Prévision de la valeur énergétique des aliments composés pour les ruminants

Résumé

La prévision de la valeur énergétique des aliments composés destinés aux ruminants était basée, jusqu’à présent, sur des données moyennes concernant des matières premières. Cette étude porte sur 83 aliments composés, les plus représentatifs possibles de l’éventail des types utilisés en pratique, et dont, par exenr ple, la teneur en céréales a varié de 0 à 90 %. Les mesures in vivo de digestibilités de la matière organique ou de l’énergie ont été effectuées par l’une des quatre équipes de recherche travaillant à Theix (INRA, France), à l’INA-PG (INRA, France), au Rowett Research Institute (Royaume-Uni) ou à Lelystad (IVVO, Pays-Bas). De plus, les pertes en énergie urinaire et sous forme de méthane ont été mesurées à Theix et au Rowett. Différents constituants ont été dosés suivant des méthodes utilisables par des laboratoires de routine : paroi cellulaire, lignocellulose, lignine (méthodes de Van Soest et de Christian), dégradabilités enzymatiques. Le calcul et la prévision de l’énergie nette procèdent d’une démarche par étapes successives. A chacune d’entre elles, le maximum de données mesurées in vivo, et dont la fiabilité a été préalablement testée, a été intégré. La validité des critères d’estimation nécessaires à chaque étape a été discutée tant au niveau de leur prévision que de leur fiabilité. Cette approche a conduit à proposer des équations de prévision des UFL et des UFV avec des écarts-types résiduels (E.T.R.) variant respectivement de 0,05 à 0,06 UFL/kg MO et de 0,06 à 0,08 UFV/kg MO suivant les critères analytiques considérés. Les trois dosages (lignine « directe », matières azotées totales, extrait éthéré) qui s’appuient sur des méthodes déjà appliquées en routine, conduisent à un E.T.R. de 0,056 UFL et de 0,0068 UFV/kg MO. L’intérêt de cette étude réside dans le nombre important de mesures effectuées in vivo, dans la représentativité des aliments étudiés, ainsi que dans la variété des méthodes de laboratoire impliquées.