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La composition du lait en acides gras (AG) chez la vache laitière est la résultante du métabolisme lipidique au niveau du rumen et au niveau de la glande mammaire. Dans le cadre du renouvellement des systèmes d’unités d’alimentation INRA, l’objectif de ce travail est de prédire par une approche quantitative utilisant la méta-analyse de bases de données, les flux duodénaux d’AG chez les ruminants, le transfert des AG de l’intestin à la glande mammaire, et les flux d’AG sécrétés dans le lait.Des équations de prédiction des flux duodénaux et absorbés des AG saturés, des AG impairs et ramifiés, et d’un grand nombre d’isomères des AG insaturés ont été obtenues en intégrant les effets de facteurs expérimentaux tels que la nature du fourrage, le pourcentage de concentré, la supplémentation en huiles, graines végétales, et en produits marins, et leurs interactions. Ces équations sont fonction des AG ingérés et des facteurs interférents (mode de conservation et familles botaniques des fourrages, composition du régime alimentaire, caractéristiques des animaux).Pour le transfert des AG du duodénum à la glande mammaire, les équations privilégient comme prédicteur leur flux duodénal respectif, mais utilisent aussi des paramètres digestifs ruminaux (pH, acétate, butyrate) ou des caractéristiques des rations pour les AG impairs et ramifiés, ou les AG synthétisés de novo (C4:0 à C14:0).La validation de ces modèles a été faite à partir d’une base de données externe qui a permis de coupler les deux modèles et d’évaluer leur précision. Finalement, nous proposons des équations de prédiction des AG spécifiques ainsi que des groupes d’AG présentant un intérêt nutritionnel et qui peuvent fournir une approche aux systèmes d'unités d'alimentation pour prédire leurs réponses à différents types de rations. / Milk fatty acids (FA) composition in dairy cows results from lipid metabolism in rumen and mammary gland. In the context of renewing the INRA feed unit system, the objective of this work is to predict, by a quantitative approach using metaanalysis, duodenal flows of FA in ruminants, FA transfer from the intestine to the mammary gland, and the secreted FA flows in the milk. Predictive equations for duodenal and absorbed saturated FA, odd and branched FA, and a large number of unsaturated FA isomers were obtained by integrating the effects of experimental factors such as the nature of the forage, the concentrate percentage, supplementation with oleaginous oils and seeds, and marine products, and their interactions.These equations are function of ingested FA and their interfering factors (forage conservation mode and botanical family, diet composition, animal factors).For the transfer of FA from duodenum to the mammary gland, the equations favor the prediction of their respective duodenal flows, but they also use ruminal digestive parameters (pH, acetate, butyrate) or dietary characteristics for odd and branched FA, or de novo synthesized FA (C4 :0 to C14 :0).Models validation was done with an external database, which allowed coupling the two models and evaluate their accuracy. Finally, we propose predictive equations for specific FA as well as FA groups of nutritional interest that can provide an approach to the INRA feed unit system to predict their milk yield responses according to different types of rations.

Afin de répondre à la diversification des objectifs de la filière laitière (ex. efficacité alimentaire, santé et longévité des animaux, etc.), et ceci dans un contexte de forte volatilité des prix du lait et des intrants, la quantification des réponses multiples aux changements de régimes alimentaires représente un intérêt afin d’aider les producteurs laitiers à optimiser la ration des animaux. Le principal objectif de ce travail a consisté à développer et évaluer un modèle de prédiction des réponses de l’ingestion, de la quantité et composition du lait aux changements de régimes alimentaires chez la vache laitière. Une méta-analyse a ainsi été appliquée sur une grande base de données de la littérature afin de quantifier la réponse de l’ingestion aux régimes, et les réponses laitières (quantité totale, sécrétion des composants du lait et composition du lait) aux changements d’énergie nette (UFL) et protéines métabolisables (PDI) de la ration. Un élément clé dans le développement de ces équations de réponses était qu’elles soient applicables à travers différent potentiel laitier. Ceci a pu être atteint en exprimant les apports PDI et UFL par rapport à une situation nutritionnel pivot, qui correspond à une efficacité d’utilisation des PDI de 67% et une efficacité d’utilisation des UFL par lait de 100% (équivalente à un bilan énergétique nul). Construite à partir des efficacités PDI et UFL, une approche a été proposée pour estimer les apports PDI et UFL à la situation pivot, à partir desquels les équations de réponses peuvent s’appliquer. Evalué sur deux jeux de données indépendants, cette approche a permis de prédire les réponses de production laitière, productions de matières grasses, lactose et protéines du lait aux changements d’apports PDI et UFL avec une bonne précision pour des rations considérablement différentes, et à travers différents stades de lactation. Dans un autre modèle, les effets du stade physiologique (stade de lactation, stade de gestation, croissance) sur les performances animal, i.e. production laitière, productions de matières grasses, lactose et protéines du lait, changement de composition corporelle et ingestion, ont été quantifiés à travers des animaux de potentiel laitier différent. Il a été constaté que la structure du modèle était adéquate pour simuler les performances de différentes races laitières (Holstein, Rouge Danoise et Jersiaise). Afin de prédire les conséquences d’un changement alimentaire sur le long terme, les équations de réponses, centrées sur la situation nutritionnel pivot, ont été intégrées au sein du modèle dynamique. Cette intégration a pu se faire en appliquant le concept du pivot au modèle dynamique afin d’obtenir des courbes pivot, à partir desquelles les lois de réponses s’appliquent. Le modèle construit est le premier à intégrer les deux grands types de régulation biologique (homéostase et l’homéorhèse) chez la vaches laitière permettant de prédire les performances animales à partir d’une définition précise du potentiel laitier. / In order to better cope with the increasing diversity of objective in dairy production (e.g. feed efficiency, animal health, animal longevity, etc.) in a context of high volatility of feed and milk prices, quantification of animal’s multiple responses to dietary changes is of particular interest to help dairy farmers in optimizing the diet. The main aim of the present study was to develop and evaluate a model to predict the responses in dry-matter intake, milk yield, milk component yields and contents to changes in dietary composition in dairy cows. A meta-analysis of the literature was conducted to quantify dry-matter intake response to changes in diet composition, and milk responses (yield, milk component yields and milk composition) to changes in dietary net energy (NEL) and metabolizable protein (MP) in dairy cows. A key point in the development of these response equations was that they could be apply on animals of varying production potential. This was achieved by expressing MP and NEL supply relative to a pivot nutritional status, defined as the supply of MP and NEL resulting to MP efficiency of 0.67 and NEL efficiency of 1. Based on MP and NEL efficiency, an approach was proposed to estimate the pivot MP and NEL supplies, around which the response equations can be applied. Evaluated with two independent datasets, this approach predicted milk yield and milk component yields responses to change in MP and NEL supply with a good accuracy for diets that are substantially different, and across all stages of lactation. In another model, the effect of physiological status (lactation stage, gestation, growth) on animal performance, i.e. milk yield, milk component yields, body composition change and dry-matter intake, were quantified across a range of animal potential. It was found that the model structure was adequate to simulate performance of different dairy breeds (Holstein, Danish Red and Jersey). To predict the long-term consequences of a dietary change, response equations, centred on the pivot nutritional status, were integrated into the dynamic model. This integration has been possible by applying the pivot concept into the dynamic model. This way, lactation pivot curves were calculated, from which response equations are applied. The model built is the first to integrate the two major biological regulations (homeostasis and homeorhesis) in dairy cows that predicts animal performance using a precise definition of milk potential.