Le projet « Smart Animal Health » consiste à collecter et à croiser les données existantes sur les animaux de rente et en les complétant par des relevés spécifiques dans les exploitations, de permettre une mesure efficace de la santé animale.
Dans le cadre de «Smart Animal Health» (SAH), des chercheurs ont développé une méthode qui permet de collecter et d'évaluer de manière efficace et fiable des données sur la santé et le bien-être des animaux. Les données déjà disponibles provenant de sources publiques et privées peuvent être analysées, reliées entre elles et leur pertinence vérifiée. Des visites supplémentaires dans les exploitations permettent de recenser les indicateurs de santé animale tels que les boiteries, les lésions et la contamination et d'évaluer le travail nécessaire à leur collecte.
Le croisement des données existantes entre elles et avec les indicateurs de santé animale collectés lors des visites d’exploitation a le potentiel de livrer une image complète des exploitations détenant des animaux. Il sera ainsi possible de décrire et d’évaluer dans son ensemble la santé et le bien-être des animaux à l’échelle des différentes exploitations, des groupes d’exploitations (par ex. catégories d’utilisation des porcs) et à l’échelle de la population d’animaux de rente en Suisse. Les exploitations ayant de bonnes conditions de détention des animaux peuvent ainsi être identifiées et encouragées. Parallèlement, les exploitations dont les conditions de détention devraient être optimisées peuvent bénéficier de conseils et soutien précoces.
La Dre Katharina Stärk (responsable de la division Bases scientifiques de l’OSAV) et Beat Thomann (faculté Vetsuisse de l’Université de Berne) présentent dans cette vidée les objectifs et la méthodologie du projet de recherche « Smart Animal Health ».
- Les sources de données existantes, une base pour l’évaluation de la santé et du bien-être des animaux
- Des informations sur le comportement, les blessures et les douleurs sont recueillies dans l'exploitation.
- Une méthode possible pour évaluer l'état de santé des animaux de rente
- Focus sur les élevages porcins et laitiers
- Nombre d'indicateurs déterminés
- Valeurs d'alerte et valeurs cibles
- Système d'indicateurs pour soutenir une gestion efficace de la santé animale
- « Smart Animal Health » ‒ un projet commun
Les sources de données existantes, une base pour l’évaluation de la santé et du bien-être des animaux
La banque de données sur le trafic des animaux (TVD), le système d'information sur les données de laboratoire aRes, la banque de données sur le contrôle de la viande FLEKO, le système d'information sur la politique agricole AGIS et d'autres sources publiques fournissent des données précieuses qui peuvent servir de base à l'évaluation de la santé et du bien-être des animaux. Le potentiel des données de contrôle de la viande en tant qu'indicateurs de la santé animale a fait l'objet d'une étude exploratoire dans le cadre de SAH.
Cependant, la disponibilité des données provenant de bases de données privées est limitée et l'accès n'est possible qu'avec le consentement des propriétaires d'animaux et des détenteurs de données respectifs. À l'avenir, les sources de données existantes devraient être optimisées et des sources de données supplémentaires, telles que l'IS-ABV avec des données sur la consommation d'antibiotiques, devraient être intégrées.
Les premières expériences ont été réalisées dans le cadre du projet de recherche «Relation entre la consommation d'antibiotiques, la gestion et les indicateurs de santé animale» (ARAMIS 1.22.02). Les chercheurs ont analysé les données IS-ABV de 100 exploitations laitières. L'analyse des données de contrôle de la viande des 100 exploitations participant au projet a montré que les données relatives à l'inspection ante mortem, en particulier, présentent un grand potentiel d'utilisation comme indicateurs de la santé animale (par exemple, dommages dus à l'élevage, lésions, propreté, etc.).
Des informations sur le comportement, les
blessures et les douleurs sont recueillies dans l'exploitation.
Les relevés effectués jusqu’à présent montrent de grandes différences en termes de disponibilité et de qualité des données entre les différentes espèces d’animaux de rente. De plus, des données précieuses sont le plus souvent enregistrées dans des banques de données privées et ne sont disponibles que de manière limitée. Il n’existe pratiquement aucune donnée sur les indicateurs concernant les domaines partiels « comportement » et « douleurs, lésions et anxiété » , qui doivent pour l’heure être collectés directement auprès des animaux dans l’exploitation, ce qui demande un travail considérable. Combinées aux données existantes provenant de sources de droit public et de droit privé, elles sont néanmoins très importantes pour renforcer la pertinence de l’évaluation de la santé et du bien-être des animaux.
Une méthode possible pour évaluer l'état de santé des animaux de rente
La mise en œuvre de la méthode développée dans le cadre du projet de recherche doit permettre, sur la base de données existantes et d’un petit nombre d’indicateurs de santé collectés dans les exploitations sans grand travail supplémentaire :
- d’observer et de comparer l’état de santé des animaux à l’échelle de l’exploitation et à celle de la population et d’identifier les modifications au fil du temps
- d’évaluer l’efficacité des mesures prises pour améliorer la santé des animaux et de les optimiser si nécessaire.
Focus sur les élevages porcins et laitiers
Lors de la première phase du SAH, les données provenant des exploitations porcines et laitières se sont révélées relativement abondantes. La phase actuelle du projet vise donc à déterminer le croisement optimal de ces données et leur pertinence. Des spécialistes qualifiés évaluent en outre des indicateurs « on farm » relevés lors des visites d’exploitation, dans le but d’identifier les indicateurs de santé les plus pertinents possibles qui peuvent être collectés moyennant une faible charge de travail (indicateurs dits « iceberg »). La participation des parties prenantes est encouragée de manière active et ciblée afin de clarifier si la méthodologie SAH peut être mise en œuvre dans la pratique, acceptée et intégrée dans les systèmes existants de saisie des données relatives à la santé animale.
L'objectif de la deuxième partie du projet était de limiter le nombre d'indicateurs nécessaires pour évaluer correctement l'état de santé des animaux. Pour ce faire, des vétérinaires praticiens, des collaborateurs de services de santé animale et des doctorants ont visité 100 exploitations laitières et 94 élevages porcins dans 13 cantons.
Nombre d'indicateurs déterminés
Pour les exploitations avec des vaches laitières, les chercheurs ont déterminé un nombre optimisé de 25 indicateurs afin d'évaluer de manière satisfaisante la santé et le bien-être des animaux. La plupart de ces indicateurs (18) sont disponibles dans des bases de données officielles (9) ou privées (9). Les sept indicateurs restants doivent être mesurés dans l'exploitation. Ils présentent actuellement la plus forte corrélation avec le bien-être animal.
Pour les élevages porcins, cinq indicateurs généraux ont été déterminés, qui ne doivent être enregistrés qu'une seule fois par exploitation, ainsi que cinq indicateurs pour les porcelets et sept indicateurs pour les autres catégories d'âge.
Valeurs d'alerte et valeurs cibles
Sur la base d'une enquête à plusieurs niveaux menée auprès d'experts, les chercheurs ont défini des valeurs d'alerte et des valeurs cibles dans les conditions de production suisses. Les deux valeurs limites sont définies comme suit :
- Valeur cible : les valeurs supérieures à la valeur cible se situent dans la zone cible. Il n'y a pas de problème en ce qui concerne le bien-être des animaux. La valeur cible est généralement inférieure à la condition optimale théorique.
- Valeur d'alerte : les valeurs inférieures à la valeur d'alerte se situent dans la zone d'alerte. Il y a un problème en ce qui concerne la santé et le bien-être des animaux, et il est urgent d'agir.
Cette méthode offre une approche scientifiquement validée qui permet de vérifier l'efficacité des mesures de gestion et d'identifier les tendances à long terme.
Système d'indicateurs pour soutenir une gestion efficace de la santé animale
L'évaluation des indicateurs de l'iceberg et la détermination des valeurs cibles et d'alerte dans les conditions de production des exploitations laitières suisses ont permis d'optimiser l'ensemble des indicateurs. Grâce à la réduction du nombre d'indicateurs «on-farm» et à l'amélioration de la méthode de collecte de ces données, l'ensemble d'indicateurs permet un enregistrement optimisé des ressources en matière de santé et de bien-être des animaux dans les exploitations laitières suisses. Cela devrait permettre de tirer des conclusions sur le statut du bien-être des animaux au niveau des exploitations individuelles, des groupes d'exploitations et de la population laitière suisse dans son ensemble.
Dans le cadre de SAH 2, les chercheurs ont mis au point une méthode valide et pratique pour évaluer la santé animale dans les élevages porcins suisses. Sur la base des analyses de SAH 1, l'ensemble d'indicateurs a pu être affiné par des analyses de corrélation et des discussions sur les valeurs limites. Cinq à sept indicateurs par catégorie d'âge et cinq indicateurs généraux par exploitation constituent l'ensemble des indicateurs applicables.
Ces résultats permettent de disposer d'un système d'indicateurs permettant d'observer l'état de santé de la population d'animaux de rente sur une longue période et d'évaluer l'efficacité des mesures visant à améliorer la santé et le bien-être des animaux.
« Smart Animal Health » ‒ un projet commun
Le projet de recherche « Smart Animal Health » a été lancé en 2018 par l’OSAV, en collaboration avec l’Office fédéral de l’agriculture (OFAG). Des résultats sur l’utilité et la pertinence des données existantes provenant de sources de droit public et de droit privé et sur les indicateurs de santé pouvant être collectés moyennant une faible charge de travail dans les exploitations sont attendus d’ici fin 2024.
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Dernière modification 10.04.2025
