Jusque-là, différents dispositifs ont permis des mesures directes d’émissions de méthane entérique, et sont utilisés par la plupart des organismes de recherche (Mesgaran et al., 2021) et notamment dans les unités expérimentales d’INRAE : les chambres respiratoires (enceintes dont toutes les entrées et sorties de gaz sont analysées) considérées comme la méthode de référence, l’utilisation de l’hexafluorure de soufre (SF₆, un gaz traceur administré par voie orale avec un vecteur qui permet sa libération contrôlée à un flux constant dans le rumen de l'animal), et les GreenFeed® qui permettent d'effectuer des mesures ponctuelles de méthane émis par l’animal lorsqu'il visite un distributeur automatique de concentrés intégré au système. Dans les systèmes d’élevage européens, Doreau et al. (2018) ont montré des niveaux moyens d’émissions de méthane comparables entre les trois outils de mesure pour des lots d’animaux, et validé la fiabilité des mesures avec l’outil GreenFeed® pour une utilisation dans des conditions d’élevage. Cependant, la charge de travail requise pour assurer le fonctionnement des GreenFeed®, leur coût d’acquisition et d’utilisation, et la dépendance à la société qui les commercialise pour l’obtention des données, sont des freins majeurs à leur utilisation en fermes commerciales. Ces dispositifs ont été aussi décrits et discutés pour leur applicabilité en milieu tropical (Gbenou et al., 2024a).

Des équations de prédiction des émissions de méthane entérique ont été développées depuis plusieurs années afin d’établir des relations entre les émissions mesurées et des facteurs explicatifs tels que les quantités d’aliment ingérées et la composition de la ration pour différentes catégories animales (par exemple, INRA, 2018 ; van Lingen et al., 2019 ; Belanche et al., 2023). Des mesures sur des matrices issues de l’animal (lait et fèces) sont aussi utilisées pour déployer des estimations à plus grande échelle. La composition en acides gras du lait (AGL) a été utilisée comme indicateur des émissions de méthane chez des vaches laitières, initialement nourries avec des aliments à base d’ensilage de maïs contenant des graines de lin extrudées (Chilliard et al., 2009) puis avec une large gamme de régimes alimentaires (Bougouin et al., 2019). La détermination de la composition en AGL se fait par chromatographie en phase gazeuse, ce qui est onéreux et chronophage. Les équations basées sur la composition fine en AGL sont donc peu adaptées à des mesures sur un grand nombre d’animaux. Au contraire, dans le cadre du contrôle de performances, les spectres d’absorption dans le moyen infrarouge (MIR) du lait sont aujourd’hui collectés en routine pour plusieurs millions de vaches afin de prédire la composition globale du lait. Ces spectres ont été mobilisés pour prédire les émissions de méthane chez les bovins laitiers (Vanlierde et al., 2021 ; Fresco et al., 2024b) et permettre une évaluation génomique visant à sélectionner des bovins laitiers faibles émetteurs (partie 3). Des équations de prédiction ont été aussi développées à partir de spectres d’absorption dans le proche infrarouge (SPIR) acquis sur des fèces, une matrice privilégiée pour les femelles allaitantes et les animaux en croissance : des premiers résultats prometteurs ont été obtenus avec un jeu de données de bovins allaitants dont les émissions de méthane ont été mesurées avec des GreenFeed® (Andueza et al., 2022).

Dans tous les cas, l’évaluation de la robustesse des différentes équations de prédiction est nécessaire afin d’estimer avec précision les réductions permises par des stratégies de mitigation déployées à l’échelle du système d’élevage (Benaouda et al., 2019 ; Blondiaux et al., 2024).

Une bonne complémentarité entre outils de mesures directes ou indirectes est indispensable si l’on veut aboutir à des prédicteurs suffisamment précis. Les infrastructures expérimentales d’INRAE et de ses partenaires de la recherche et développement s’enrichissent de nouveaux outils complémentaires à ceux déjà utilisés (encadré 2), ce qui nourrira les futurs travaux menés sur les stratégies de mitigation des émissions de méthane entérique dans différents contextes d’élevage. Des chambres d’accumulation mobiles pour petits ruminants (PAC), incluant la mesure durant une heure de gaz émis par flatulence en plus du méthane émis par éructation et expiration (Goopy et al., 2011) sont ainsi disponibles. Le sniffer, positionné au sein d’un robot de traite, permet une mesure par infrarouge de la concentration en méthane émis par le ruminant.

Le potentiel de prédiction de ces méthodes indirectes devra être comparé aux prédictions permises par les spectres MIR du lait, car le développement de prédicteurs adaptés aux contraintes du terrain reste une priorité. En France, des sniffers seront prochainement installés dans 50 fermes commerciales bovines laitières, et des PAC seront utilisées dans différents élevages commerciaux de petits ruminants, pour acquérir des données permettant de comparer les systèmes et d’évaluer les prédicteurs dans des contextes variés.

Des travaux d’amélioration de la précision des prédicteurs déjà identifiés sont également indispensables pour envisager leur utilisation à grande échelle. La complémentarité des recherches conduites sur les bovins et les petits ruminants permettra d’évaluer la possibilité de prédire les émissions de méthane par les spectres MIR du lait ou les SPIR des fèces selon la filière. De nouveaux prédicteurs sont également à l’étude : des métabolites plasmatiques tels que les acides aminés, le glucose, des acides carboxylique ou des glycérolipides (Yanibada et al., 2020), l’abondance isotopique en carbone du lait (Saro et al., 2025), les microorganismes ou les flux d’hydrogène (Bedoya Mazo et al., 2023).

Une acquisition régulière de données adossées à l’expérimentation animale en stations et à des collaborations nationales et internationales, demeure indispensable. L'intégration entre bases de données offrira la possibilité de proposer des combinaisons de modèles encore plus robustes et discriminants pour la prédiction des émissions individuelles de méthane entérique. Cela permettra de tenir compte de la variabilité individuelle dans les évaluations des systèmes d’élevage pour différents contextes pédoclimatiques (partie 5).

La manipulation de la production d’hydrogène et de sa consommation est considérée comme une approche clé pour atténuer les émissions de méthane (Martin et al., 2010 ; Mackie et al., 2024). Les recherches se sont concentrées sur l’évaluation d’accepteurs alternatifs d’hydrogène pour le détourner de la méthanogenèse. En supplémentant la ration de vaches avec des nitrates, un oxydant capable d’être réduit par l’hydrogène, Guyader et al. (2017) ont montré qu’il est possible de stimuler d’autres voies métaboliques acceptant l’hydrogène en compétition avec la méthanogenèse, mais les mécanismes microbiens sous-jacents restent à élucider. Par des approches in vitro, d’autres accepteurs alternatifs d’hydrogène ont été étudiés comme les composés phénoliques (Huang et al., 2023 ; Romero et al., 2023), des métabolites secondaires de plantes que certaines populations microbiennes sont capables de métaboliser en acétate tout en consommant l’hydrogène. Parmi la dizaine de composés phénoliques testés à INRAE, l’acide gallique et le phloroglucinol (ici issus de l’industrie chimique mais qui sont naturellement présents dans les écorces d’arbres) stimulent la production de gaz et d’AGV totaux, notamment l’acétate, sans stimuler la production de méthane. L’effet du phloroglucinol a été évalué en combinaison avec le 2-bromoethanesulfonate, un inhibiteur spécifique des méthanogènes : la production de méthane a été complètement inhibée, l’accumulation d’hydrogène a été réduite comparativement au traitement par le 2-bromoethanesulfonate seul, et la production d’acétate a été augmentée. Les recherches sur la gestion de l’hydrogène continuent à INRAE, visant notamment à l’acquisition de données quantitatives précises sur les transactions d’hydrogène au sein de l’écosystème du rumen.

Après la naissance, le rumen est colonisé de façon séquentielle par le microbiote. Un microbiote est présent dans le rumen dès le deuxième jour de vie et se caractérise par l’abondance des Pseudomonadota (anciennement dénommées protéobactéries), présentes à près de 70 %. La composition évolue rapidement puisque la part des Pseudomonadota chute jusqu’à 30 % avant l’ingestion d’aliments solides, tandis que la part des Bacteroidota, notamment les Prevotella, augmente jusqu’à représenter plus de 50 %. Cette plasticité du microbiote ruminal au début de la vie postnatale de l’animal peut fournir des leviers de réduction des émissions de méthane si les modifications induites persistent à long terme. Chez le veau laitier, l’administration de 3-nitrooxypropanol (3-NOP), un additif inhibiteur de la méthanogenèse, dès la naissance et poursuivie jusqu’à l’âge de 14 semaines, a entraîné une réduction durable de la production de méthane entérique, encore observable à l’âge d’un an (Meale et al., 2021). La composition des bactéries, et dans une moindre mesure celle des archées, a été modifiée dans le rumen, et cette modification persiste avec certaines variations après l’arrêt de la distribution du 3-NOP. En supplémentant la ration de génisses gestantes puis celle de leurs veaux jusqu’au sevrage avec du 3-NOP, d’autres équipes (Martinez-Fernandez et al., 2024) observent une réduction persistante des émissions de méthane 28 semaines après l’arrêt du traitement pour au moins un groupe de veaux traités. Le microbiote ruminal de ces veaux est alors semblable à celui d’une vache adulte faiblement émettrice de méthane mise en évidence dans les troupeaux INRAE de Prim’Holstein (Ramayo‐Caldas et al., 2020).

La modulation du microbiote en début de vie permet de s’affranchir de contraintes qui peuvent être associées à certaines pratiques au sein du système d’élevage comme le pâturage, qui lorsque l’herbe est mature et peu diversifiée, augmente les émissions de méthane chez les ruminants par rapport à un régime à base de concentrés riches en énergie (Roques et al., 2024).

La modélisation mécaniste est une approche complémentaire à l’expérimentation pour représenter et prédire le métabolisme ruminal. Un modèle qui représente le microbiote du rumen en groupes fonctionnels associés à l’utilisation du glucose (hexoses), des acides aminés, et de l’hydrogène a été proposé par Muñoz-Tamayo et al. (2016) : il inclut les facteurs d’allocation de flux d’utilisation du glucose et la dynamique de l’hydrogène. Considérer l’hydrogène dans les modèles est capital, mais la connaissance des règles microbiennes et thermodynamiques régissant son métabolisme est encore incomplète, notamment pour la quantification de son devenir et l’impact de l’allocation d’énergie sur la fermentation microbienne (Morgavi et al., 2023). Ce modèle s’avère cependant performant pour représenter des données de fermentation in vitro de régimes mixtes plus ou moins riches en concentrés (Serment et al., 2016). Toutefois, ce modèle ne tient pas compte de conditions physiologiques animales telles que les taux d’absorption des AGV et le passage des substrats. Dans cette optique, l’extension du modèle est en cours pour prendre en compte les conditions in vivo ; les résultats préliminaires comparant les données simulées aux données expérimentales issues de quelques vaches laitières (race Nordic Red) sont prometteurs (Muñoz-Tamayo et al., 2023a). En parallèle, une approche de modélisation a été développée pour relier les données microbiennes à la dynamique des AGV, à l’aide de données provenant d'un système semi-continu in vitro (RUSITEC) imitant certaines conditions in vivo, et de données provenant de rumen de vaches laitières (Davoudkhani et al., 2024).

Le modèle de Muñoz-Tamayo et al. (2016) a été aussi élargi pour représenter l’effet d’une macro-algue (Asparagopsis taxiformis) sur le profil dynamique de fermentation microbienne évalué in vitro : l’inhibition de la production du méthane entraîne une accumulation d’hydrogène qui exerce un contrôle thermodynamique sur la fermentation, via l’allocation du flux vers la production d’AGV. Ce modèle proposé par INRAE (Muñoz-Tamayo et al., 2021) et celui de van Lingen et al. (2021) sont les deux seuls modèles mécanistes permettant de représenter l’effet d’additifs anti-méthanogènes. Au niveau microbien, une approche de modélisation cinétique a été également utilisée pour quantifier les différences métaboliques et énergétiques entre trois espèces de méthanogènes (Muñoz-Tamayo et al., 2019). Les données suggèrent qu’en plus des facteurs cinétiques et thermodynamiques, d’autres forces comme les interactions microbiennes (endosymbiose avec des protozoaires, agrégation microbienne) et la variation spatiale (fractions liquides et particulaires du rumen) contribuent à l’écologie de la communauté des méthanogènes dans le rumen, favorisant la diversité microbienne.

L’intégration des informations génomiques du microbiote doit permettre d’améliorer le pouvoir prédictif des modèles (Muñoz-Tamayo et al., 2023b). En utilisant la séquence génomique de la bactérie cellulolytique Fibrobacter succinogenes S85, il est possible de reconstruire son réseau métabolique et de développer une modélisation métabolique dynamique pour prédire la production d’acétate, de succinate et de formate, à partir du métabolisme du glucose, du cellobiose et de la cellulose (Fakih et al., 2023). Cette approche sera prochainement étendue aux autres microorganismes du rumen, y compris les méthanogènes.

La compréhension des mécanismes de production du méthane par le microbiote permet l’identification de nouvelles stratégies pour réduire les émissions de méthane entérique. Les stratégies de gestion du métabolisme de l’hydrogène ruminal, de modulation du microbiote durant le jeune âge et les approches de modélisation mécaniste pour aborder la complexité microbienne, s’inscrivent toutes dans l’objectif d’identifier les compromis entre réduction des émissions de méthane, valorisation des ressources alimentaires, production, santé et bien-être animal. Deux perspectives de recherche sont identifiées pour poursuivre cet objectif :

i) Élucider les caractéristiques dynamiques de l’écosystème microbien ruminal, notamment sa résilience et les interactions entre espèces microbiennes. Ceci permettrait d’affiner la compréhension du microbiote ruminal et de mieux prendre en compte sa dynamique dans les stratégies de réduction des émissions de méthane entérique ;

ii) Développer un continuum d’études in vivo, in vitro et in silico. Les approches in vitro permettent d’évaluer les voies fermentaires associées aux substrats et aux additifs et les paramètres physico-chimiques associés, pour déconstruire la complexité observée in vivo ; les approches in silico se nourrissent des approches in vivo et in vitro pour prédire l’efficacité des stratégies proposées. Le continuum s’opère dans les deux sens, vers l’in silico pour la compréhension, vers l’in vivo pour l’application. Une telle synergie pour l’élucidation des mécanismes microbiens comme d’ailleurs pour la recherche de proxys contribue aux principes des 3R (Remplacer, Réduire, Raffiner) de l’utilisation d’animaux à des fins scientifiques.

La prédiction des émissions de méthane à partir des spectres MIR permet d’obtenir de grandes populations d’individus phénotypés, car les spectres sont acquis en très grand nombre ( 15 millions par an pour environ 2,5 millions de vaches laitières) sur plusieurs années, et les prédictions ont un coût marginal faible une fois les formules établies. Des équations ont été développées par deux consortiums de recherche et développement (Optimir et MethaBreed) à partir de mesures de référence obtenues en chambre respiratoire ou par la méthode SF₆ (Vanlierde et al., 2021), ou par le GreenFeed® dans neuf conditions expérimentales (Fresco et al., 2024b). Les équations prédisent différents caractères : émission par animal (en g/jour), par unité de production (en g/kg lait standardisé) ou par unité d’ingestion (en g/kg matière sèche ingérée). Une production par jour peut également être reconstituée en multipliant le méthane par kg de lait par la quantité de lait produite. Ces équations ont des précisions modérées. Ce défaut est partiellement compensé par la masse de données qui permet de réduire considérablement la perte de précision au niveau génétique, sans toutefois éliminer les biais.

Ces prédictions ont fait l’objet d’une analyse génétique approfondie (Fresco et al., 2024a), montrant que les héritabilités sont plutôt fortes, ce qui n’est pas surprenant puisque les absorbances des longueurs d’onde les plus informatives d’un spectre MIR sont elles-mêmes relativement héritables. Les corrélations génétiques entre les différents caractères prédits sont modérées, la plus élevée (0,6) étant entre les émissions en g/jour prédites par les équations établies par les deux consortiums. Ce résultat modéré s’explique par des méthodes de mesure et des populations de calibration très différentes entre études des deux consortiums. Les corrélations avec les caractères de production sont également modérées, à l’exception de la prédiction reconstituée, qui est par construction très liée à la quantité de lait ; celle-ci est donc difficilement utilisable car une réduction des émissions de méthane entérique impliquerait une contre-sélection de la production laitière.

Des évaluations génomiques pilotes sont disponibles (Fresco et al., 2024c), réalisées avec un modèle Single Step établi à partir des prédictions à chaque contrôle de performances de plusieurs millions de vaches dont plusieurs centaines de milliers sont génotypées. Cette méthode qui analyse simultanément les performances des animaux typés et non typés estime implicitement l’espérance du génotype des animaux non typés à partir des typages de leurs apparentés, ce qui augmente la précision et diminue les biais. Ces évaluations mettent en évidence l’existence de jeunes taureaux permettant de réduire les émissions de méthane entérique. De plus, elles montrent que les objectifs de sélection récents ont peu influencé le potentiel génétique des animaux quant aux émissions de méthane.

Le déploiement officiel des évaluations génomiques, déterminé par les organismes de sélection, est attendu en 2026. Le caractère méthane choisi est la moyenne des deux prédictions en g/jour (selon les équations obtenues par les deux consortiums), ce qui est plus robuste que le choix d’une seule des deux en l’absence de critère objectif sur l’éventuelle supériorité de l’une ou de l’autre. En l’absence de valorisation économique directe pour l’éleveur, le poids de la réduction des émissions de méthane dans l’objectif global de sélection à définir par les organismes de sélection, peut reposer sur le gain souhaité. Une diminution de 1 % par an des émissions de méthane (en g/jour) impliquerait un poids de l’ordre de 25 % dans l’objectif de sélection (Fresco et al., 2025). Intégrer le méthane aurait pour conséquence un ralentissement modéré du progrès génétique pour les caractères déjà en sélection. Même si aucun effet défavorable n’a été observé jusqu’à présent, il faudra vérifier que la sélection contre le méthane n’a pas d’effet défavorable sur les processus digestifs. Pour les bovins allaitants, l’utilisation des spectres MIR du lait n’est pas envisageable car les vaches ne sont pas traites. Une approche à partir des SPIR sur les fèces est à l’étude. Si elle s’avère efficace, il conviendra de construire un dispositif pérenne de mesure pour envisager ensuite une sélection chez les bovins allaitants.

La précision des prédictions MIR est modérée et il existe de nombreux facteurs influençant les émissions de méthane mais qui ne sont pas pris en compte, ou seulement partiellement, dans les prédictions MIR à partir du lait. Il est donc pertinent d’agir aussi sur ces facteurs pour réduire les émissions de manière plus efficace, en complément d’une sélection génétique directe. Il convient de noter que la plupart de ces facteurs dépendent à la fois des systèmes d’élevage et de la génétique, et ce qui est décrit ici vaut autant pour l’orientation de la sélection que pour l’évolution des systèmes d’élevage. En outre, ces améliorations des caractères d’élevage corrélés aux émissions de méthane (âge au vêlage, fertilité, santé, moindre format) ont généralement aussi des effets positifs sur la performance économique de l’élevage (réduction des coûts d’alimentation, des frais vétérinaires…).

Un levier essentiel est de diminuer les pertes, en particulier les mortalités, et les périodes improductives. Cela passe par la réduction du nombre des génisses de renouvellement : plus elles sont nombreuses, plus leur contribution aux émissions de méthane est élevée. Un premier levier est la réduction de l’âge au premier vêlage, qui varie en France de 2 à 3,5 ans avec plus de 65 % du cheptel total (laitier et allaitant) mettant bas à trois ans et plus. Une réduction à deux ans économiserait une cohorte annuelle d’un million d’animaux reproducteurs au format presque adulte, produisant 250 à 300 g de méthane par animal et par jour. Ce changement relève principalement du système d’élevage, mais la sélection sur la précocité peut y contribuer, en particulier pour les races allaitantes généralement plus tardives. L’objectif d’un vêlage à deux ans peut paraître ambitieux et les freins sont divers, mais compte tenu de son très fort impact, tout progrès vers d’avantage de précocité est souhaitable. Chez les bovins allaitants, il convient également de limiter les années sans mise bas, et donc de maximiser la fertilité.

Un deuxième levier est la réduction du taux de renouvellement. Bien que la génétique ne soit pas le facteur le plus important, une amélioration de la longévité par sélection de l’ordre de 0,5 à 1,0 lactation est possible et diminuerait le besoin en génisses de renouvellement. Une réduction du renouvellement à 25 % par an contribuerait à une réduction de 6 % des émissions de méthane du cheptel laitier français dans le cadre d’une première mise bas à deux ans, et jusqu’à 10 % pour des mises-bas à trois ans. Ces résultats sont illustrés par Dall-Orsoletta et al. (2019). Une réduction du taux de renouvellement implique aussi une diminution du taux de réformes involontaires, qu’on peut obtenir par une meilleure santé et une meilleure fertilité des animaux. De plus, les problèmes de santé se traduisent par des pertes de production et donc par des émissions de méthane inutiles. Une sélection sur la santé est possible avec de multiples indicateurs maintenant disponibles : santé de la mamelle ou des pattes, sensibilité à la paratuberculose ou à la cétose ; et la santé et la fertilité sont des caractères avec des poids élevés dans les objectifs de sélection laitiers.

Un troisième levier est la réduction des émissions de méthane relatives aux besoins d’entretien de l’animal, indépendamment de sa production. Le format adulte des races françaises, tant laitières qu’allaitantes, est important. Cela implique une consommation alimentaire élevée tout au long de la carrière. Une réduction de 100 kg du poids adulte, possible par sélection, réduirait les besoins d’entretien de 10 % et induirait une baisse de 3 à 5 % des émissions de méthane selon la part de l’entretien dans l’ensemble des besoins. Elle aurait aussi des effets favorables sur d’autres caractères comme la précocité et la longévité. Cette sélection pour un format plus réduit pourrait s’effectuer sans effet défavorable sur la production laitière car la corrélation génétique entre les deux caractères est très modérée. Une meilleure précocité de développement, facilitée par une réduction de format, favoriserait le dépôt de gras des animaux destinés à la viande, réduisant l’âge à l’abattage et les besoins en concentrés.

Enfin, à système de production donné, les animaux faibles producteurs de lait émettent presque autant de méthane que leurs congénères (Dall-Orsoletta et al., 2019), produisent donc plus de méthane par kg de lait et sont à éviter. La sélection d’animaux avec une meilleure efficacité alimentaire et plus robustes (mieux adaptés à leur milieu) est également un levier.

Les possibilités de réduire l’impact méthane de façon directe et/ou indirecte sont larges. Combiner les différentes possibilités offertes par la génétique est une stratégie développée dans de récents projets collaboratifs comme Méthane 2030 (encadré 3), avec l’objectif de construire un index de synthèse méthane incluant tous les caractères (directs et indirects) associés à des variations de méthane émis. Le succès de cette sélection dépendra avant tout de la pression de sélection réalisée, c’est-à-dire du poids relatif accordé au méthane dans l’objectif de sélection. La pression de sélection ne sera forte que si les éleveurs sont, d’une façon ou d’une autre, incités financièrement à le faire, et donc si les variations d’émissions de méthane induites par la sélection sont mesurables et ont une valeur économique de marché. Des mesures de politique publique ou de filière sont donc nécessaires pour qu’une telle sélection soit mise en œuvre. Il convient de noter que diminuer les émissions de méthane de 1 % par an par la voie d’une sélection directe impose un poids du méthane dans l’objectif de sélection nettement supérieur au prix de marché actuel du carbone. La génétique n’ayant un impact qu’à terme, la valeur à considérer doit refléter la situation dans huit à dix ans au minimum.

Plusieurs pratiques alimentaires (hors sol, pâturage, parcours, agroforesterie, rations mixtes associant fourrages et concentrés) utilisant différentes ressources (coproduits ou résidus de culture, sous-produits industriels, plantes arbustives, fourrages ligneux), coexistent dans les systèmes de production animale, en zones tempérées comme en zones chaudes. Elles conduisent à des émissions de méthane entérique variables. En outre, il existe des différences d’émissions de méthane entre systèmes d’élevage en zone tempérée (Archimède et al., 2011 ; Martin et al., 2021) et celles en zones tropicales (Gbenou et al., 2024b). Les espèces animales élevées dans ces milieux sont différentes, et la connaissance de leur fonctionnement biologique reste hétérogène.

Ainsi, les systèmes d’alimentation animale renseignent bien la valeur des aliments, les caractéristiques des animaux et les pratiques de rationnement en zone tempérée. Par exemple, le dernier modèle de rationnement INRA2018 (INRA, 2018) calcule les émissions de méthane sur la base de la matière organique digestible et inclut le niveau de consommation alimentaire et la proportion de concentrés dans l'alimentation, estimant une diminution du rendement en méthane pour chaque point de pourcentage d’augmentation des concentrés alimentaires. Ces systèmes d’alimentation sont moins bien adaptés aux élevages en zones chaudes. À partir d’une revue de la littérature, Quantin et al. (2025) indiquent par exemple que la quantité de méthane émise en g par kg de matière sèche ingérée est de 23,2 (16,9 à 29,1) pour les vaches laitières et de 27,8 (18,7 à 34,5) pour les génisses en Afrique subsaharienne, contre 21,0 en moyenne en zone tempérée. Elle est de 21,9 (16,8 à 26,5) pour les moutons et 31,7 (de 12,6 à 49,8) pour les chèvres en zone subsaharienne contre 18,0 en moyenne en zone tempérée.

Il existe des équations permettant de prédire à la fois les émissions de méthane et les excrétions azotées pour étudier l’ensemble des rejets polluants liés à l’élevage, mais elles présentent des niveaux d’incertitude variés (Benaouda et al., 2019) et ne sont pas toujours bien adaptées à des ressources riches en composés secondaires bioactifs ou aux additifs qui ont des modes d’action spécifiques. L’incertitude liée aux facteurs d’émissions et le manque de métadonnées contribuent à la mauvaise prise en compte de l’impact environnemental des systèmes d’élevage dans les calculateurs terrains de GES et les inventaires (Eugène et al., 2019 ; IPCC, 2019). Des méthodes existent cependant pour en tenir compte, permettant d’améliorer la sélection des instruments de mesures directes des émissions de GES (Hammond et al., 2016), des proxys (Vanlierde et al., 2024) et des modèles (Blondiaux et al., 2024).

Les stratégies de mitigation des émissions de méthane entérique reposent souvent sur une augmentation concomitante de la productivité, de la longévité et de la reproduction du troupeau, pour réduire les émissions par dilution tout en maintenant la viabilité économique des systèmes d’élevage. En milieu tempéré, les élevages intensifs fortement spécialisés privilégiant la performance technico-économique, peuvent ainsi conduire à des émissions de méthane réduites rapportées au lait ou à la viande. Cependant, ils émettent davantage par unité de surface du fait de la concentration animale, et ils ont un fort impact global négatif sur l’environnement, via leurs fortes émissions azotées dans l’air et dans l’eau, et sur la biodiversité (Chemineau et al., 2025). À l’inverse, la transition agroécologique favorise la biodiversité, améliore le stockage de carbone dans les sols et réduit les émissions de protoxyde d’azote ; cependant, elle a peu d’effets sur la réduction des émissions de méthane (Blaix et al., 2026). Des leviers pour réduire les émissions de méthane entérique pourront être introduits dans ces systèmes, sous réserve qu'ils soient compatibles avec les pratiques et les principes agroécologiques promouvant notamment les interactions entre organismes et leur intégration dans l’écosystème local.

De nombreux travaux ont notamment mis en avant l’intérêt de la polyculture-élevage qui permet une meilleure efficience environnementale, tout en s’appuyant sur des principes agroécologiques associés au bouclage des cycles et à la valorisation de la biodiversité animale et végétale. L’amélioration des pâturages, la complémentation des régimes, les changements d’usage des terres et races de ruminants sont aussi des stratégies déployées dans les zones chaudes du globe (Thornton & Herrero, 2010). Cependant, ces systèmes sont souvent plus dépendants du pâturage naturel. Les éleveurs assurent l’adaptation du bétail à la rareté des ressources grâce à une gestion quotidienne de l’alimentation (recourt aux fourrages ligneux) et à des stratégies de transhumance. Les animaux utilisent des fourrages dont la quantité et la qualité fluctuent au cours des saisons et entre années. Des travaux au Sahel (Assouma et al., 2018 ; Bois et al., 2020) ont évalué l’impact de cette saisonnalité, montrant que l’ingestion de fourrages en saison sèche induit une plus grande formation de méthane in vitro. Des stratégies alimentaires intégrant de la complémentation peuvent réduire les émissions de méthane par kg de matière sèche ingérée, d’autant plus que l’apport en azote est non limitant (Gbenou et al., 2024b).

Les élevages agropastoraux peuvent être des systèmes agroécologiques d’intérêt car, en valorisant les complémentarités et synergies entre une diversité végétale spontanée et cultivée et une diversité animale à l’échelle des individus (comportement et performances) et du troupeau (allotement), ils ont un faible impact environnemental (Vigan et al., 2017). Si leurs caractéristiques les rendent vulnérables aux aléas, elles offrent des capacités d’adaptation et d’atténuation en favorisant l’intégration entre cultures et élevage (voire le polyélevage) avec des actions positives sur le stockage du carbone et la valorisation des déjections. Une analyse des flux de nutriments permet d’améliorer la compréhension des composantes efficientes et celles amenant des pertes concomitantes aux émissions de méthane (Puech & Stark, 2023), afin de proposer des options favorisant les synergies entre carbone et azote. En effet, le bétail joue un rôle crucial dans la distribution spatiale de la matière organique, des éléments nutritifs du sol, et des stocks de carbone. Par exemple, dans les écosystèmes tropicaux, environ 50 % de la matière sèche de fourrages consommée est restituée au sol (Schlecht et al., 2004). Le bilan carbone d’un territoire pastoral peut même être négatif quand on prend en compte l’ensemble des émissions. Dans un écosystème sylvopastoral en climat semi-aride (Assouma et al., 2019), le carbone fixé sur le cycle annuel (matière organique des sols, bois et racines des ligneux) est supérieur aux émissions dues aux animaux et à leurs déjections (fermentation de méthane des animaux d’élevage et des termites, émissions de GES du sol et des eaux, feu de végétation, motopompe de forage).

Ainsi, en s’adaptant favorablement aux milieux contraints dans lesquels ils évoluaient, les systèmes de polyculture-élevage peuvent être des sources d’inspiration pour des stratégies de mitigation à mettre en œuvre en milieu tempéré, notamment dans les zones les plus soumises à évolution sous l’effet du dérèglement climatique.

Un premier enjeu est de développer des connaissances et des outils qui permettent de mieux renseigner la diversité animale et végétale des différents milieux dans lesquels s’insèrent les systèmes d’élevage. Il s’agit de calibrer les modèles existants avec des jeux de données spécifiques et/ou de développer des modèles spécifiques au contexte, en fonction des ressources animales et végétales qui y sont présentes.

Un autre enjeu concerne la mobilisation voire l’élaboration d’indicateurs ou de métriques adéquats, pour mieux évaluer les contributions des différents systèmes d’élevages dans toutes les dimensions de la durabilité. Pour cela, il est important de considérer conjointement l’évaluation des émissions de méthane et d’autres GES, avec les aspects du stockage de carbone et de bouclage des cycles de nutriments (azote et phosphore).