Transformer les données en performance : comment l’analyse stimule les progrès génétiques chez les dindes

Pour les éleveurs, l’analyse de données offre une opportunité précieuse de comparer leurs résultats à ceux d’autres producteurs. Cela leur permet de se situer sur le marché, d’identifier ce qui fonctionne bien et de découvrir de nouvelles pistes pour valoriser davantage leurs lots.

À chaque étape de la production, des élevages de reproducteurs aux usines de transformation, les données nous aident à comprendre comment les dindes réagissent à différents environnements. Elles nous permettent d’affiner nos recommandations techniques, d’actualiser nos normes de production et de mieux répondre aux besoins du marché. Bien utilisée, l’analyse transforme les chiffres en actions concrètes.

Le terme “Big Data” désigne le volume important d’informations collectées à partir de multiples sources : capteurs en bâtiment, couvoirs, abattoirs… À l’image de Google Maps qui utilise les données des conducteurs pour prédire le trafic, nous exploitons les données de terrain et post-production pour optimiser les performances des dindes.

Ces données incluent :

• Température, consommation d’eau et d’aliment
• Poids corporels et courbes de croissance
• Résultats des couvoirs
• Indicateurs des abattoirs

Mais les données seules ne suffisent pas. Pour qu’elles soient utiles, nous évaluons :

• Le volume : Quelle quantité de données est collectée ?
• La véracité : Les données sont-elles fiables et précises ?
• La valeur : Quelles informations peut-on en tirer ?

En connectant les données tout au long de la chaîne de production, des reproducteurs à la transformation, nous obtenons une vision globale de la performance des dindes.

L’analyse de données regroupe les étapes permettant d’exploiter efficacement les informations : inspection, nettoyage, transformation, puis modélisation. Cette dernière est cruciale pour la production et la sélection génétique, car elle guide les prises de décision.

Ce processus repose sur plusieurs étapes, à partir des données des reproducteurs et des clients :

Les données internes des lots de reproducteurs sont régulièrement collectées et analysées à des fins de production et de sélection. Elles permettent d’aligner les projections génétiques et les orientations de chaque produit. Ces données sont également comparées à celles des clients PS pour élargir notre vision des capacités de production.

Nous analysons ensuite les données clients provenant de couvoirs, fermes de production et abattoirs, dans différents pays et entreprises. Depuis 2013, nous collectons ces données pour étudier les produits et les tendances du marché.

Actuellement, notre base de données couvre 5 pays de la région EMEA et regroupe les performances de plus de 2000 troupeaux par an, soit plus de 20 millions de dindes placées à un jour d’âge. C’est notre plus grand ensemble de données : chaque troupeau est suivi individuellement et anonymisé pour garantir la confidentialité.

Le benchmarking permet aux clients de situer leurs performances par rapport aux autres. Par exemple, un client européen avait un gain moyen quotidien (GMQ) inférieur à celui de ses pairs, mais affichait de bons résultats en indice de consommation et viabilité.

Après analyse conjointe des données, nous l’avons aidé à améliorer le GMQ de ses mâles, passant de 112,7 g/jour (2022) à 115 g/jour (2024) — soit une hausse de 2 %. L’indice de consommation s’est amélioré de 3 % (de 2,61 à 2,54), et la viabilité est passée de 91,6 % à 94,7 %.

Les données ne sont pas de simples chiffres : elles sont une feuille de route vers une meilleure performance. Grâce à des données précises, fiables et bien structurées, nous soutenons le progrès génétique, relevons les défis terrain et obtenons de meilleurs résultats pour nos clients. Au cœur de cette démarche : renforcer l’efficacité et la durabilité de la filière dinde.

Vous avez des questions sur la manière de soumettre vos données et d'exploiter les informations potentielles ?