L’objectif 1 du projet SOWtrack montre comment l’amélioration des outils informatiques permet d’appliquer, à grande échelle, le cadre d’évaluation des risques défini par l’Autorité européenne de sécurité des aliments (EFSA). En identifiant et en pondérant les indicateurs iceberg, le projet garantit que l’ensemble final des indicateurs mesurés sur les animaux est non seulement réalisable dans les exploitations agricoles, mais maximise également la couverture en matière de bien-être.
Cette approche établit une nouvelle référence en matière de méthodologie de sélection des indicateurs, fournissant une base solide pour l’évaluation des risques à l’échelle de l’Union européenne et le suivi pratique et scientifique du bien-être.
Introduction
Le premier objectif du projet SOWtrack est d’identifier un ensemble solide de mesures basées sur les animaux (ABM) qui évaluent efficacement le bien-être des truies et de leurs porcelets. Cela nécessite de trouver un équilibre entre la validité scientifique, la faisabilité et la cohérence dans les différents systèmes d’élevage européens.
L’approche mise en place dans le projet SOWtrack s’appuie sur le cadre fondé sur les risques de l’Autorité européenne de sécurité des aliments (EFSA), qui établit un lien entre les dangers pour le bien-être (par exemple, le revêtement de sol, l’alimentation, la conception des logements) et les conséquences sur le bien-être (par exemple, la boiterie, les blessures, la mortalité). Ce cadre, associé aux avis scientifiques publiés par l’EFSA sur le bien-être des porcs, constitue la base scientifique du travail du projet SOWtrack.
Une innovation clé du projet SOWtrack réside dans l’utilisation d’algorithmes d’optimisation pour identifier la combinaison d’indicateurs la plus efficace, garantissant une large couverture des risques en termes de bien-être tout en conservant la faisabilité du protocole.
Les indicateurs iceberg
Tous les indicateurs mesurés sur les animaux ne se valent pas en termes de renseignements sur le niveau de bien-être des animaux. Certains indicateurs ne sont liés qu’à un ou deux effets sur le bien-être, tandis que d’autres en ont plusieurs. Ces derniers peuvent être qualifiés d’« indicateurs iceberg ». Un indicateur iceberg est une mesure unique qui révèle des informations sur plusieurs effets sous-jacents sur le bien-être.
Par exemple :
La boiterie peut être le signe de problèmes liés au sol, à l’alimentation ou à la gestion du groupe.
L’état physique peut être révélateur de problèmes alimentaires à long terme, de maladies ou de concurrence pour l’accès à la nourriture.
La mortalité des porcelets peut révéler à la fois des soucis en termes de bien-être maternel ou des problèmes liés à l’environnement d’élevage.
En combinant plusieurs dimensions du bien-être dans une seule observation, les indicateurs iceberg peuvent être des outils très efficaces.
Approche d’optimisation
Pour tirer le meilleur parti des indicateurs iceberg et autres indicateurs mesurés sur les animaux, le projet SOWtrack applique un processus d’optimisation structuré :
Acquisition des données
Une base de données sera créé afin de relier chaque indicateur mesuré aux risques et conséquences connus en matière de bien-être.
La force de couverture de chaque indicateur sera calculée en comptant le nombre de conséquences uniques liées au bien-être (un indice de « importance de l’iceberg »).
Contraintes
La sensibilité et la faisabilité seront considérées comme des facteurs limitants.
Fonction objective
Maximiser la couverture des conséquences sur le bien-être, en accordant davantage d’importance aux indicateurs « iceberg » qui couvrent plusieurs problèmes à la fois.
Réduire au minimum les redondances, afin que les mêmes conséquences en matière de bien-être ne soient pas mesurées à plusieurs reprises sans valeur ajoutée.
Algorithmes
La programmation linéaire et l’optimisation combinatoire seront utilisées pour identifier la combinaison la plus efficace d’indicateurs.
L’algorithme équilibrera efficacement la couverture et la faisabilité pratique, garantissant que l’ensemble des indicateurs choisis capture un maximum d’informations dans le temps disponible pour les visites à la ferme.
Référentiel et transparence
Les indicateurs sélectionnés seront enregistrés dans un référentiel structuré, qui documente :
Les définitions et protocoles de notation
Les liens avec les risques pour le bien-être et les conséquences
Les remarques sur la faisabilité et la fiabilité
Les références à l’appui
Ce référentiel garantira la cohérence, la transparence et la reproductibilité dans la collecte des données relatives au bien-être.
Résultats et importance
La méthodologie permettra d’obtenir un ensemble optimisé et scientifiquement validé de d’indicateurs à mesurer sur les animaux qui :
Saisit les principales conséquences en matière de bien-être mises en évidence dans les avis d’experts de l’Autorité européenne de sécurité des aliments (EFSA) et ailleurs.
Utilise des indicateurs « iceberg » qui couvrent efficacement plusieurs dimensions du bien-être
Assure une couverture maximale pour un minimum de temps de collecte en fermes
Sont transparentes, reproductibles et fondées sur une évaluation basée sur les risques.
En combinant le cadre de risque défini par l’Autorité européenne de sécurité des aliments (EFSA) avec des algorithmes d’optimisation, le projet SOWtrack fera progresser les connaissances scientifiques autour du bien-être au-delà de simples listes d’indicateurs. La reconnaissance et l’utilisation systématique des indicateurs iceberg sont essentielles pour parvenir à un protocole équilibré, efficace et défendable.
