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Prévisions des rendements des vaches laitières à l'aide de réseaux de neurones artificiels

René Lacroix
Kevin Wade
Robert Kok
Pam Hayes
RL

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René Lacroix

Résumé du colloque

La production totale de lait, de gras et de protéines après 305 jours de lactation sont souvent utilisées comme critères de comparaison entre les vaches laitières. Ces valeurs doivent être prédites le plus tôt possible durant une lactation pour assurer une bonne gestion des troupeaux et l'amélioration génétique. Les modèles couramment utilisés fournissent en moyenne d'assez bonnes prédictions, mais des améliorations sont possibles avec l'utilisation de nouvelles données, par exemple, au moment du début de lactation. Le but de ce projet était d'étudier la possibilité d'employer des réseaux de neurones artificiels (RNA) comme alternative ou modèle alternatif pour la prévision sur des agences canadiennes de contrôle laitier. Pour cette étude, des données prédites mensuellement sur 32 fermes laitières entre 1979 et 1992 ont été utilisées. Une prédiction de ces valeurs a été faite en l'apprentissage de deux RNA différents; l'autre moitié a servi à comparer les performances des RNA avec celles du modèle actuel. Dans le premier RNA étaient les mêmes que ceux du modèle actuel (e.g., nombre de cellules somatiques). Les prédictions de RNA ont généralement été au moins aussi bonnes que celles du modèle actuel. Dans le premier tiers de la lactation, les prédictions des RNA ont été en moyenne meilleures; dans le troisième tiers de la lactation, la situation inverse s'est produite. Par ailleurs, l'ajout d'intrants a accru la qualité des prédictions des RNA. Les RNA semblent donc constituer une alternative intéressante pour la création de modèles. La RSA facilitement entre autres la considération d'un grand nombre de variables, ce qui permet de tenir compte d'informations plus spécifiques à chaque animal. Les recherches devraient être poursuivies avec un ensemble de données plus grand, afin d'établir plus justement les avantages et les limites des RNA. Des méthodes pour mesurer des analyses de sensibilité de RNA aux intrants devront aussi être développées.

Contexte

Section :
Sciences de l'agriculture
news icon Thème du colloque :
Sciences de l'agriculture
host icon Hôte : Université du Québec à Montréal

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Titre du colloque :

Sciences de l'agriculture
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