Existe-t-il de « fausses » données dans les élevages et savons-nous comment faire comprendre l'importance des bons enregistrements ?

Aujourd'hui, il existe une grande variété de programmes de gestion des données sur le marché et presque tous les élevages utilisent l'un ou l'autre de ces programmes quotidiennement. Malgré l'utilisation continue et généralisée de ces programmes, toutes les personnes concernées ne sont pas conscientes de l'importance de la fiabilité de la collecte des données que nous introduisons ensuite dans le programme.

Les inexactitudes les plus courantes dans la collecte des données

Tous les élevages enregistrent correctement le nombre de porcelets sevrés, la donnée de production la plus importante. À partir de là, tous les élevages n'ont pas la même fiabilité dans la collecte des données. Voici quelques-unes des erreurs les plus courantes :

• Ne pas enregistrer tous les mort-nés.
• Enregistrer les nés très faibles comme des mort-nés.
• Ne pas noter les pertes de porcelets en lactation et/ou leurs causes.
• Enregistrer de manière incorrecte les causes de perte de porcelets.
• Ne pas enregistrer les adoptions de porcelets entre truies.
• Égaliser les portées et enregistrer ensuite les naissances.
• Relever les données deux ou trois jours après la mise bas en enregistrant les porcelets présents à ce moment-là.
• Ne pas enregistrer ou mal enregistrer les raisons de la réforme des truies (par exemple, les truies réformées pour cause de boiterie sont enregistrées comme mortes).
• Ne pas supprimer de la base de données les truies abattues ou éliminées (« truies fantômes »).

Raisons les plus courantes d'une collecte de données incorrecte

Dans la grande majorité des cas, les défaillances que je détecte dans la saisie des données ne sont pas intentionnelles, mais simplement les responsables ne sont pas conscients de l'importance de la fiabilité des données. Voici les raisons les plus courantes :

• Protocoles de collecte de données hérités des anciens responsables de l’élevage.
• Gain de temps sur les tâches de conduite.
• Primes de productivité qui ne sont pas conçues de manière optimale.
• Exigence personnelle des employés de présenter les meilleurs résultats possibles.
• Absence d'enregistrement immédiat des données (automatique ou manuel).
• Formation insuffisante sur l'importance d'une collecte correcte des données.
• Absence de lignes directrices claires lors de l'enregistrement des données.

L'importance d'une collecte de données fiable

Pour améliorer les résultats de production de l’élevage, il faut identifier les points qui présentent le plus grand potentiel d'amélioration, et il est essentiel que la fiabilité des données saisies permette d'identifier ces points critiques.

Prenons quelques exemples :

Si nous voulons améliorer le nombre de porcelets sevrés par mise bas, nous devrons déterminer s'il est plus facile de réduire les pertes en lactation ou d'augmenter le nombre de nés vivants (figure 1).

• Pour augmenter les nés vivants, nous devrons évaluer si le point critique de l'amélioration est d'augmenter les nés totaux ou de réduire la mortinatalité.
• Si toutes les mortinatalités ne sont pas enregistrées, nous pourrions penser que le problème est un manque de nés totaux (et nous réviserions les protocoles de conduite pendant l'insémination) alors que le problème se situe peut-être dans un excès de mortinatalité et que ce que nous devrions réviser, ce sont les protocoles de conduite pendant les mises-bas
• Si les nés faibles sont enregistrées comme mort-nés, nous penserions que le problème est le manque de nés vivants et nous réduirions le pourcentage réel des pertes en lactation.
• Si les adoptions de porcelets ne sont pas enregistrées, il sera plus difficile d'identifier les truies qui perdent de façon répétée de nombreux porcelets en cours de lactation et qui devraient être réformées. Comme ces truies finissent par sevrer les porcelets reçus d'autres truies, leurs mauvaises performances peuvent passer inaperçues.
• Si nous réformons les truies qui ont de nombreux retours, mais que nous n'indiquons pas la cause de la réforme, il sera plus difficile d'identifier et de résoudre les cas de faible taux de mise bas.
• S'il y a un excès de porcelets de plus de 15 jours morts par écrasement, il est presque certain qu'il y a un problème de climatisation des salles de mise bas (soit des salles trop froides, soit des nids trop chauds). Mais pour détecter ce problème, il faut enregistrer les pertes de porcelets, avec la cause et la date réelles.
• Si je n'enregistre pas correctement les truies éliminées de l'élevage et que je ne les supprime pas du programme, nous aurons des « truies fantômes », des truies qui ne sont plus présentes dans l'exploitation mais qui sont toujours prises en compte par le programme dans ses calculs. Ces animaux génèrent une augmentation des jours non productifs (JNP) et nous font perdre beaucoup de temps à chercher la cause du problème.

Comment détecter les situations où la collecte de données n'est pas fiable ?

Il n'est pas toujours facile d'affirmer avec une certitude absolue que la collecte de données dans une exploitation n'est pas aussi fiable qu'elle devrait l'être, mais voici quelques signes qui nous aident à le détecter :

• Élevages qui figurent parmi les meilleurs de leur catégorie pour les pertes en lactation et, en même temps, parmi les pires pour les mort-nés. Les nés vivants peu viables sont- ils enregistrés en tant que mort-nés ?
• Élevages ayant peu de nés totaux et très peu de mort-nés. Enregistrent-ils tous les mort-nés ?
• Élevages dont la courbe du nombre de nés totaux par mise-bas est très plate (figure 2). Les éleveurs égalisent-ils les portées et le notent-ils ensuite ?

• Distribution de la prolificité : une taille de portée représente-t-elle un pourcentage beaucoup plus élevé (plus de 25 % de fréquence) que les autres tailles de portée ?

• Si l'on analyse l'écart statistique des nés totaux, des nés vivants et des sevrés, l'écart des nés totaux devrait être plus élevé que l'écart des nés vivants et l'écart des nés vivants plus élevé que l'écart des sevrés (figure 4). Ce n'est pas toujours le cas dans les élevages où la fiabilité de la collecte des données est faible.

Conclusion

L'utilisation de programmes de gestion offre de nombreux avantages et utilités tels que l'élaboration de listes de travail et de rapports de production. L'analyse des données de production permet de détecter les points critiques susceptibles d'être améliorés, dans le but d'accroître la productivité de l’élevage, ce qui se traduira par une réduction des coûts de production.

Afin d'améliorer les résultats de production grâce à des audits techniques efficaces, il est essentiel que les données saisies dans le programme de gestion reflètent avec précision ce qui se passe réellement dans l’élevage.