rouge des milliers d’échantillons chaque jour.

Néanmoins, la mesure est indirecte. Elle nécessite la création d’équations afin d’établir la correspondance entre les spectres MIR et les différents composés recherchés.

Les deux projets fondateurs, PhénoFinLait et OptiMIR, ont pour but de convertir ce potentiel en un procédé opérationnel, grâce à l’élaboration des équations de calibration et des références associées.

continue

5 - Phénofinlait et Optimir, deux projets fondateurs et complémentaires

Pour mieux connaître le lait (qui n’était pas si bien connu) et ses liens avec l’alimentation des vaches, leur génétique, leur stade physiologique, etc.

Pour créer, les premiers outils de conseil pour renseigner les éleveurs et leur donner les moyens de mieux piloter la santé, l’alimentation de leurs troupeaux.

continue

Les projets PhénoFinLait et OptiMIR

2008

2015

2010

2012

Objectifs spécifiques

Objectif général commun

Financement

Objectifs spécifiques et financement

Améliorer la gestion des animaux et le conseil en élevage

Périmètre

Périmètre

Partenaires

Partenaires

6- PhénoFinLait : Une première brique pour revisiter les potentialités du MIR sur lait…

PhénoFinLait a permis :

  • de créer les équations MIR de correspondances entre les analyses de lait et composants fins (AG, protéines…) et les conditions de leur application à grande échelle

Résultats attendus

Mieux caractériser les facteurs de variations de la composition fine du lait

Enquête en élevage : alimentation...

Acides gras, protéines...

Enrichir le conseil en élevage

  • de les appliquer au travers d’importantes campagnes de collectes de données afin de relier la composition fine du lait à l’alimentation et à la physiologie des vache
  • de connaître le déterminisme génétique des composants fins du lait et de poser les bases d’une sélection génomique

Etablir des références pour la sélection génomique

Développer une méthode de mesure en routine

continue

7- OptiMIR : une seconde brique pour « faire parler la goutte de lait! »…

En complémentarité de PhénoFinLait, et dans un cadre européen (Interreg), se développe le projet Optimir.

L’ambition d’Optimir était de valoriser le spectre MIR du lait (issu du contrôle laitier) comme un prédicteur direct de la santé et du métabolisme des vaches (sans passer par les composants du lait). En effet, le lait comprend des biomarqueurs de l’état physiologique et sanitaire de l’animal, laissant entrevoir des applications le conseil.

OptiMIR a permis une avancée majeure en développant une méthode de standardisation capable de corriger les différences spectrales liées aux appareils, et à leur déviation dans le temps. Un même lait donne ainsi le même spectre, quel que soit l’appareil ou la date d’analyse. Cette harmonisation améliore la fiabilité des prédictions et facilite le partage de données.

continue

8- Quels résultats à l’issue des projets PhénoFinLait et OptiMIR ?

Un socle (savoirs, savoir-faire et outils) pour de futures applications

Une base de données comprenant les spectres, les phénotypes et les génotypes

Des connaissances et des compétences en matière de spectrométrie MIR

Les productions majeures de ces projets

Des outils
  • équations de prédiction
  • standardisation des spectres
  • système d’information

Des méthodes et références pour le conseil et la sélection (génomique)

continue

9- Quels changements 15 ans après ?

Applications concrètes

R&D

Ouverture d'un champ méthodologique pour traiter des questions de recherche importantes pour les filières dans les domaines suivants :

  • Détection précoce de troubles de santé et de comportement
  • Efficience alimentaire
  • Aptitude à la transformation du lait
  • Réduction des émissions de méthane
  • Sélection génomique

Détection précoce du risque d’apparition de certains troubles de santé en lien avec des déséquilibres physiologiques, avant même leurs manifestations cliniques (ex : cétose)

Suivi de la fromageabilité du lait, du lait individuel jusqu’au lait de cuve de fromagerie

Sélection des reproducteurs mâles et femelles (pour certaines races) sur la base d’index génomiques pour le risque de cétose, la fromageabilité et les émissions de méthane

continue

Aptitude à la transformation du lait

Détection précoce de troubles de santé et de comportement

Création de structures

Mieux connaître le lait et sa composition fine

Réduction des émissions de méthane

Sélection génomique

En caprins et ovins

Plusieurs utilisations de ces résultats et plusieurs projets

MIR et urée (UREA, DY+)

MIR et lactose

Déploiement sélection génomique

MIR et minéraux du lait (FaVaCal, Thèse P. Gaignon…)

MIR et lipolyse (LIPOMEC)

Interactions Génotype x Milieu (GENESYS)

MIR et aptitudes à la transformation fromagère (FROM’MIR, Observalait, FROM4ALL, FromACT…)

Mise en place index génomique FROM’MIR Montbéliarde

Mise en place index génomique acétonémie Holstein / Normande

MIR et acides gras du lait (AGRAMIR)

Création de l’EMR (European Milk recording)

MIR et maladies métaboliques : acidose, acétonémie… (AcID, Cétodétect, Happymoo, Biomarq’lait, Holicow…)

Mise en place index génomique Méthane

Mise en place index génomique acétonémie Montbéliarde

Création de la platerforme innovation MO3

MIR et émissions de méthane entérique (Méthalait, Méthabreed, Happymoo, Méthane 2030, Holicow…)

2008

2014

2010

2012

2016

2020

2022

2024

2018

Systèmes d’information

Sélection génomique

Mieux connaître le lait et sa composition fin

Détection précoce de troubles de santé et de comportement

En bovins

Plusieurs utilisations de ces résultats et plusieurs projets

MIR et composition fine du lait (MIROL, IRMA, CLIMoNUT, DAIRITAL, KnOw N Cheese…)

Projet Roquefort’In et développement sélection génomique ovin

MIR et statut énergétique (IRMA)

Inclusion des SMIR dans le système d’information SIEOL

MIR et lipolyse (CLIMoNUT)

MIR et urée

MIR et santé mammaire (MammOviCap)

MIR et statut énergétique (CaSMIRE)

Déploiement sélection génomique caprine

Lancement puce de génotypage caprine

MIR et acidose (AcID)

MIR et acides gras

2008

2014

2010

2012

2016

2020

2022

2024

2018

10- Des projets fondamentaux qui ont permis d’utiliser le lait comme marqueur rapide et facile de la santé, de l’alimentation de l’animal… et de savoir comment orienter sa composition

Des projets successifs, complémentaires et fondamentaux (PhénoFinLait plutôt recherche et OptiMIR plus finalisé) qui ont été en réelle synergie pour « faire parler la goutte de lait ».

Même si ces projets ambitieux ont, sur l’instant, laissé un peu d’amertume…

  • à ceux qui pensaient aller plus vite à des applications souhaitées par les éleveurs et filières…
  • suite à quelques échecs ou frustrations techniques (diagnostic repro.)
  • en raison de la perte d’intérêt des filières pour certains résultats du fait d’attentes qui ont évolué (demandes et priorités de la profession)
  • du fait que certains verrous techniques ont été sous-estimés ou non prévus (ex. : standardisation spectrale), organisationnels voire politiques (pour arriver à des services)

Ils ont contribué à créer une méthode de routine fiable et bon marché qui est aujourd’hui largement utilisée :

  1. plusieurs applications concrètes en élevage reposent sur cet investissement initial : déséquilibres métaboliques, de cétose, de digestibilité de la ration, et prochainement d’émissions de méthane entérique… grâce à un très grand nombre de projets qui ont pris la suite et/ou valorisé les résultats, les données ou les méthodes.
  2. et des co-produits d’intérêt, sortes de bénéfices collatéraux, (exemple de la sélection génomique en caprin : « sans PFL nous n’aurions jamais eu la génomique », directeur de Capgène).

continue

11 - Pour aller plus loin

Formation depuis 2025 sur le MIR

Animée par Idele et Eliance, et à destination des conseillers en élevage, techniciens de laiteries, vétérinaires, laboratoires, généticiens, etc.

Des travaux partagés au niveau international

Au sein de l’EMR (European Milk Recording qui fête ses 10 ans en 2025

Au sein d’ExtraMIR, groupe de travail conjoint FIL/ICAR

Je découvre

Je découvre

continue

12 - Plus de détails sur les acides gras du lait

Plus de 400 types d’AG

Une double origine

Environ 60 % des AG, à plus de 16 carbones, sont prélevés dans le sang par la mamelle et proviennent soit de l’alimentation soit de la lipomobilisation des réserves corporelles. L’autre partie (40 %) est synthétisée par la glande mammaire par élongation des AG volatils (AGV) issus des fermentations ruminales, surtout l’acétate et le β-hydroxybutyrate. Cette synthèse de novo conduit à la sécrétion d’AG à chaîne carbonée de longueur variable (de 4 à 16 carbones). La capacité à synthétiser des AG à moins de 16 carbones est une particularité du tissu mammaire. Lorsque le substrat de l’élongation est le propionate, les AG possèdent un nombre impair de carbones.

Il existe plus de 400 types d’AG dans la matière grasse laitière, mais seuls environ 15 dépassent 1 % du total. Les acides gras se différencient selon :

  • la longueur de leur chaîne (courte, moyenne, longue),
  • leur degré de saturation (saturés, mono- ou poly-insaturés)
  • leur configuration spatiale (cis ou trans).

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continue

Deux outils de détection du risque de cétose sont disponibles auprès des entreprises de conseil en élevage :

  • CétoMIR®, utilisé dans plus de 7 000 élevages en 2025
  • CétoDétect®, utilisé dans plus de 14 000 élevages en 2025 .
Le principe est similaire : à partir d’équations de prédiction MIR, le modèle détermine un risque de cétose pour chaque vache sur une échelle de 0 à 5, aidant ainsi les éleveurs à adapter leurs pratiques.

En 2008, un groupe de travail de l’Institut français pour la nutrition (IFN) a été mis en place pour faire le point sur les acides gras trans et rassurer les consommateurs.

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Qu’est-ce qu’un acide gras ?

Dans le lait, la matière grasse est sécrétée par les cellules mammaires sous forme de “globules gras” qui sont émulsionnés, c’est-à-dire comme des gouttelettes en suspension dans le lait. La matière grasse est constituée essentiellement de triglycérides : chaque molécule est formée d’un glycérol lié à trois acides gras (AG). L’AG est donc l’unité de base de formation de la matière grasse laitière. L’AG est également le produit de la digestion de la matière grasse par l’être humain

Il existe de nombreux acides gras différents dans la matière grasse laitière. Tous n’ont pas la même origine, ni les mêmes propriétés. Cette diversité en acides gras du lait (appelé profil en AG) se retrouve dans les produits laitiers. Ses variations ont un impact sur la santé humaine, ainsi que la transformation fromagère et beurrière, ce qui justifie que sa maitrise soit un enjeu important pour les filières laitières.

Pour en savoir plus

Objectifs spécifiques

Créer une base de données complète et large pour mieux comprendre la composition fine du lait en acides gras et protéines

Evaluer l’effet des différents systèmes d’élevage et d’alimentation

Caractériser les populations animales laitières françaises sur les caractères de composition fine du lait

Jeter les bases de la sélection génomique

Les travaux d'Hélène Soyeurt

Les travaux d’Hélène Soyeurt sont pionniers dans l’utilisation des spectres MIR. Elle démontre qu’il est possible de prédire, avec une précision intéressante, certains composants fins du lait en analysant la lumière infra-rouge qui traverse (ou non) un échantillon de lait (méthode dite du spectre MIR = moyen infra-rouge).

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Partenaires

INRAE : Institut de recherche

CNIEL : Interprofession laitière

Apis-Gène : Fond privé pour le financement de la recherche appliquée en génétique

CNBL : Comité national de la Brebis laitière

Capgènes : Organisme et entreprise de sélection

LABOGENA DNA : Laboratoire d’analyse génétique

FGE : Interprofession des filières Génétique

Cecalait : Centre d’analyse de lait

UNCEIA (Eliance) : Réseau des entreprises de sélection

FCEL (Eliance) : France Conseil Elevage

Idele : Institut de l’élevage

En 2010, les polémiques sur les acides gras s’estompent, et le débat s’oriente vers l’intolérance au lactose et le pouvoir allergène des protéines laitières face à la montée des alternatives végétales.

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Périmètre

France

caprin

ovin

bovin

En savoir plus sur le périmètre de ce récit d'impact

Ce récit d’impact porte sur le développement et l’usage du Moyen Infra-Rouge (MIR) pour analyser le lait.

L’objectif est de montrer comment cette technologie permet de mieux comprendre la composition du lait et ses liens avec l’alimentation, la santé des animaux et la qualité des produits.

Le MIR est ici considéré comme un outil d’analyse, et non comme un levier. Il permet de mesurer de nombreux indicateurs dans le lait, en particulier les acides gras, qui fournissent des informations précieuses sur le métabolisme des animaux et leurs conditions d’élevage.

Les projets PhénoFinLait et OptiMIR ont posé les bases de cette démarche. Ensemble, ils ont couvert :

  • Trois espèces : bovins, ovins et caprins
  • L’étude des acides gras, des protéines et des signatures spectrales globales du lait
  • L’utilisation de plusieurs outils complémentaires : spectrométrie MIR, génomique et analyse UHPLC-MS (chromatographie et spectrométrie de masse) pour explorer les leviers alimentaires et génétiques.

Toutefois, ce récit d’impact se concentre sur le MIR comme moyen d’investigation en bovins, au service d’une meilleure connaissance du lait et des élevages. Il montre comment ces travaux ouvrent la voie à de nouvelles réponses face aux enjeux du 21ᵉ siècle : durabilité des systèmes d’élevage, qualité des produits et santé animale.

Après des échanges au sein d’AGENAE puis avec l’université de Gembloux, dès 2008, un pré-projet d’amorçage voit le jour (soutien APIS-GENE).

Celui-ci est suivi par la mise en place d’un programme soutenu jusqu’en 2012 par :

  • APIS-GENE
  • l’interprofession laitière bovine (CNIEL)
  • l’ANR
  • le CasDar via FranceAgrimer
  • le Ministère de l'agriculture et de la souveraineté alimentaire

Le programme FROM’MIR a permis de développer des équations de prédiction du rendement fromager et des aptitudes à la coagulation du lait. Ces équations sont aujourd’hui utilisables quels que soient l’échelle (lait individuel, troupeau ou mélange), la race ou la région. Elles sont désormais intégrées dans le système d'information des ECEL du consortium OptiMIR, et communiqués auprès de 3000 élevages environ. Une démarche d'accompagnement à leur utilisation est en cours de construction.

Pour en savoir plus

Cet ouvrage sorti en 2007 et réédité en 2008 a fait grand bruit et poussé la communauté scientifique à trouver des contre-arguments en faveur des bénéfices santé du lait.

Coté génétique, nous sommes en plein essor de la génomique appliquée. INRAE, l'Institut de l'élevage et UNCEIA (Eliance) entrevoient la possibilité de développer une sélection génomique en vue d’améliorer les qualités intrinsèques des laits pour les filières.

Comprendre :

  • l’influence de la génétique
  • du stade physiologique
  • de l’alimentation de la vache
sur la composition de son lait

Mieux connaître le lait et sa composition fine

Créer des outils de conseil pour donner les moyens aux éleveurs de mieux piloter la santé et l’alimentation de leurs troupeaux en « temps réel »

Périmètre

Europe du Nord-Ouest : France, Belgique, Luxembourg, Royaume-Uni, Irlande et Allemagne

Bovin

Présentation du contexte de ce récit d'impact

  • Depuis 2019, les Instituts Techniques Agricoles dont l’Institut de l’élevage (idele) sont engagés dans une démarche d’évaluation d’impact de plusieurs travaux phares auxquels leurs équipes sont associées (gestion du carbone, analyse du travail, calcul du coût de production…). Il s’agit, à la fois, de mieux comprendre ce qui permet d’agir avec efficacité, efficience et de le partager pour améliorer l’impact des travaux.
  • Fin 2022, le programme PhénofinLait (PFL) a été choisi pour une évaluation a posteriori. L’objectif est de prendre du recul sur ce programme, riche d’enseignements et d’objectiver les avancées et applications qui ont été permises par ce programme.
  • La démarche d’évaluation utilisée est celle du récit d’impact, développée par l’INRAE et le CIRAD. Elle consiste à décrire et à comprendre le processus générateur d’impact, plutôt que d’évaluer un état final et de l’attribuer directement à un projet. En effet, un état final est le résultat de causes multiples, d’interactions complexes et souvent difficiles à prévoir. Le récit d’impact recherche les contributions remarquables d’acteurs, d’actions qui ont permis ou facilité des transformations notables.
  • Par ailleurs, le récit d’impact est rédigé avec un choix d’angle, afin de rendre lisible le processus qu’il met en évidence. Dans le récit que vous allez lire, le recentrage s’est fait sur la filière bovine laitière et sur l’utilisation du Moyen Infra Rouge (MIR) du lait pour prédire tout d’abord les Acide Gras (AG), même si PFL regroupait les 3 filières laitières et s’intéressait également aux protéines et d’autres méthodes d’analyse. Cette réflexion ne pouvait se faire sans intégrer dans le périmètre d’analyse le projet cousin et complémentaire OptiMir.
  • Le récit qui vous est présenté a été établi à partir de l’analyse d’une série de focus groups avec les principaux acteurs impliqués dans chacune des filières puis d’entretiens individuels auprès des principaux financeurs professionnels (APIS-GENE et Cniel) et d’acteurs particulièrement impliqués.
  • Cette évaluation a été coordonnée et appuyée d’un point de vue méthode par Christèle Couzy (déléguée idele à l’impact), suivie par Mickaël Brochard (directeur département génétique) et Marine Gelé (responsable de projet aux services qualité du lait et productions laitières) pour la partie technique. Hamdiyat Bouraima a contribué au travail en tant que stagiaire.

Les équations MIR de prédiction servent à phénotyper la population de référence utilisée pour établir les index génomiques, désormais disponibles pour les taureaux comme pour les femelles. La sélection basée sur ces index permet d’accélérer le progrès génétique pour ces caractères.

En ferme, le nombre d’animaux ayant bénéficié d’évaluations génétiques sur de nouveaux caractères rendus accessibles grâce aux prédictions issues du MIR du lait s’élève à :

  • 10,8 millions de bovins pour l’index acétonémie (races Prim’Holstein, Montbéliarde et Normande)
  • 1,2 million de bovins pour l’index fromageabilité du lait (From'mir), spécifique à la race Montbéliarde
  • 1 million de bovins pour l’index d’efficience de digestion (DigeR), également pour la race Montbéliarde.
(Source : GenEval, janvier 2026)

Les applications potentielles explorées sont nombreuses :

  • Connaître la balance énergétique d’un animal et le risque d’acétonémie (voir tableau ci-contre)
  • Prédire les risques d’acidose
  • Anticiper des infections mammaires
  • Réaliser des diagnostics de gestation

Une trentaine d’équations avec une précision suffisante pour une utilisation pour la génétique ou pour le conseil.

Face aux polémiques sur les acides gras du lait, la connaissance des leviers alimentaires permettant d’améliorer la composition de la matière grasse laitière est au cœur des travaux de recherche dans le milieu des années 2000.

Une coopération européenne pour continuer à développer l’utilisation de la méthode MIR pour le monitoring des vaches laitières.

Sur la base des données PhénoFinlait complétées par celles des 6 pays partenaires, 24 millions de spectres MIR issus de 2 millions de vaches sont utilisées pour répondre à la question suivante :

Le spectre MIR d’une vache peut-il fournir des informations sur sa fertilité, son alimentation, sa santé et son impact environnemental ?

L’impact de l’apport de lin dans la ration des vaches est particulièrement étudiée, en raison de son effet bénéfique sur l’enrichissement du lait en oméga 3.

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Qu'est-ce que le MIR ?

La spectrométrie dans le moyen infrarouge (MIR) est une technique utilisée dans les laboratoires laitiers pour analyser la composition du lait, notamment les taux de matière grasse et de protéines. Elle est employée en routine dans le cadre du paiement du lait à la qualité (8 millions d’analyse en 2024) et du contrôle de performances (15 millions d’analyses en 2024).

Cette méthode repose sur la capacité de la matière organique à absorber certaines longueurs d’onde de la lumière infrarouge. Chaque type de liaison chimique – par exemple celles présentes dans les graisses, les sucres ou les protéines – absorbe la lumière à des zones précises du spectre.

Le résultat, appelé spectre MIR, se présente sous la forme d’une courbe composée de pics : chacun correspond à une liaison moléculaire spécifique. En interprétant ces signaux, il est possible de déterminer la composition biochimique du lait et de prédire de nouveaux caractères liés à la qualité des produits ou à la santé des animaux.

Vous avez dit « standardisation » ?

Publiée en 2015 à l’issue du projet OptiMIR, la méthode de standardisation développée par le CRA-W dans le cadre d’OptiMIR est utilisable depuis 2012. Elle a été testée et validée également sur des laits de brebis et de chèvre.

Pour tout savoir sur cette méthode, consultez les articles suivants :

Standardization of milk mid-infrared spectrometers for the transfer and use of multiple models

Standardization of milk mid-infrared spectra from a European dairy network

Profil en acides gras du lait de vache

Financement

Apis-Gène (dont CNIEL)

ANR

CasDAR

FranceAgriMer

Ministère de l'agriculture

FGE

Fond IBiSA

Une synthèse des résultats d’essais expérimentaux et de suivis d’élevage est publiée en 2011.

Je veux en savoir plus

Origine des acides gras du lait de vache

Partenaires

Allemagne : LKVBW et LKVNRW (Contrôle laitier)

Angleterre : NMR (Contrôle laitier)

Ecosse : SRUC (organisme de recherche)

Belgique : AWE (contrôle laitier) , CRAW (Laboratoire de recherche), Université Gembloux

Irlande : ICBF (contrôle laitier) , Teagasc (organisme de recherche)

Luxembourg : CONVIS (Contrôle laitier)

France : France conseil élevage (Eliance), Institut de l’élevage

Comment prédire un caractère à partir des spectres MIR ?

Exemple des acides gras du lait

La spectroscopie infrarouge moyen (MIR) permet d’estimer la composition du lait à partir de la lumière qu’il absorbe. Chaque échantillon de lait produit un spectre caractéristique, dont la forme dépend de sa composition chimique. Pour relier ce spectre à la quantité réelle d’acides gras, on construit d’abord un jeu de données de calibration (ou d’étalonnage) : plusieurs centaines d’échantillons de lait, couvrant une large diversité, sont analysés à la fois par une méthode de référence (la chromatographie en phase gazeuse) et par spectrométrie MIR. Les résultats sont ensuite mis en relation à l’aide de méthodes statistiques adaptées afin d’établir une équation de prédiction pour chaque acide gras.

Une fois ces équations validées, elles peuvent être appliquées à de nouveaux échantillons. A partir de leur spectre MIR, on peut ainsi prédire rapidement leur composition en acides gras, sans réaliser l’analyse de référence.

Objectifs spécifiques

Produire des indicateurs sur

  • l’état de gestation de la vache
  • la balance énergétique
  • l’acidose et l’acétonémie

Financement

Interreg

  • Des références nouvelles ou actualisées sur l’influence :
    • des types de rations
    • du stade de lactation
    • du rang de lactation
    • de la saison sur la composition fine du lait.
  • Des perspectives d’utilisation pour le conseil en élevage