Certifier l’alimentation des animaux d’élevage est une préoccupation croissante des filières animales qui souhaitent retrouver la confiance des consommateurs. L’analyse rapide du lait et des fromages par les techniques de spectroscopie ouvre des perspectives intéressantes pour authentifier en routine le mode d’alimentation des vaches et garantir le respect des cahiers des charges¹.

L'authentification des pratiques d'élevage par des analyses rapides réalisées sur du lait et/ou du fromage est une préoccupation de nombreuses filières laitières depuis plusieurs années. Les filières qui cherchent à démarquer leurs produits grâce à la mise en place d’un Cahier Des Charges (CDC) lié à la production du lait sont particulièrement concernées. C’est le cas de la plupart des signes officiels de la qualité et de l’origine (Appellations d’Origine Protégée, Indication Géographique Protégée, Agriculture Biologique) ainsi que de nombreuses marques commerciales qui mettent en place des CDC incluant des limitations, notamment sur l'alimentation animale. Ces certifications confèrent souvent une valeur ajoutée aux produits et les organismes en charge de la gestion de ces certifications ont besoin d'outils pour vérifier et renforcer les engagements pris auprès des consommateurs qui acceptent de payer un prix plus élevé pour des produits respectant ces CDC. Les éleveurs et les consommateurs s'inquiètent des risques potentiels de fraude. Ces risques ont conduit au développement de méthodes d'authentification analytique allant au-delà des contrôles en ferme (autocontrôles ou audits menés par des agences de contrôle indépendantes) pour garantir qu'un produit est effectivement conforme aux attentes.

L'alimentation animale est l'un des principaux facteurs influençant à court terme la composition du lait et du fromage (Cabiddu et al., 2019). Ainsi, plusieurs travaux visant à mettre au point des méthodes analytiques applicables sur les produits laitiers pour authentifier l'alimentation des animaux ont été menés au cours des dernières décennies. Ils ont été récemment répertoriés par Prache et al. (2020). Hurtaud et al. (2014), Mitani et al. (2016) et Vicente et al. (2017) ont utilisé avec succès les Acides Gras (AG) du lait pour authentifier les systèmes d'alimentation des vaches. Les vitamines et les caroténoïdes présents dans le lait ont été utilisés pour certifier l'alimentation des vaches au pâturage (Segato et al., 2017), et les composés organiques volatils ont également été testés à des fins d'authentification de l'alimentation des troupeaux (Valdivielso et al., 2017; Bergamaschi et al., 2020). Auerswald et al. (2015) et Valenti et al. (2017) ont proposé l'utilisation des isotopes stables pour l'authentification de l'alimentation des vaches.

Les méthodes de référence permettant d'analyser ces constituants dans le lait ou dans les produits transformés mobilisent des techniques généralement coûteuses et chronophages. C'est pour cette raison que les techniques de spectroscopie dans le visible (VIS) et dans l'infrarouge (IR) ont été proposées comme alternatives en raison de leur rapidité et de leur faible coût (De Marchi et al., 2014 ; Prache et al., 2020). Ces méthodes peuvent être utilisées en routine dans les laboratoires interprofessionnels ou dans les laiteries sur un grand nombre d'échantillons (encadré 1). La spectroscopie dans le proche infrarouge (SPIR) permet notamment de prédire le profil en AG et la teneur en caroténoïdes des produits laitiers (Lucas et al., 2008a ; Lucas et al., 2008b ; Coppa et al., 2010). La spectroscopie dans le moyen infrarouge (MIR), a également été utilisée avec succès sur le lait pour prédire entre autres, la composition en AG (Soyeurt et al., 2011 ; Maurice-Van Eijndhoven et al., 2013 ; Coppa et al., 2017), la composition en protéines (Bonfatti et al., 2011 ; Rutten et al., 2011), la fromagabilité (De Marchi et al., 2013 ; El Jabri et al., 2019) et la teneur en minéraux (Soyeurt et al., 2009). Plusieurs projets d'envergure conduits à l'échelle nationale (PhénoFinlait, From'Mir) ou européenne (Optimir) ont été menés au cours des dernières années pour tester les potentialités de la MIR et pour mettre au point des méthodes de standardisation des spectres issus de différents laboratoires et appareils (Grelet etal. , 2015 ; Tiplady et al., 2019).

La plupart des constituants du lait et des fromages précédemment cités pour authentifier l'alimentation des vaches laitières peuvent donc être prédits avec succès par des méthodes IR. Prache et al. (2020) les considèrent comme étant les méthodes d'authentification les plus prometteuses en raison de leur précision, souvent similaire à celle des méthodes de référence. En outre, l'intérêt pour les techniques IR est accru dans la mesure où les appareils IR sont largement déployés dans tous les laboratoires d'analyse des produits laitiers. Il s'agit notamment de la MIR qui est déjà utilisée en routine pour l'analyse de la composition des laits de tank (paiement à la qualité) ainsi que des laits individuels (contrôle laitier). Le principal avantage des techniques IR repose sur leur facilité de mise en œuvre. Il s'agit par ailleurs de techniques non invasives n'utilisant pas de produits dangereux pour les opérateurs et l'environnement, contrairement à la plupart des méthodes de référence.

L’objectif de cet article de synthèse est donc de faire un état de l’art de la recherche sur l’authentification de l’alimentation de vaches laitières en utilisant l’IR appliqué au lait et au fromage, avec une attention particulière portée aux perspectives de développement et aux limites de l’application en routine.

Table

titre du tableau

La spectroscopie étudie les interactions entre la matière et les ondes électromagnétiques. L'analyse spectroscopique est basée sur une approche globale et non sur la mesure directe d'un constituant spécifique du lait. Le spectre d'un échantillon de lait ou de fromage constitue son « empreinte digitale ». Les appareils de spectroscopie dans le visible (VIS) ou l'infra-rouge (IR) mesurent l'absorbance d'une matrice (ici, le lait ou le fromage) soumise à un rayonnement électromagnétique. Les longueurs d'onde les plus utilisées pour caractériser les produits sont celles du visible (VIS) (350-800 nm), du proche infrarouge (SPIR) (800–2 500 nm) et du moyen infrarouge (MIR) (2 500–25 000 nm). Les longueurs d'onde utilisées par la MIR sont plus couramment exprimées en cm-1 ; elles varient de 4000 à 400 cm−1.La spectroscopie dans le visible (VIS)Les appareils utilisés pour obtenir le spectre VIS sont généralement adaptables à plusieurs matrices (solides, liquides, poudres). Des spectromètres portables existent ; bien qu'ils ne soient pas conçus spécifiquement pour l'analyse des produits laitiers, ces appareils sont simples à utiliser sur des produits comme le lait, la crème, la poudre de lait ou le fromage. Ils permettent d'analyser entre 300 et 500 échantillons par jour, selon la durée de leur préparation. Les spectromètres dans le VIS en transmittance sont largement utilisés dans les laboratoires. Au-delà du spectre d'absorbance aux différentes longueurs d'onde, ils calculent également des indicateurs synthétiques relatifs à la couleur des produits exprimée par exemple dans le système L*a*b* où L* (0 à 100) représente la luminosité, a* (– 100 à + 100), l'indice du vert au rouge et b* (– 100 à + 100), l'indice du bleu au jaune. Ces simples mesures globales de la couleur permettraient à elles seules de discriminer les produits laitiers selon le régime des animaux (Nozière et al., 2006).La spectroscopie dans le proche infra-rouge (SPIR)Les appareils SPIR sont généralement adaptables à plusieurs matrices et ont un coût moyennement élevé. Le spectre fourni englobe parfois les longueurs d'onde du visible et du proche infra-rouge. Lorsqu'ils n'ont pas été conçus pour optimiser le processus d'acquisition du spectre sur des matrices comme le lait par exemple, ces appareils ne permettent d'analyser que 150 à 200 échantillons par jour. Le développement d'appareils dédiés à l'analyse du lait ou à des matrices spécifiques est actuellement en cours. Les appareils SPIR sont fréquemment utilisés dans les laboratoires pour analyser plusieurs types de matrices telles que les fourrages, les céréales, les farines, les produit laitiers ou les viandes. Certains appareils SPIR sont portables et peuvent ainsi être utilisés directement sur les chaînes de production. Adaptés sur des installations de traite, ces appareils permettent d'analyser la composition du lait pendant la traite.La spectroscopie dans le moyen infrarouge (MIR)La méthode IR la plus couramment utilisée pour l'analyse du lait est la MIR. Les appareils MIR, spécifiquement conçus pour acquérir rapidement des spectres sur le lait, permettent d'analyser jusqu'à 600 échantillons par heure. Les appareils MIR, majoritairement utilisés dans les laboratoires interprofessionnels d'analyses laitières, analysent en routine les laits individuels issus du contrôle laitier et les laits de tank pour le paiement du lait à la qualité (un échantillon pour chaque lait de tank livré, soit entre 3 et 7 échantillons par ferme et par semaine). Comme pour la SPIR, des équations de prédiction des principaux constituants du lait sont commercialisées (taux butyreux et taux protéique, lactose, urée, caséines, cryoscopie, principaux acides gras…). Les d'appareils MIR utilisés dans les laboratoires interprofessionnels permettent d'analyser uniquement le lait liquide et sont très coûteux (environ 20 fois plus qu'un appareil SPIR). Ils sont principalement utilisés dans des laboratoires ayant un volume d'analyses important, ce qui permet de diminuer les coûts. D‘autres types d'appareils MIR adaptés à l'analyse des échantillons solides existent également, mais ils sont peu utilisés dans les laboratoires qui réalisent en routine des analyses sur les produits laitiers. Leur potentiel d'analyse est similaire à celui des appareils SPIR et VIS décrits précédemment.

Le spectre VIS a été utilisé pour le calcul d'un indice de couleur qui correspond à l'aire sous la courbe du spectre dans la zone d'absorption des caroténoïdes : 450-530 nm (Martin et al., 2005). Cet indice a permis de discriminer les laits issus de troupeaux alimentés à l'herbe ou à l'ensilage de maïs (Engel et al., 2007) avec un succès de discrimination de l'ordre de 65 % en cross-validation. Andueza et al. (2013) ont classé correctement 91 et 79 % des fromages issus de vaches au pâturage ou de vaches nourries avec des fourrages conservés (foin, ensilage d'herbe ou de maïs), respectivement. La zone d'absorption de la lumière par les caroténoïdes et vitamines liposolubles (400 à 700 nm) contribue donc fortement à la discrimination des produits laitiers issus des vaches au pâturage par rapport à ceux issus des vaches alimentées avec des fourrages conservés (foin, ensilage d'herbe ou de maïs) (Coppa et al., 2012 ; Andueza et al., 2013). La concentration en caroténoïdes et vitamines liposolubles dans les produits laitiers est en effet proportionnelle aux quantités d'herbe verte ingérée par les vaches dans la mesure où l'herbe verte est nettement plus riche en caroténoïdes que les fourrages conservés. Parmi ces derniers, l'ensilage d'herbe et l'ensilage de maïs ont les teneurs les plus élevées et les plus faibles respectivement (Nozière et al., 2006).

González-Martín et al. (2011) ont utilisé avec succès la SPIR sur le fromage pour déterminer sa saison de production lorsque cette dernière était à l'origine de changements de type d'alimentation (herbe verte en saison de pâturage ou fourrages conservés pour les rations hivernales). En outre, Cozzi et al. (2009) ont montré que la SPIR permettait de distinguer 90,5 % des fromages fermiers d'alpage vs laitiers de montagne ou laitiers de plaine, lorsque les types de rations sont contrastés (pâturage vs fourrages conservés – foin ou ensilage de maïs - et concentrés respectivement).

Andueza et al. (2013) ont montré que la discrimination des fromages issus des vaches au pâturage ou nourries avec des fourrages conservés (foin, ensilage d'herbe ou de maïs) est améliorée en utilisant la région du spectre SPIR en plus que celle du visible (400-2 500 nm au lieu de 350-700 nm ; figure 1). Le pourcentage de classifications correctes passe de 87 % (spectre VIS uniquement) à 96 % (spectre VIS+SPIR). En utilisant les spectres VIS et SPIR sur le lait, Coppa et al. (2012) ont classé correctement 96,4, 92,2 et 93,3 % des échantillons lorsqu'ils ont comparé des laits produits respectivement i) au pâturage vs à l'ensilage de maïs, ii) au pâturage vs au foin, iii) au pâturage vs à l'ensilage d'herbe.

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R : reflectance

Certains auteurs ont utilisé la MIR pour authentifier l'origine géographique des fromages (Karoui etal ., 2004 ; Karoui et al., 2007) ou certains procédés technologiques (Woodcock et al., 2008 ; Boubellouta et al., 2010) mais à notre connaissance, la MIR n'a pas été testée sur des fromages à des fins d'authentification du régime des animaux.

En ce qui concerne le lait, des résultats prometteurs ont été obtenus lorsque la MIR a été appliquée sur du lait de mélange provenant de fermes commerciales. Valenti et al. (2013) et Capuano et al. (2014) l'ont utilisée avec succès pour discriminer le lait de vaches au pâturage par rapport à des vaches nourries avec des rations à base de foin ou d'ensilage de maïs (proportion d'échantillons bien classés > 95 %). En revanche, ils n'ont pas pu distinguer les laits issus de rations à base de foin de ceux issus de rations à base d'ensilage de maïs, probablement en raison d'une différence moins nette de la composition de la matière grasse (notamment les AG), comme discuté précédemment pour la SPIR. Le modèle de Capuano et al. (2014) a permis de distinguer le lait de vaches recevant ou non de l'herbe fraîche avec des valeurs de sensibilité et de spécificité de 88 et 83 % en validation externe.

Les longueurs d'onde qui permettent de discriminer les laits issus des différentes rations sont comprises entre 2 985 et 2 830 cm^-1, 1 730 et 770 cm^-1, 1 581 et 1 504 cm^-1 et 1 480 et 925 cm^{- 1} (Valenti et al., 2013; Coppa et al., 2021 ; figure 2). Le groupe carbonyle absorbe à 1 745 cm^{- 1} (et à 2 928 et 2 855 cm^-1) et les absorbances à des longueurs d'ondes comprises entre 1 600 et 1 050 cm^-1 sont associées à la quantité de liaisons C – H et C – O (Lefèvre et Subirade, 2000). En outre, Rutten et al. (2011), Soyeurt et al. (2011) et Maurice-Van Eijndhoven et al. (2013) ont montré que les absorbances à des longueurs d'ondes comprises entre 1 600-950, 1 800-1 700 et 3 000-2 500 cm^-1 apportaient le plus d'informations pour la prédiction des AG du lait par la MIR. Ces résultats mettent en évidence que le pouvoir discriminant de la MIR est lié principalement à des différences spectrales engendrées par l'effet de l'alimentation des animaux sur le profil en AG du lait.

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Compte tenu des précautions illustrées dans le paragraphe précédent, une utilisation potentielle des indicateurs d’authentification prédits par la MIR sur les échantillons du lait analysés pour le paiement à la qualité peut être envisagée à l’échelle d’une zone de production, ou d’une filière, pour avoir une photographie de la composition de la ration de ses troupeaux au cours du temps. Un exemple est fourni dans la figure 4 qui présente l’évolution de la composition de la ration obtenue à partir des spectres collectés pour le paiement du lait à la qualité au cours de deux années consécutives dans plus 1 000 fermes du département du Cantal. Une caractérisation de ce type constitue un outil potentiel de transparence, permettant aux filières de consolider les promesses faites aux consommateurs via le CDC.

De la même manière, les caractérisations de ce type peuvent être utilisées comme des outils de diagnostic qui permettent à l’échelle d’une région de visualiser les variations saisonnières de la composition des rations. Par exemple, la figure 4 montre que la réduction de la proportion d’herbe pâturée dans les rations a été plus précoce et rapide en 2018 qu’en 2019 où la proportion d’herbe conservée utilisée en hiver a été plus faible qu’en 2018. La sécheresse de l’été 2018 a vraisemblablement réduit la disponibilité en herbe dans la deuxième partie de la saison de pâturage (à partir du mois d’août), mais elle n’a pas eu d’effet sur les stocks fourragers à base d’herbe. À l’inverse, la sécheresse de l’été 2019 semble avoir eu un effet plus limité sur la disponibilité en herbe au pâturage (sauf sur une courte durée fin août-début septembre) mais elle semble avoir limité la constitution des stocks fourragers compte tenu de la réduction de la proportion d’herbe totale et d’herbe conservée observée dans les rations de l’hiver suivant. Cet exemple montre que les indicateurs d’authentification basés sur la spectroscopie IR peuvent avoir un intérêt aussi pour évaluer des situations exceptionnelles qui pourraient servir de base pour des demandes de dérogations aux CDC.

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Cercles rouges : réduction de la proportion d’herbe pâturée dans la ration au cours de la première année par rapport à l’année suivante vraisemblablement due à une sécheresse estivale ; cercles bleus : réduction du pourcentage des fourrages herbagers conservés dans la ration des vaches au cours du deuxième hiver, vraisemblablement due à la sècheresse estivale de la première année.