Performances démographiques et zootechniques du cheptel bovin local de Madagascar par la méthode LASER

International audienceIn Madagascar, 60% of households are food insecure. To remedy this situation, the availability of protein-rich foods is essential. For the Malagasy, zebu meat remains the primary source of animal protein. But can the current cattle population meet the needs of the growing Malagasy population? To answer this question, FOFIFA-DRZVP and CIRAD, as part of the ECLIPSE project, carried out cattle breeding monitoring from 2017 to 2021 using LASER software. The aim is to determine the demographic performance of cattle in order to ensure the health and food security of the Malagasy population. Monitoring took place in the Bongolava region, on 900 head of cattle. The average herd size obtained was 8.7 head, 67% of which were females; the reproduction rate was 65%; the calving interval was 16 months, with an age at first calving of 3.5 years. The mortality rate averaged 3%. An operating rate of 20% was recorded. The annual growth rate was 6.6%. According to these results, the national policy of increasing beef consumption by 5kg/pers/year will have no significant effect on cattle growth. These results will help the country's decision-makers. A study of the genetics of the Malagasy cattle herd is currently underway, to see how well the breeds adapt to environmental stresses in order to ensure their sustainable use.A Madagascar 60% des ménages sont en situation d’insécurité alimentaire. Pour y remédier, la disponibilité des aliments riches en protéines sont nécessaire. Pour les malagasy, la viande de zébu reste la première source de protéines animales. Mais, est-ce que l’effectif de bovins actuel peut-il subvenir aux besoins de la population malagasy croissante ? Pour y répondre, le FOFIFA-DRZVP et le CIRAD dans le cadre du projet ECLIPSE, a effectué de 2017 à 2021 un suivi de l’élevage de bovins utilisant le logiciel LASER. L’objectif vise à déterminer les performances démographiques des bovins afin d’assurer la santé et la sécurité alimentaire de la population malagasy. Les suivis se sont déroulés dans la région de Bongolava, sur 900 têtes de bovins. La taille moyenne des troupeaux obtenue était de 8,7 têtes dont 67% femelles ; le taux de reproduction a été de 65% ; l’intervalle entre deux vêlages était de 16 mois avec un âge à la première mise bas de 3 ans et demi. Le taux de mortalité a été en moyenne 3%. Un taux d’exploitation de 20% a été enregistré. Le taux de croissance annuel a été 6,6%. D’après ces résultats, la politique nationale d'augmentation de la consommation en viande de bovin de 5kg/pers/an n'aura pas d'effet significatif sur la croissance des bovins. Ces résultats aident à la prise de décision des décideurs du pays. Actuellement, l’étude sur la génétique du cheptel bovin malagasy est en cours, pour voir les performances d’adaptation des races aux stress environnementaux afin d’assurer son utilisation durable

A Perspective on Plant Phenomics: Coupling Deep Learning and Near-Infrared Spectroscopy

International audienceThe trait-based approach in plant ecology aims at understanding and classifying the diversity of ecological strategies by comparing plant morphology and physiology across organisms. The major drawback of the approach is that the time and financial cost of measuring the traits on many individuals and environments can be prohibitive. We show that combining near-infrared spectroscopy (NIRS) with deep learning resolves this limitation by quickly, non-destructively, and accurately measuring a suite of traits, including plant morphology, chemistry, and metabolism. Such an approach also allows to position plants within the well-known CSR triangle that depicts the diversity of plant ecological strategies. The processing of NIRS through deep learning identifies the effect of growth conditions on trait values, an issue that plagues traditional statistical approaches. Together, the coupling of NIRS and deep learning is a promising high-throughput approach to capture a range of ecological information on plant diversity and functioning and can accelerate the creation of extensive trait databases