Kadjanna Zé Albert TRAORE by Ecole Inter-Etats des Sciences et Médecine Vétérinaires (EISMV Dakar)

UNIVERSITE CHEIKH ANTA DIOP DE DAKAR ******* ECOLE INTER-ETATS DES SCIENCES ET MEDECINE VETERINAIRES

(E. I. S. M .V)

ANNEE 2015

N° 04 ®

ÉVALUATION DE L’EFFICACITE DU KAMAR DANS LA DETECTION DES CHALEURS NATURELLES DES VACHES LAITIERES DANS LES PETITS ELEVAGES DE LA REGION DE KAOLACK (SENEGAL).

THESE Présentée et soutenue publiquement le Mardi 10 Mars 2015 à 12Heures 00mn Devant la Faculté de Médecine, de Pharmacie et d’Odontostomatologie de Dakar pour obtenir le grade de DOCTEUR VETERINAIRE (DIPLOME D’ETAT)

Kadjanna Zé Albert TRAORE Né le 15 Novembre 1988 à Banfora (Burkina Faso)

JURY Président:

Monsieur Moussa Fafa CISSE Professeur à la Faculté de Médecine Pharmacie-OdontoStomatologie Dakar-Sénégal

Directeur et Rapporteur de Thèse :

Monsieur Germain Jérôme SAWADOGO Professeur à l’E.I.S.M.V de Dakar- Sénégal

Membres :

Monsieur Yalacé Yamba KABORET Professeur à l’E.I.S.M.V de Dakar- Sénégal

Co-directeur(s) de Thèse :

Docteur Adama SOW Maître Assistant à l’E.I.S.M.V de Dakar-Sénégal

DEDICACE Je dédie ce travail à mes parents. Baba, TRAORE Gnangzé Thomas et Na, TRAORE Kadjatou Thérèse « Le fruit de votre amour est sur le point de murir après tant d’efforts et de sacrifices que vous lui avez consacrés durant toute votre vie. Puisse Dieu veiller sur vous et vous accorder la grâce de goûter aux délices qu’il produira dans les années à venir. AMEN ! » Proverbes de Salomon 10-1 « Un fils sage est celui qui réjouit son père, mais un fils stupide est le chagrin de sa mère »

JE VOUS AIME.

Dédicace spéciale : Professeur Germain J. SAWADOGO Docteur Adama SOW « Vous êtes des artistes dans les sciences et médecine vétérinaires ; votre rigueur scientifique et vos qualités humaines forcent respects et admirations. Vous n’avez ménagé aucun effort pour que ce travail puisse aboutir. » Barka !!!

REMERCIEMENTS A Dieu le père tout puissant, Alpha et Oméga ; A la Sainte Vierge Marie et au Seigneur Jésus christ

A toute ma famille, sincères remerciements A mes grands parents Traore Minia , Traore Sozé et Traoré Sitchogo

(in

memorium) partis plus tôt, que le bon Dieu vous accorde sa miséricorde et Traore Daouda ; Grâce à vos bénédictions et vos prières le chemin s’est toujours éclaircit pour moi. Yé Fabéh !!! A mes parents vous êtes mon repère. Hommages à vous !!! A mes grandes sœurs chéries Julienne, Djiré Odette et Bèrè Jeanne pour les encouragements, les conseils et l’amour fraternel que vous avez su m’apporter. Vous me manquez énormément. A mes nièces et neveux vous êtes une source d’inspiration pour moi. A mes beaux frères ZONGO Moumouni, GUIRO Boukary, SANOU Madou votre soutien et vos conseils m’ont guidé pendant ces moments. A mes cher(e)s cousins et cousines, Traore Fatoumata Elisabeth, Traore Sita, Traore Henri, Traore Lamoussa, Somda Modeste, Somda Marie claire, Somda Juste, Traore Cécile,… A mes chers Oncles et Tantes Jean Baptiste Y. TRAORE (In memorium), Madame Somda TRAORE Katiéné Nicole, Lamine TRAORE, Ardiouma TRAORE, Dr NEBIE Lallé, Dr Ouandaogo, …

III

Sincères remerciements et Hommages respectueux Au professeur Germain J SAWADOGO ; Au docteur Adama SOW ; Au professeur Yalacé KABORE, Au docteur Miguiri KALANDI ; Au professeur Philippe KONE ; Au professeur Rianatou ALAMBEDJI ; Au professeur Serge N.BAKOU ; Dr Amadou NDIAYE.

A l‘EISMV, j’ai acquis une formation dont je suis très fier. Vive les sciences et la médecine Vétérinaires !!! Au Directeur Général de l‘EISMV, professeur Louis Joseph PANGUI Au coordonateur régional et promoteur du projet AMPROLAIT professeur G J SAWADOGO Au service de MIPI de l‘EISMV, Professeur ALAMBEDJI, Professeur KONE et Monsieur

SENE,

Docteur

NDOUR

Docteur

ANGANZA,

Docteur

YOUGBARE Pour la confiance et l’ambiance cordiale de travail. A Tous les enseignants et tout le personnel administratif et technique de l‘EISMV. A la 41ème promotion A notre professeur accompagnateur Moussa ASSANE A notre parrain de promotion le Docteur Malick SENE A mes promotionnaires burkinabè de l‘EISMV

Au projet AMPROLAIT, qui nous a offert ce cadre de travail A tous les éleveurs de la plateforme PAFILKA de Kaolack A madame Adama SOW, présidente de PAFILKA, plus qu’un guide de terrain vous avez été pour nous, une mère. Ce travail est aussi le votre.

Aux docteurs MOUICHE Moctar, ZABRE Marcelin, GUIGMA Hyacinthe, YOUGBARE

Bernadette,

COMBARI

Alima,

NDISANZE

Oscar,

HAKIZIMANA Jean Népo, Mr Omar HAKIZIMANA … A toutes ces vaches votre bien être est aussi le nôtre !!!

A mes frères et sœurs de l‘AEVBD, vous êtes ma première famille au Sénégal Aux membres du bureau exécutif de l‘AEVBD 2010-2011, ce fut un honneur pour moi, d’avoir présidé avec vous notre amicale. Au parrain de l‘AEVBD professeur Germain J SAWADOGO Au parrain de la 4ème Edition de l‘Etudiant Vétérinaire Burkinabè à Dakar Monsieur Tahirou OUATTARA de l’ESMT Au premier Bureau exécutif de l‘AEVBD 2007-2008, pour avoir facilité mon intégration

A la promotion Master EGRS-2014 ma famille d’Epidémiologiste Cher(e)s collègues, notre tâche est noble, vaste et plein de défis à relever mais c’est en nous unissant à travers un réseau que nous aurons de meilleurs succès. Au professeur Germain J SAWADOGO coordonateur de la formation post Universitaire et Au professeur Philippe KONE, Responsable du Master EGRS, merci pour la qualité de la formation dispensée.

A l’équipe Burkinabé de Football au Sénégal J’ai partagé des moments forts et inoubliables avec vous.

Aux AIESEC ers Samuel JOSEPH, Jessica ANJARATSOU, Ousmane KONE, … ces moments de « learning by doing » ont été agréables et sont inoubliables. V

IRC of USA Embassy Mr Alioune D SECK, Dr ANDRIANONI and all the members of IRC, thank you for helping me to upgrade my skills level in English, it is a great pleasure to be friend of you ALL.

A tous mes ami(e)s « L’amitié est une valeur sacrée qui ne consiste pas à être là tout le temps mais plutôt à être disponible quand on a besoin l’un de l’autre » Hié Arouna , Ouattara Christophe, Zouma Réné, Ouattara Arsène, Soulama Gnamba, Diarra Rama, Dr Roamba Constant, Traore Vamara, Zongo Moussa, Miandrisoa Jouvence, Ouandaogo Hamidou …

Jacqueline Wanjiku KAGIMA …THANK YOU

A ma famille de TP-EISMV A Mon padré Dr Thior El hadj ; Mes filles Dr Leclerc cléa et Sanogo Diarrha ; Mon petit fils Tulgeat laway, et au plus jeune de la famille Yann. Merci pour les encouragements et les moments passés ensemble. Que la fin des études ne soit pas la fin de la famille. Courage à nous tous !

A toute la communauté des étudiants vétérinaires (AEVD) Au bureau exécutif de l’AEVD 2007-2008, merci pour mon intégration rapide dans l’EISMV Votre convivialité et votre fraternité m’ont offert un cadre idéal pour mon apprentissage. J’en suis reconnaissant et vous en remercie !

A mes plus jeunes frères de l’école Que ce travail vous serve d’exemple Courage car le meilleur reste à venir !

A tous ceux que j’ai pu oublier et qui se sentent concernés, désolé et encore merci à tous et pour tout ! Spécial remerciement A cette terre adoptive de la Térranga, le Sénégal pour l’hospitalité. A l’Ambassade du Burkina Faso au Sénégal, A ma patrie le Burkina Faso, pays des Hommes intègres pour m’avoir offert l’opportunité de me réaliser et de contribuer à son développement.

A tous ceux qui ont contribué de près ou de loin dans la réalisation de ce travail !!!

VII

HOMMAGES AUX MAITRES ET JUGES A notre maitre et président de jury de thèse, Monsieur Moussa Fafa CISSE, Professeur à la Faculté de Médecine, de Pharmacie et d’Odontologie. Vous nous faites un grand honneur en acceptant avec spontanéité de présider ce jury malgré vos multiples occupations. Trouvez ici l’expression de nos sincères remerciements et de notre profonde gratitude.

A notre Maître, Directeur et Rapporteur de Thèse, Monsieur Germain Jérôme SAWADOGO, Professeur à l’EISMV de Dakar. Vous avez accepté d’encadrer et de diriger ce travail avec rigueur scientifique, malgré vos multiples occupations. Votre modestie, votre sens de responsabilité, vos qualités humaines et d’homme de science suscitent respect et admiration. Très tôt, nous avons cru en vous, et vous n’avez pas manqué de sollicitude à notre modeste personne. Soyez en rassuré que partout où nous irons nous vous citerons en exemple. Trouvez ici l’expression de notre profond respect et de notre parfaite gratitude.

A notre Maître et juge, Monsieur Yalacé Yamba KABORET, Professeur à l’E.I.S.M.V. de Dakar. Vous nous faites un grand honneur en acceptant de siéger dans ce jury. Votre rigueur scientifique et votre sens aigu des relations humaines suscitent le respect et l’admiration. Sincères remerciements et profonde reconnaissance.

VIII

A notre Co-directeur de thèse, Monsieur Adama SOW, Docteur vétérinaire, Maître-assistant à l’école inter-états des sciences et médecine vétérinaires de Dakar. Vous avez su guider d’une main rationnelle le travail que nous présentons en ce jour. Travailler sous votre supervision, nous a permis de découvrir en vous, l’exemple de la rigueur, de la simplicité et de l’amour du travail bien fait. Soyez rassuré de notre éternelle reconnaissance et de nos sincères remerciements.

«Par

délibération,

Faculté

Médecine,

Pharmacie

d’Odontologie et l’Ecole Inter-Etats des Sciences et Médecine Vétérinaires de Dakar ont décidé que les opinions émises dans les dissertations qui leurs sont présentées, doivent être considérées comme propres à leurs auteurs et qu’elles n’entendent leur donner aucune approbation ni improbation ».

LISTE DES ABREVIATIONS AMPROLAIT : Appui à l’amélioration durable de la productivité et de la compétitivité des filières laitières bovines en Afrique de l’Ouest et du Centre ANSD :

Agence Nationale de la Statistique et du Développement

CIRDES :

Centre International de Recherche pour le Développement de l’Elevage en zone subhumide

CN :

Chaleurs naturelles

DG+ou DG :

Diagnostic de gestation positif ou diagnostic de gestation négatif

DIREL :

Direction de l’Elevage

EqL :

Equivalent Litre

FAO :

Food and Agriculture Organization

GOANA :

Grande Offensive Agricole pour la Nourriture et l’Abondance

IA :

Insémination artificielle

ISRA :

Institut Sénégalais de Recherches Agronomiques

MINEL :

Ministère de l’élevage

NEC :

Note d’état corporelle

P.N.I.A :

Programme National d’Insémination Artificielle

PAFILKA :

Plateforme des Multi-Acteurs de la Filière Lait Local de la Région de Kaolack..

PAPEL :

Programme Appui à l’Elevage

PNDE :

Programme National de Développement de l’Elevage

PROCORDEL : Programme concerté de recherche-développement en élevage en Afrique de l’Ouest PRODAM :

Programme de Développement de l’Agriculture à Matam

LISTE DES TABLEAUX Tableau I : Signes de chaleurs chez la vache..................................................... 17 Tableau II : Proportion des vaches sélectionnée par tranche d’âge .................. 35 Tableau III : Nombre des races des vaches par lots .......................................... 35 Tableau IV : Nombre de lactation des vaches sélectionnées............................. 36 Tableau V : Proportion des vaches par nombre de mois de lactation................ 36 Tableau VI : Proportion des vaches en fonction des catégories de NEC .......... 36 Tableau VII: Taux de détection des chaleurs naturelles ................................... 37 Tableau VIII : Taux de réussite de l’IA sur CN ................................................ 37 Tableau IX: Charges enregistrées dans la pratique de l’IA sur CN .................. 38

LISTES DES FIGURES Figure 1 : Vache zébu Gobra (source : MIGUIRI, 2011 mémoire) .................. 12 Figure 2 : Taureau taurin Ndama (FAO,) .......................................................... 13 Figure 3 : Vache Djakoré (source : MIGUIRI, 2011 mémoire) ....................... 14 Figure 4 : Vache Zébu Maure (source : Dico-sciences-animales.cirad.fr) ........ 15 Figure 5 : Les vaches montrent leurs signes de chaleurs principalement pendant la nuit (Source : WATTIAUX, 2006). ................................................................ 18 Figure 6: Moment idéal pour faire une insémination artificielle (Source : WATTIAUX, 2006) ............................................................................................ 20 Figure 7: Capsule Kamar® (www.kamarinc.com) ............................................. 22 Figure 8 : Sites de l’étude dans la région de Kaolack (7 localités)-Sénégal...... 29

XII

TABLE DES MATIERES INTRODUCTION GENERALE........................................................................... 1 PREMIERE PARTIE: SYNTHÈSE BIBLIOGRAPHIQUE ................................ 5 CHAPITRE I : INSEMINATION ARTIFICIELLE BOVINE AU SENEGAL... 6 1.1. Généralités sur l’insémination artificielle ................................................ 6 1.1.1. Avantages sanitaires et économiques................................................ 7 1.1.2. Avantages génétiques ........................................................................ 7 1.1.3. Avantage comparé de l’IA sur chaleurs induites et chaleurs naturelles au Sénégal ................................................................................... 8 1.2. Programmes d’insémination artificielle dans la région de Kaolack ........ 9 1.2.1. Projet d’appui à l’élevage au Sénégal ............................................... 9 1.2.2. Programme national d’insémination artificielle au Sénégal ............. 9 1.2.3. GOANA .......................................................................................... 10 CHAPITRE II : ELEVAGE DANS LA REGION DE KAOLACK................... 11 2.1. Systèmes d’élevage bovin ...................................................................... 11 2.2. Ressources fourragères et pastorales...................................................... 11 2.3. Races exploitées ..................................................................................... 11 2.3.1. Zébu Gobra...................................................................................... 12 2.3.2. Taurin Ndama.................................................................................. 13 2.3.3. Djakoré ............................................................................................ 13 2.3.4. Zébu maure...................................................................................... 14 CHAPITRE III : FACTEURS D’INFLUENCE DE LA CONCEPTION .......... 16 3.1. Signes des chaleurs ................................................................................ 16 3.2. Les facteurs de variation de l’apparition des chaleurs naturelles .......... 17 3.2.1. Effet diurnal sur l’expression des chaleurs ..................................... 17 3.2.2. Autres facteurs qui influencent l’expression des chaleurs .............. 18 3.3. Causes d’un faible taux de Conception .................................................. 19 3.3.1. Problèmes de détection des chaleurs............................................... 19 XIII

3.3.2. Problèmes de service (artificiel ou naturel) .................................... 19 3.3.3. Problèmes liés à la vache ................................................................ 19 3.3.4. Problèmes de nutrition .................................................................... 20 3.4. Techniques de détection des chaleurs naturelles .................................. 21 3.4.1. Méthode d’observation directe........................................................ 21 3.4.2. Méthode d’observation indirecte .................................................... 21 3.4.2.1. Détecteurs mécaniques de chevauchements ............................ 21 3.4.2.2. Détecteurs électroniques de chevauchement (DEC)................ 22 3.4.2.3. Licols marqueurs ...................................................................... 23 3.4.3. Les méthodes annexes de détection ................................................ 25 DEUXIEME PARTIE: ETUDE EXPERIMENTALE ....................................... 28 CHAPITRE I : MATERIEL ET METHODES ................................................... 29 1.1. Site de l’étude ......................................................................................... 29 1.2. Cadre de l’étude ..................................................................................... 30 1.3. Détecteur de chevauchement.................................................................. 30 1.4. Matériel animal ...................................................................................... 31 1.4.1. Vaches sélectionnées....................................................................... 31 1.4.2. Semences utilisées ........................................................................... 31 1.5. Protocole d’évaluation ........................................................................... 31 1.5.1. Echantillonnage ............................................................................... 31 1.5.2. Formation des éleveurs ................................................................... 32 1.5.3. Suivi des vaches sélectionnées ........................................................ 32 1.5.4. Enquête sur le terrain ...................................................................... 33 1.6. Analyse statistique ................................................................................. 34 CHAPITRE II : RESULTATS ET DISCUSSION ............................................. 35 2.1. Résultats ................................................................................................. 35 2.1.1. Description des aptitudes des vaches sélectionnées ....................... 35 2.1.2. Taux de détection des chaleurs naturelles ....................................... 37 2.1.3. Taux de réussite de l’IA sur chaleurs naturelles ............................. 37 XIV

2.1.4. Coûts de l’IA sur CN selon l’utilisation ou non du Kamar® ......... 38 2.2. DISCUSSION ........................................................................................ 39 2.2.1. Description des aptitudes des vaches sélectionnées ....................... 39 2.2.2. Taux de détection des chaleurs naturelles ....................................... 40 2.2.3. Taux de réussite de l’IA sur chaleurs naturelles ............................. 40 2.2.4. Coûts de l’IA sur CN selon l’utilisation ou non du Kamar® ......... 41 2.3. RECOMMANDATIONS ....................................................................... 42 CONCLUSION ................................................................................................... 43 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ............................................................ 47 ANNEXES .......................................................................................................... 51

INTRODUCTION GENERALE

Le Sénégal a un climat de type soudano-sahélien caractérisé par l'alternance d'une saison sèche allant de novembre à mai et d'une saison des pluies allant de juin à octobre. La pluviométrie moyenne annuelle suit un gradient décroissant du sud au nord du pays. Elle passe de 1200 mm au sud à 300 mm au nord, avec des variations d'une année à l'autre. Trois principales zones de pluviométrie correspondant à trois zones climatiques sont ainsi déterminées : une zone forestière au sud, une savane arborée au centre et une zone semi-désertique au nord (ANSD, 2013). Compte tenu de ce climat de type

soudano-sahélien

caractérisé par une longue saison sèche, l’élevage des bovins au Sénégal bien que riche d’un effectif de 3 430 000 de têtes (MINEL, 2013) peine à satisfaire les besoins des populations en lait et produits laitiers. En effet, la production nationale de lait de vache en 2013 est estimée à 133,7 millions de litres (MINEL, 2013). Cette production est inférieure à la demande nationale en constante croissance compte tenu de l’augmentation rapide de la population. Ce qui explique le recours de l’Etat à l’importation des produits laitiers d’un volume en équivalent litre (EqL) de 281 millions, soit 61% de la consommation nationale (MINEL, 2011). Cependant, l’état fait d’énormes efforts pour améliorer la production locale à travers des programmes d’insémination artificielle. L’une des meilleures alternatives pour booster la production des vaches locales par l’amélioration de leurs performances zootechniques est l’insémination artificielle (IA). Ainsi, plusieurs programmes d’IA, dont les plus importants sont le PAPEL, PRODAM, PNIA, la GOANA et le PNDE, se sont déroulés. Malgré les acquis obtenus par l’insémination artificielle sur chaleurs synchronisées des améliorations restent à faire. Cela s’explique par le coût relativement élevé de cette pratique (KOUAMO et al, 2009) constituant ainsi un obstacle pour sa pratique systématique par les petits élevages traditionnels. A cela s’ajoutent, les faibles taux de réussite enregistrés. Ces derniers sont imputables d’une part à une déficience ou absence de bonnes stratégies de 2

rationnement alimentaire accompagnant l’IA chez ces vaches et à une mauvaise application de la technique d’IA. D’autre part, une faible maitrise des techniques de détection des chaleurs naturelles des vaches par les éleveurs pour la mise à la reproduction explique également ces faibles taux de réussite constatés (KOUAMO, 2006). En tenant compte du fait que les faibles taux de réussite de l’IA enregistrés, sont généralement liés aux techniques de détection des chaleurs naturelles utilisées dans les élevages. Il apparait, que l’utilisation des marqueurs de détection de chaleurs tels que le Kamar®, pourrait améliorer la détection des chaleurs naturelles des vaches des élevages traditionnels. Cette technologie, déjà utilisée aux Etats-Unis d’Amérique, en France et au Nigeria a permis la réduction de l’intervalle vêlage-vêlage et la mise à la reproduction rapide des vaches après vêlage (WILLIAMSON et al., 1972 ; SAUMANDE, 2000 et MAI et al., 2002). La question de recherche de la présente étude est la suivante : « L’utilisation du Kamar® permet-elle d’améliorer les taux de réussite de l’IA sur CN par une détection plus efficace des chaleurs chez les vaches des petits élevages traditionnels de la région de Kaolack ? » L’objectif principal est d’évaluer l’efficacité de l’utilisation du Kamar® dans la détection des chaleurs naturelles chez les vaches laitières dans les petits élevages de la région de Kaolack. Pour ce faire, les objectifs spécifiques suivants ont été élaborés : -

Décrire les aptitudes et les caractéristiques des vaches sélectionnées;

Déterminer le taux de détection des chaleurs naturelles suite à l’utilisation ou non du Kamar®;

Calculer les taux de réussite de l’insémination artificielle suite à la détection des chaleurs;

Estimer les coûts des techniques d’IA utilisant ou non le Kamar® pour la détection des chaleurs.

Le travail effectué pour atteindre ces objectifs a été présenté en deux parties. La première partie essentiellement bibliographique, est centrée sur la présentation de la zone d’étude, du programme d’insémination artificielle et les facteurs d’influence de la conception. La deuxième partie expérimentale présente la méthodologie de recherche, les résultats, ainsi que les discussion et recommandations.

PREMIERE PARTIE: SYNTHÈSE BIBLIOGRAPHIQUE Chapitre I : Insémination artificielle bovine au Sénégal Chapitre II : Elevage dans la région de Kaolack Chapitre III : Facteurs d’influence de la conception

CHAPITRE

INSEMINATION

ARTIFICIELLE BOVINE

SENEGAL 1.1. Généralités sur l’insémination artificielle L’IA est une technique qui consiste à déposer à l’aide d’un instrument approprié la semence d’un mâle dans les voies génitales d’une femelle en période de rut en vue de la fécondation (BIZIMUNGU, 1995). Cette méthode a été introduite pour la première fois en Afrique en 1935 au Kenya (CHUPIN, 1993). Elle est peu utilisée en Afrique à l’exception de l’Afrique Orientale et Australe. En effet, 42% des pays ne possèdent pas de service d’IA et seulement 2% des femelles en âge de reproduire sont inséminées (CHUPIN, 1993). Cette tendance a cependant vite évolué les deux décennies suivantes en Afrique subsaharienne avec le début des

programmes

étatiques

d’IA

(BERTRAND,

2006).

seconde

biotechnologie de la reproduction qui pourrait être utilisée pour l’amélioration génétique en Afrique est le transfert d’embryon. De nos jours, le transfert d’embryon n’est pas une technique utilisée de manière courante en Afrique. Cette méthode est surtout utilisée dans les pays tropicaux pour les échanges internationaux, pour la conservation des espèces, races et populations menacées et pour la recherche génétique. Toutefois il faut savoir que les super ovulations sont moins efficaces que ce qui est observé en milieu tempéré. Les taux de collecte sont médiocres et les taux de dégénérescence élevés (BERTRAND, 2006). En effet en 1990, 0,3 à 0,4 veaux étaient obtenus par vache donneuse en Afrique, contre 8,4 embryons en France ou au Canada. Ainsi le coût d’un veau est estimé à 250 000-500 000 FCFA en France contre 1 000 000FCFA au Burkina Faso (MEYER, 1998). Cette technique est en voie de développement en Afrique Soudano-Sahélienne (KOUAMO et al., 2009). Un tableau récapitulatif de la situation de l’IA et du transfert d’embryon dans les pays Africains est présenté en annexe 1. L’IA est une méthode qui a déjà fait ses preuves dans les pays développés. Elle a permis d’atteindre des niveaux de production très importants, notamment pour la production laitière. Seront 6

présentés ici les avantages généraux de l’IA, mais aussi les avantages spécifiques aux pays tropicaux (MEYER, 1998).

1.1.1. Avantages sanitaires et économiques Le contrôle des mâles reproducteurs et de leurs troupeaux d’origine permet d’éviter

transmission

maladies

vénériennes

(trichomonose,

campylobactériose…) ou de maladies contagieuses (brucellose, tuberculose, para tuberculose…). Cependant, l’inséminateur doit bien nettoyer son matériel ainsi que ses bottes pour ne pas transporter de maladies d’un élevage à l’autre. De plus sur le plan économique, grâce à l’IA, l’éleveur n’a pas à entretenir un taureau et cela permet d’avoir plus de vaches productives pour une même surface de pâturages. De plus, cela diminue le surplus financier que peut représenter l’entretien d’un taureau. Cependant, cet avantage n’est pas souvent pris en compte par les éleveurs en Afrique puisque les beaux taureaux font la fierté de leur propriétaire. L’éleveur n’a pas à importer un taureau de race améliorée, ce qui diminue les contraintes liées au transport d’un animal sur pied. D’autre part, un taureau exotique aurait des difficultés d’adaptation en zone tropicale, le risque de mortalité est élevé, ce qui représenterait une importante perte économique. Enfin, l’éleveur peut planifier sa production en fonction de l’alimentation disponible et des variations saisonnières des cours des produits.

1.1.2. Avantages génétiques L’IA est l’outil d’amélioration génétique principal. Elle permet une diffusion large et rapide du progrès génétique (DIOP, 1993). L’amélioration génétique peut être basée sur la sélection du cheptel local et la diffusion des produits de la sélection. Cela permet d’améliorer les races locales tout en conservant les caractères d’origine. Elle est possible aussi à travers le croisement des vaches locales avec des races exotiques plus performantes par importation de semences congelées. Le croisement permet d’accélérer l’amélioration génétique. L’IA 7

permet donc d’augmenter le nombre de descendants par mâle et de dissocier dans le temps et l’espace les lieux de production et d’utilisation de la semence. En Afrique tropicale, il y a des fermes étatiques où de riches investisseurs privés importent des bovins des pays tempérés, tels que des Holstein ou des montbéliardes (BERTRAND, 2006). Ils les placent dans des fermes dites expérimentales dans la périphérie des grandes villes. Ces animaux produisent bien plus que les vaches locales, cependant ils n’atteignent jamais le niveau de production de leur pays d’origine. De plus, ils sont plus sensibles à la chaleur et aux maladies locales que les vaches du pays. Ainsi, il y a souvent de lourdes pertes et le coût du transport des animaux sur pied est très important. Enfin, ces fermes modernes ne sont pas toujours rentables et beaucoup d’entre elles sont obligées de travailler avec des animaux croisés (BERTRAND, 2006). L’IA permet le croisement à distance des races exotiques avec les races locales ce qui permet à la fois d’augmenter et d’améliorer la productivité du cheptel tout en conservant une certaine rusticité. Elle constitue à ce titre un outil de base du développement de l'élevage dans l'avenir (BENLEKHAL, 1993).

1.1.3. Avantage comparé de l’IA sur chaleurs induites et chaleurs naturelles au Sénégal Face à la faible productivité des races locales ainsi qu’à l’accroissement démographique galopante au Sénégal, une action très intéressante a vu le jour en 1995 avec une opération d’IA en milieu réel dans le bassin arachidier. Avec des résultats intéressants, cette action a permis de montrer que cette biotechnologie était applicable au Sénégal. Dès lors, de nombreux programmes visant à améliorer la production laitière par l’utilisation de cette biotechnologie ont vu le jour : le PAPEL, le PNIA, la GOANA.

Dans la région de Louga, l’IA sur chaleurs naturelles coûtait 29 730 F CFA tandis que l’IA sur chaleurs induites coûte 33 010 F CFA (KOUAMO, 2006). Celle sur chaleurs naturelles a coûté 33 430 FCFA contre 36 380 FCFA sur chaleurs induites dans la région de Kaolack (NGONO, 2006). Alors que dans la région de Fatick, l’IA sur chaleurs naturelles a coûté 25 330FCFA et 35 380 FCFA sur chaleurs induites (NGONO, 2006). Au Cameroun, MESSINE et al. (1993) ont obtenu 18 300 FCFA pour l’IA sur chaleurs naturelles et 32 400 FCFA pour les chaleurs induites. Au Mali, l’IA a coûté 40 000 FCFA COULIBALY (2006) dans les projets d’inséminations.

1.2. Programmes d’insémination artificielle dans la région de Kaolack 1.2.1. Projet d’appui à l’élevage au Sénégal Le Projet d’Appui à l’Elevage (PAPEL) est le premier programme d’IA mis en œuvre depuis 1992. Son objectif était d’intensifier la production de viande et de lait dans le Bassin Arachidier et la Zone Sylvo-Pastorale. Les résultats présentés en annexe 2 correspondent à toutes les étapes du projet PAPEL, de 1995 à 2005. Les chiffres exposés, proviennent de sources différentes selon les années (LAMINOU, 1999; PAPEL, 2005; PAPEL, 2006). Au PAPEL a suivi le Programme National d’Insémination Artificielle (PNIA).

1.2.2. Programme national d’insémination artificielle au Sénégal Dans le cadre de sa politique de développement de la production laitière nationale, le Sénégal a, par le biais de l’insémination artificielle, mis en œuvre une campagne d’amélioration génétique du potentiel laitier du cheptel local basé sur les croisements avec les semences des races tempérées. Trois campagnes ont été menées à savoir celle de 1999/2000, celle de 2001 et celle de 2004 conduites par des cabinets prestataires sur la base d’un protocole définissant la stratégie à adopter en raison des spécificités agro-écologiques des régions. Les résultats de ce programme qui a concerné toutes les régions du Sénégal sont présentées dans 9

l’annexe 3. Le Sénégal poursuit ses efforts dans l’IA à travers la Grande Offensive Agricole pour la Nourriture et l’Abondance (GOANA).

1.2.3. GOANA La GOANA est un projet, sous la tutelle du Ministère de l’élevage du Sénégal. La GOANA vise à atteindre l’autosuffisance alimentaire à très court terme. Il fixe ainsi des objectifs quantitatifs de production de 500 milles vaches qui devraient être inséminées d’ici 2012 pour donner un cheptel bovin laitier de plus de 135 000 têtes pour 400 millions de litres de lait et 45 000 tonnes de viande par an (DIREL, 2009). La GOANA avait certes pour objectif, la production laitière avec l’insémination et subsidiairement, celle de la viande. Pour la GOANA, les résultats ont été fort encourageants : sur 52 336 vaches candidates, 32 559 vaches ont été sélectionnées, 29 649 vaches ont été synchronisées et 28 625 vaches ont été inséminées pour un taux de gestation à deux mois de 47,47% (DIREL, 2009).

CHAPITRE II : ELEVAGE DANS LA REGION DE KAOLACK 2.1. Systèmes d’élevage bovin Selon la situation agro-écologique du pays, on peut distinguer trois systèmes: un système pastoral localisé au nord dans la zone sylvo-pastorale, un système agropastoral dans le bassin arachidier, la vallée du fleuve Sénégal et au sud et sud-est du pays et un système périurbain localisé dans les Niayes (banlieue de Dakar). Le système agro-pastoral (bassin arachidier) s’est développé dans les zones ou la pluviométrie et les conditions ont permis une activité agricole soutenue. Dans ce système l’amplitude des déplacements des troupeaux autochtones est relativement faible. Cependant, ces zones accueillent régulièrement les troupeaux transhumants en provenance du nord pendant la période de soudure annuelle.

2.2. Ressources fourragères et pastorales Les ressources fourragères comprennent les pâturages naturels, les cultures fourragères les résidus de récolte. La complémentation alimentaire est assurée par les aliments agro-industriels pour le bétail, les tourteaux d’arachide industriels et une nouvelle variante les restes d’alimentation humaine.

2.3. Races exploitées La région de Kaolack abrite 3,74% du cheptel bovin soit 125 280 têtes et 14,45% des petits ruminants, soit environ 11,88% du cheptel ruminant (MINEL, 2013). On y rencontre les races locales et les races exotiques. Les races locales sont principalement constituées de zébus Gobra, de Djakoré et de taurins Ndama. Les races de zébus tropicaux comme le Sahiwal, le Red Sindhi et le Guzérat ont été introduites au Sénégal durant les années 1960 dans le but de les croiser avec le zébu local Gobra pour en augmenter le format et les aptitudes laitières. Dans les stratégies de développement de la production de lait, des races

laitières tempérées ont été importées : Montbéliarde, Jersiaise et Holstein. Très récemment, les races Gir et Girolando sont importées du Brésil.

2.3.1. Zébu Gobra Le zébu Gobra est un bovin à bosse thoracique très développée (fig. 1). Il est de grand format 1,35 à 1,40m au garrot (PAGOT, 1985). Ses cornes en forme de lyre sont courtes chez la femelle et longues chez le mâle. Elles mesurent entre 70 et 80 cm. Le fanon est large et plissé près des membres. Sa robe est blanche pour la variété peulh et blanc rayée pour la variété sérère. Il est surtout utilisé pour ses aptitudes bouchères. Son poids adulte est de 322kg pour la femelle et de 415kg chez le mâle (CISSE, 1991) et son rendement carcasse varie entre 48% et 56% (PAGOT, 1985). Sa production laitière est très faible puisqu’elle est comprise entre 1,5 litre et 2 litres par jour pour une lactation de 150 à 180 jours, et le lait possède un taux de matière grasse supérieur à 4% (DIADHIOU, 2001).

Figure 1 : Vache zébu Gobra (source : MIGUIRI, 2011 mémoire)

2.3.2. Taurin Ndama Les taurins Ndama (fig. 2) sont trypanotolérants, ils sont plus nombreux en zones humides et subhumides, infestées par les glossines. Ils mesurent 113,6±0,8 cm chez la femelle et 116,4±1,6 cm chez le mâle (taille au garrot). Le poids adulte est de 286,7±8,3 kg chez la femelle et de 328,6±20 kg chez le mâle (COULOMB, 1976), et son rendement carcasse peut atteindre 55%. Sa production laitière est très faible 2 à 3 litres par jour pour une lactation de 150 à 185 jours avec un taux de matière grasse élevé, à savoir 4,75±1,5 g/l (FAO, 1997).

Figure 2 : Taureau taurin Ndama (FAO,)

2.3.3. Djakoré Dans le Bassin arachidier et au Sénégal Oriental, on retrouve une population métisse plus ou moins stabilisée appelée Djakoré (fig. 3), provenant du croisement entre la Ndama et le Gobra. Sa production laitière est améliorée par rapport à celle de la N'dama (NDOUR, 2003).

D’une manière générale, les agro-éleveurs de cette zone de transition ont tendance à métisser leurs taurins de taille modeste par des zébus de plus grande taille venant du Nord. Les objectifs sont d’une part la production de viande et, d’autre part, la fourniture d’animaux pour la traction bovine (ISRA, 2003).

Figure 3 : Vache Djakoré (source : MIGUIRI, 2011 mémoire)

2.3.4. Zébu maure Le zébu maure est un grand marcheur. Il est très résistant et peut s'abreuver tous les deux jours. Sa femelle est considérée comme une bonne laitière et produit en élevage extensif 800 à 1000 litres de lait à 4,5 % de matière grasse en 240 jours. Outre le Sénégal, on le retrouve tout au long de la frontière avec la Mauritanie et dans la boucle du Niger (TRAORE, 1973).

Figure 4 : Vache ZĂŠbu Maure (source : Dico-sciences-animales.cirad.fr)

Lâ&#x20AC;&#x2122;IA passe par une maitrise de la dĂŠtection des chaleurs des vaches.

CHAPITRE III : FACTEURS D’INFLUENCE DE LA CONCEPTION 3.1. Signes des chaleurs Les chaleurs sont un ensemble de comportements particuliers d’une femelle correspondant à la période appelée œstrus, pendant laquelle cette femelle accepte l’accouplement avec un mâle et peut être fécondée. En d’autres termes, les chaleurs ou œstrus, sont une période de réceptivité sexuelle caractérisée par la monte qui se produit normalement chez les génisses pubères et les vaches non gestantes. Cette période de réceptivité dure de 6 à 30 heures et se répète en moyenne tous les 21 jours. Cependant, un intervalle entre deux chaleurs (le cycle des chaleurs) peut varier de 18 à 24 jours (LACERTE, 2003). Pour maximiser sa production totale une vache doit être saillie 80 à 90 jours après le vêlage. Ceci lui permet de produire un veau et de commencer une nouvelle lactation tous les 12,5 à 12,8 mois. (BENBIA, 2011). Les intervalles de vêlage plus longs ont, en général, un effet négatif sur la production de vie. Que le service soit naturel (saillie naturelle) ou artificiel (IA), la détection précise de la période des chaleurs est essentielle pour obtenir de bons résultats de reproduction. De plus, l’enregistrement des données concernant les chaleurs et les services est nécessaire pour prédire les dates de chaleurs ou les dates de vêlages futurs et prendre soin des vaches en fonction de leur statut reproductif. La détection des chaleurs chez les vaches est autant un art qu’une science et demande une observation experte des vaches du troupeau. La plupart des vaches montrent leurs signes de chaleurs de manière progressive. La connaissance précise de cette gradation permet de déterminer si la vache est au début, au milieu, ou vers la fin de ses chaleurs. Une vache est en chaleur lorsqu’elle ne s’esquive pas quand elle est montée (chevauchée) par d’autres vaches ou par un taureau. D’autres signes indicateurs des chaleurs sont présentés dans le Tableau I.

Tableau I : Signes de chaleurs chez la vache Pleine chaleurs

Début et fin des chaleurs

Signes incidentiels*

•Reste immobile

• Meugle et confronte d’autres vaches

• Dépression de

lorsqu’elle est montée

latéralement ou en tête à tête;

l’appétit et de la

« acceptation de

• Charge ou pousse d’autres vaches;

production laitière;

chevauchement »;

• Renifle la vulve ou l’urine d’autres

• Animal malpropre

vaches et retrousse les naseaux;

(défécation sur les

• Tourne en rond; essaye de reposer

flancs de la vache);

• Tous les autres

son museau sur le dos des autres

• Poils ébouriffés ou

signes associés avec le

vaches; Ceci peut être suivi ou non

manquant là où queue

début et la fin des

par une tentative de monte;

joint la colonne

chaleurs.

• Vulve rosée et gonflée qui décharge

vertébrale.

un mucus clair.

* Signes de chaleurs qui se produisent en fonction de la situation particulière d’une exploitation (Source : WATTIAUX, 2006)

3.2. Les facteurs de variation de l’apparition des chaleurs naturelles 3.2.1. Effet diurnal sur l’expression des chaleurs L’expression des chaleurs suit un cycle journalier très prononcé. La plupart des tentatives de monte se produisent la nuit, aux premières heures de la journée et en fin de soirée. Les résultats de nombreuses recherches indiquent que plus ou moins 70% des montes se produisent entre 7 heures du soir et 7 heures du matin (Fig. 4). Afin de pouvoir détecter plus de 90% des chaleurs dans un troupeau, les vaches doivent être observées attentivement aux premières heures de la matinée, aux heures tardives de la soirée et à intervalles de 4 à 5 heures pendant la journée.

Figure 5 : Les vaches montrent leurs signes de chaleurs principalement pendant la nuit (Source : WATTIAUX, 2006).

3.2.2. Autres facteurs qui influencent l’expression des chaleurs L’expression et la détection des chaleurs peuvent être plus ou moins faciles en fonction de nombreux facteurs (le type de stabulation, la santé de l’animal, le climat, la surpopulation, etc.). Dans les grands élevages, plus d’une vache peut venir en chaleur simultanément. Lorsque cela se produit, la probabilité de détection des chaleurs augmente parce que le nombre de montes augmente fortement. Par exemple, deux vaches en chaleurs au même moment forment un “groupe sexuellement actif” qui triple le nombre normal de montes par chaleurs. Par contre, certains facteurs comme les fortes températures et l'humidité, le vent, la pluie, la neige, un espace confiné, et des types de pavement qui peuvent provoquer une glissade, une chute ou le mal de pattes tendent à réprimer l’expression des chaleurs.

Absence des chaleurs : Les chaleurs peuvent ne pas être observées pour de nombreuses raisons. Parmi ces raisons figurent les chaleurs silencieuses constatées chez des vaches gestantes ou ayant vêlées et chez lesquelles le cycle œstral n’a pas encore recommencé, les an-œstrus des vaches liés à une pauvre alimentation, une infection, ou une complication après le vêlage; la présence de kyste ovarien et même l’incapacité du fermier à détecter les vaches en chaleurs.

3.3. Causes d’un faible taux de Conception Plus de 90% des vaches en chaleurs doivent devenir gestantes avec moins de trois services d’IA (RUKUNDO, 2009). Les causes possibles d’un faible taux de conception peuvent se classifier de la manière suivante:

3.3.1. Problèmes de détection des chaleurs Les problèmes de détection des chaleurs surviennent dans les cas où une vache qui n’était pas en chaleur est inséminée; lorsqu’on fait l’insémination trop tôt ou trop tard et même quand il y’a une erreur d’enregistrement des chaleurs ou des inséminations.

3.3.2. Problèmes de service (artificiel ou naturel) Les taureaux de faible fertilité, un choix inadéquat de la technique d’insémination peuvent expliquer les problèmes de services rencontrés lors d’une insémination artificielle ou naturelle.

3.3.3. Problèmes liés à la vache Les vaches peuvent être exposées à certaines pathologies ou troubles fonctionnels tels que les désordres hormonaux, les métrites (infection de l’utérus); l’obstruction des oviductes; un défaut anatomique et même une mortalité embryonnaire (la vache devient gestante, mais la gestation ne peut pas 19

être maintenue) qui vont impacter négativement sur le taux de conception (RUSSEL et al., 2011).

3.3.4. Problèmes de nutrition Pour une ration alimentaire inappropriée aux besoins de la vache et une mauvaise transition alimentaire entre la mise-bas et la mise à la reproduction certaines vaches auront de ce fait un taux de conception diminué (POUSGA, 2002). Une alimentation bien conduite permet d’éviter les carences préjudiciables à la reproduction surtout en ce qui concerne les vitamines et les oligo-éléments (DIADHIOU, 2001). En résumé, le moment idéal pour l’insémination artificielle sur chaleurs naturelles est présenté dans la Fig. 5. Ce moment propice pour l’insémination est de 12 à 18 heures après le début des chaleurs (BYUNGURA, 1997).

Figure 6: Moment idéal pour faire une insémination artificielle (Source : WATTIAUX, 2006) 20

3.4. Techniques de détection des chaleurs naturelles Une bonne détection des chaleurs est très importante en IA. Mais, malheureusement, les signes de chaleurs sont en général discrets chez les bovins tropicaux, d’où une détection souvent difficile. Par exemple, la vache Ndama est connue pour la grande discrétion de ses signes de chaleurs (MARICHATOU et al., 2004). Deux méthodes de détection des chaleurs sont utilisées dans le contexte africain.

3.4.1. Méthode d’observation directe Réalisée par l’éleveur, cette méthode consiste à observer le comportement, soit des vaches, soit d’un animal détecteur qui est le plus souvent un taureau bouteen-train. Cette observation peut se faire en continu sur toute la journée ou en discontinu avec double observation. L’observation continue est une méthode de choix car elle permet de détecter 90% à 100% des chaleurs. L’observation discontinue qui est réalisée tôt le matin (entre 6 h et 7 h) ou tard l’après-midi (entre 17 h et 18 h) permet d’identifier jusqu’à 88% des chaleurs. L’utilisation d’un taureau améliore le taux de détection suite au dépistage de femelles souffrant de chaleurs silencieuses.

3.4.2. Méthode d’observation indirecte Elle est basée sur l’utilisation de marqueurs (tel que le Kamar® ou détecteur d’œstrus) ou de révélateurs de chevauchement. Cette technique, contrairement à la première, n’est pas fréquemment utilisée en Afrique (MARICHATOU, 2004).

3.4.2.1. Détecteurs mécaniques de chevauchements Les détecteurs mécaniques de chevauchements sont des dispositifs contenant une poche transparente englobant un réservoir opaque rempli d’encre rouge. Sous la pression d’un chevauchement, le réservoir éclate et l’encre diffuse dans 21

la poche transparente qui devient alors colorée voire luminescente. Deux détecteurs sont principalement répandus : Kamar® (fig. 6) et ŒstruFlash® (SAUMANDE, 2000). La coque du réservoir de l’ŒstruFlash® est plus rigide, ce qui limite les déclenchements par excès. Son encre est également phosphorescente pendant une douzaine d’heures ce qui permet de bien le visualiser dans l’obscurité. Le dispositif Kamar® est considéré comme positif lorsqu’il devient entièrement rouge ou lorsqu’il est absent. Un dispositif Kamar® n’ayant pas complètement viré est considéré comme négatif.

. Figure 7: Capsule Kamar® (www.kamarinc.com)

3.4.2.2. Détecteurs électroniques de chevauchement (DEC) Un capteur de pression (Pressure sensing radiotelemetric system) est placé dans une pochette fixée à un support textile lui-même collé sur la croupe de l’animal, à proximité de la queue. Lorsque ce capteur enregistre une pression d’une intensité et d’une durée minimales définies par le constructeur, cette information est soit envoyée par radio transmission (portée de 400 mètres du système) à une unité centrale (système Heat Watch) ou traitée par un programme associé au capteur de pression (DEC et Mount Count& Trade).

Dans le premier cas, le système transmet les informations suivantes: identification du détecteur et donc de l’animal, date, heure, minute et durée de l’activation du récepteur; le logiciel indiquera qu’une vache est en œstrus si plus de trois chevauchements ont été enregistrés en moins de 4 heures. - Dans le second cas, l’événement se traduira par une information sur l’heure du premier chevauchement (DEC), le nombre de flashs lumineux dépendant du temps écoulé entre le chevauchement et le moment de l’observation (un clignotement supplémentaire par période de 2 heures) ou bien (Mount Count& Trade) des lumières différentes clignotent pour informer l’éleveur d’un œstrus possible (détection d’un chevauchement), d’un œstrus avec immobilisation (3 chevauchements en 4 heures), de la période où il est souhaitable de pratiquer l’insémination. Les résultats obtenus ne permettent pas de conclure à la plus grande efficacité du système électronique par rapport à une détection visuelle. Chez des animaux de race Holstein, le système DEC a permis de détecter 54% à 61 % des œstrus détectés par inspection visuelle. (HANZEN, 2005-2006).

3.4.2.3. Licols marqueurs Ces systèmes s'adressent aux animaux détecteurs. Il s’agit entre autres de : -

Peinture : de bons résultats ont été obtenus en enduisant chaque matin le sternum et la face interne des membres antérieurs de l'animal détecteur au moyen d'une substance colorée;

Système Chin-Ball : le marquage peut également s'effectuer lors de la monte à l'aide d'un réservoir encreur dont l'orifice inférieur est fermé par une bille maintenue en place par un ressort interne lorsque aucune pression n'est effectuée (Modèle Chin-Ball);

Harnais marqueur : la fixation d'un crayon marqueur par l'intermédiaire d'un harnais au sternum de l'animal détecteur est une méthode largement utilisée en élevage ovin. La proportion des différentes substances entrant 23

dans la composition du crayon marqueur, peut être modifiée en fonction des conditions atmosphériques; -

Système Sire-Sine : dans ce modèle, les marques sont tracées par un bloc de paraffine de couleur vive inséré dans une logette métallique et maintenu par une goupille.

Ces deux derniers systèmes sont fixés au niveau de la région sous-maxillaire de l'animal détecteur. Il convient d'accoutumer l'animal détecteur au port du licol marqueur dont le bon fonctionnement sera vérifié quotidiennement (COLY, 1985). L'emplacement des traces laissées par un colorant revêt également une importance pour l'identification des femelles en œstrus. Le schéma d'interprétation suivant est habituellement retenu: -

les traces laissées en arrière d'une ligne passant par les hanches ne témoignent que d'essais infructueux de chevauchements; celles par contre relevées en avant de cette ligne identifient l'état d'acceptation du chevauchement, elles sont laissées lorsque l'animal détecteur retombe sur le sol.

L'étude du comportement de monte dans les espèces bovine, ovine et caprine fait apparaître des différences expliquant la localisation particulière des systèmes d'identification dans ces espèces. -

Chez les bovins en effet, lors de la monte le contact avec la femelle s'établit à la fois au niveau du sternum et de la mâchoire inférieure du mâle. Le bélier et le bouc par contre tiennent leur tête dressée lors de la monte : il n'y a contact dans ces espèces qu'au niveau de la région sternale.

De ce fait, seul le crayon marqueur ou l'application de peinture au niveau du sternum pourra être utilisé pour le bouc ou bélier détecteur. Chez le taureau, on pourra en plus avoir recours aux licols marqueurs (HANZEN, 1981) (HANZEN, 2005 ; 2006).

3.4.3. Les méthodes annexes de détection La plupart d'entre elles sont basées sur l'observation des modifications non comportementales accompagnant l'œstrus. Il s’agit entre autres de : -

Résistance électrique : la mesure de la résistance électrique du vagin et des sécrétions muqueuses vagino-cervicales a été utilisée dans plusieurs espèces domestiques en vue de déterminer le moment optimal de l'insémination. Dans les heures qui suivent le début de l'œstrus, la résistance électrique mesurée au moyen d'électrodes placées contre l'épithélium vestibulaire ou vaginal, est minimale chez la brebis, la vache et la truie. Cette mesure suppose le respect des conditions hygiéniques avant l'introduction de la sonde dans le vagin. Par ailleurs, elle implique une mesure toutes les 12 heures environ jusqu’à obtention de la valeur la plus faible. Un taux de détection des chaleurs de 91% et un degré d’exactitude de 80% a été déterminé chez la vache au moyen d’un système implanté dans la vulve et dont les informations étaient transmises par télémétrie (EDWARS et LEVIN 1974).

Podomètres : Il ya une augmentation de l'activité physique présentée par les animaux au cours de l'œstrus de l’ordre de 393%, soit 4 fois plus que les vaches qui ne sont pas en chaleurs. C’est pourquoi, certains auteurs ont proposé la mise en place de podomètres au niveau d'un des métatarses. Ce dispositif permet ainsi, de confirmer l'état œstral en évaluant les distances parcourues et de noter les augmentations (signes d’excitation, donc de chaleurs) et les diminutions (signes de maladie) (FARRIS 1954, POWELL 1968, KIDDY 1977, BAXTER et al. 1977). 25

Chiens : le recours à des chiens préalablement entraînés à reconnaître l'odeur spécifique du mucus vaginal ou de l'urine associée à l'état œstral chez la vache, a également été envisagé dans le cadre de la détection de l’œstrus (KIDDY et MITCHELL, 1981).

Température corporelle : on a observé que la température corporelle chute quelques jours avant les chaleurs, puisqu’un pic (augmentation de 0,3 à 1°C) fût enregistré au début de la période d’acceptation du chevauchement. Chez des vaches allaitantes, un pic de température a été observé lors de 90% des œstrus suivis, mais 53% d’entre elles seulement avaient été diagnostiqués par observation visuelle (MAATJE et ROSSING, 1976). Certains systèmes ont été implantés dans l’oreille sans grands résultats. Au moment de l’œstrus, une augmentation de 0,2 à 0,4°C de la température du lait a été observée dans 35% à 75% des cas. Pour un taux de détection de 50%, le degré d’exactitude a été seulement de 55% (HANZEN, 20092010).

Palpation du tractus génital : des fouilles rectales effectuées à intervalle régulier constituent une méthode d'appoint non négligeable dans la détection ou la prédiction de l'œstrus (STUDER 1975).

L’enregistrement vidéo a également été proposé. La méthode est coûteuse et suppose la lecture des enregistrements tous les soirs (HANZEN, 20092010).

Tous ces outils ont certes des avantages, notamment celui d’aider l’Homme dans ses efforts pour bien «capter» le moment optimum de mise en reproduction pour ses vaches. Cependant, il ne faut pas négliger leurs limites, dont entre autres : -

la non persistance dans le temps;

leur détérioration au contact des arbres sur les pâturages;

le confinement dans l’enclos qui peut entraîner un badigeonnement involontaire entre congénères; etc. 26

Devant la multitude de ces méthodes, il apparait nécessaire de choisir la mieux adaptée aux conditions d’élevage dans la région de Kaolack.

DEUXIEME PARTIE: ETUDE EXPERIMENTALE Chapitre I : Matériel et méthodes Chapitre II : Résultats et discussion

CHAPITRE I : MATERIEL ET METHODES 1.1. Site de l’étude La présente étude a été menée dans la zone du bassin arachidier, notamment dans la région de Kaolack ; plus précisément dans le département de Kaolack (Fig. 7). Le bassin arachidier appartient au domaine nord-soudanien, qui est balayé pendant 4 à 5 mois par la mousson atlantique et 8 à 7 mois par l’harmattan. Elle enregistre des précipitations comprises entre 500 et 800 mm reçues entre juillet et octobre. Les ressources en eau de surface sont constituées par les fleuves Sine et Saloum. Comme l’indique sa dénomination le Sine Saloum, le bassin arachidier correspond à la zone où domine la culture arachidière. L’ethnie majoritaire est représentée par les Sérères. On note aussi la présence des Ouolofs et des Peuls. La population est en majorité rurale et pratiquent l’agriculture, l’élevage, la pêche et la foresterie. L’élevage est de type extensif et est plus valorisé par les Peuls.

Figure 8 : Sites de l’étude dans la région de Kaolack (7 localités)-Sénégal

1.2. Cadre de l’étude Le projet "Appui à l’amélioration durable de la productivité et de la compétitivité des filières laitières bovines en Afrique de l’Ouest et du Centre" (AMPROLAIT) vise à appuyer l’amélioration durable de la productivité et de la compétitivité de la chaîne de valeur lait local. Il cible les petits producteurs laitiers, les associations de producteurs et de transformateurs. Dans ce cadre, les acteurs de la filière lait local de la région de Kaolack en partenariat avec le projet AMPROLAIT ont mis en place une plateforme de concertation intitulée: Plateforme des Acteurs de la Filière Lait Local de la région de Kaolack (PAFILKA). L’objectif général de la PAFILKA est de promouvoir la compétitivité et la productivité durable du lait local dans la région de Kaolack. Dans le cadre de ce projet, afin de proposer une solution pour réduire l’intervalle entre deux vêlages, une "Expérimentation de l’IA sur chaleurs naturelles et l’utilisation d’une ration alimentaire à base de ressources localement disponibles pour l’amélioration de la production laitière dans la région de Kaolack" a été mise en place avec l’aide de la PAFILKA. Pour implémenter le projet une soixantaine de vaches appartenant à 22 éleveurs de la zone d’étude devront être sélectionnées et réparties en deux lots : un lot expérimental et un lot témoin.

1.3. Détecteur de chevauchement Deux détecteurs sont principalement répandus : Kamar® (fig. 6) et ŒstruFlash® (SAUMANDE, 2000). La coque du réservoir de l’ŒstruFlash® est plus rigide, ce qui limite les déclenchements par excès. Son encre est également phosphorescente pendant une douzaine d’heures ce qui permet de bien le visualiser dans l’obscurité. Le dispositif Kamar® est considéré comme positif lorsqu’il devient entièrement rouge ou lorsqu’il est absent. Un dispositif Kamar® n’ayant pas complètement viré est considéré comme négatif.

1.4. Matériel animal 1.4.1. Vaches sélectionnées L’étude a porté sur 34 vaches sélectionnées parmi 98 vaches présélectionnées dans des petits élevages bovins traditionnels dans un rayon de 20 km de Kaolack. Les vaches sélectionnées étaient toutes identifiées à l’aide de boucles auriculaires plastiques ou métalliques. Les vaches sélectionnées étaient de races locales (Gobra, Zébu Maure, Djakoré) et des métisses Holstein, Montbéliarde et Guzérat.

1.4.2. Semences utilisées Les semences proviennent de taureaux d’élites sélectionnés de race Montbéliarde, Holstein, Normande et Guzérat. Elles ont été conservées dans des bonbonnes contenant de l’azote liquide à – 196°C.

1.5. Protocole d’évaluation 1.5.1. Echantillonnage Pour la sélection des élevages et des vaches, plusieurs réunions de concertations ont eu lieu entre les membres du comité exécutif de la plateforme PAFILKA et les chercheurs du projet. Ces rencontres ont permis de définir les critères de sélection des élevages d’une part et des animaux d’autre part. Les différents critères définis sont les suivants : •

Critères de sélection des éleveurs et leur élevage

Les éleveurs sélectionnés étaient être situés dans un rayon accessible de 20 km de Kaolack. Leur troupeau constitué d’au moins 15 bovins. Ces éleveurs, disponibles et dynamiques, ont appliqués le protocole expérimental mis en place à cet effet.

Les élevages pris en compte étaient être clôturés et les vaches devaient être en stabulation. Par conséquent, ils devraient disposer de réserves fourragères. De plus, les éleveurs devaient mettre en œuvre les conseils prodigués par les techniciens. •

Critères de sélection des vaches

Les vaches en début de lactation (0-4 mois) devaient avoir une activité ovarienne fonctionnelle pour être sélectionnées.

1.5.2. Formation des éleveurs Un vidéo projecteur, des posters et dépliants ont été utilisés pour la formation et le renforcement de la capacité des éleveurs pour la détection des chaleurs naturelles par observations visuelles. Tous les éleveurs, ayant les vaches chez lesquelles le Kamar® a été placé, ont été formés pour détecter les chaleurs naturelles des vaches grâce au Kamar®. Ainsi, deux lots d’animaux ont été constitués : lot témoin sans Kamar® (22 vaches) et le lot expérimental utilisant le Kamar® (12 vaches) Ces éleveurs devaient appeler directement l’inséminateur (un seul était prévu dans le cadre de notre étude) dès qu’ils constataient l’apparition des signes de chaleurs naturelles de leurs vaches sélectionnées.

1.5.3. Suivi des vaches sélectionnées Des compléments alimentaires élaborés par le projet qui étaient surtout le maïs (0,5kg/vache) et le tourteau d’arachide (1,5kg/vache) ont été distribués aux animaux du lot expérimental et du lot témoin. Aussi toutes les vaches ont été au préalable vaccinées contre la pasteurellose; puis ont été déparasitées par une association acéturate de diminazène (IM 3,5mg/kg poids vif) et albendazole (per os 300mg/35kg poids vif). Ainsi, après la détection des chaleurs naturelles la prestation de service pour l’IA incluait en termes de coût le prix de la semence plus sa conservation, la pratique de l’acte d’IA et aussi le diagnostic de 32

gestation. La méthode de diagnostic de gestation utilisée ici est celle de la palpation par la voie transrectale. Le suivi de la vache inséminée était assuré de façon rigoureuse. Par ailleurs, les aptitudes des vaches sélectionnées ont été décrites à partir de leur âge, leur nombre de lactation, leur nombre de mois de lactation et leur note d’état corporel (NEC).

Elles ont été regroupées en 3 classes d’intervalles selon leur lactation : 1.

Groupe 1 : [0 ; 1] pour 0 à 1 cycle ;

Groupe 2 : [2 ; 3] pour 2 à 3 cycles ;

Groupe 3 : [4 ; 5] pour 4 à 5 cycles.

L’appréciation de l’état corporel a été faite et une note a été attribuée à chaque vache sélectionnée selon VALL et al. (2002).

1.5.4. Enquête sur le terrain Des fiches d’exploitation ont été distribuées aux éleveurs afin de pouvoir permettre une récolte simultanée et progressive de certaines données sur leur exploitation au fur et à mesure que les activités avançaient. Les données étaient collectées à partir des fiches d’exploitation (annexe 4) et d’enquête (annexe 5) administrées aux éleveurs sur les charges et produits auprès des éleveurs. Une enquête de terrain rétrospective de type transversal auprès des éleveurs rencontrés dans le département de Kaolack a été faite dans le but de décrire les charges et produits occasionnés par les deux modalités de conduite d’élevage. Pour ce faire, notre questionnaire élaboré à l’aide de l’outil Epi data entry 3.1 a été administré par un entretien en Wolof, Pulaar et dans certains cas en Français suivant un mode direct (entretien sans interprète) ou semi-direct (entretien avec interprète) et avait duré en moyenne 20 mn par éleveur. Quatre thèmes d’enquête constituaient le questionnaire à savoir: les données générales sur 33

l’exploitation, les connaissances et attitudes des éleveurs dans leurs pratiques d’élevages, les questions sur les charges engendrées par l’exploitation des vaches dans l’élevage, et les questions sur les produits obtenus par les éleveurs dans leur exploitation. Les charges (coûts) concernent les dépenses faites par les éleveurs jusqu’à l’IA sur chaleurs naturelles: l’alimentation, la communication et les soins vétérinaires, achat du Kamar® et le coût de l’IA. Les produits concernent les productions faites par les vaches pendant notre expérimentation : le lait et le veau (en cas de succès de l’IA) donnés par la vache. Ici notre expérimentation n’a duré que 7 mois (210 jours) c’est pourquoi l’éventuel veau de l’IA (si il y a succès) n’a pas été comptabilisé.

1.6. Analyse statistique Les données ont été récoltées et compilées dans un tableur Excel (Microsoft office 2007). Le logiciel, Rcmdr 3.1.0 a été utilisé pour faire les descriptions statiques des données pour décrire les aptitudes des vaches sélectionnées et les charges issues de l’enquête tels que la moyenne, l’écart type… Le test de χ2 a été utilisé pour comparer le taux de détection des chaleurs naturelles et le taux de réussite d’IA sur chaleurs naturelles au seuil de significativité α=0,05, après avoir déterminés ces taux. Pour terminer, une estimation du coût de la technique d’IA sur chaleurs naturelles a été faite selon l’utilisation ou non du Kamar®.

CHAPITRE II : RESULTATS ET DISCUSSION 2.1. Résultats 2.1.1. Description des aptitudes des vaches sélectionnées A la fin de la phase de sélection, 10 élevages répartis dans 7 localités situées dans un rayon de 20km dans le département de Kaolack ont été sélectionnés. L’âge des vaches sélectionnées variait de 3 à 10 ans. Les proportions par tranche d’âge des vaches sélectionnées sont présentées dans le tableau II.

Tableau II : Proportion des vaches sélectionnée par tranche d’âge Tranche d'âge [3 et 4] [5 et 6] [7 et 8] [9 et 10] Total

Nbre de vaches 6 16 6 6 34

% des vaches 17,64% 47,05% 17,64% 17,64% 100%

Les vaches sélectionnées étaient de races diverses (les métisses Holstein, Montbéliarde et Guzérat et les races locales Gobra, Djakoré et zébu Maure). Mais majoritairement elles étaient des races locales 76,47% (Djakoré, zébu Maure et Gobra). Le tableau III montre la répartition des races des vaches par lot expérimental et témoin. Tableau III : Nombre des races des vaches par lots Races des vaches sélectionnées Zébu Maure Métisse Holstein Métisse Guzérat Métisse Monbéliarde Gobra Djakoré Total

Lot expérimental 2 2 2 1 5 0 12

Lot témoin

Total

0 1 1 1 8 11 22

2 3 3 2 13 11 34

Le nombre de lactation variait entre 0 et 5. Les vaches sélectionnées, dans leur majorité, 44,11% avaient fait au moins deux cycles de lactations comme présenté dans le tableau IV.

Tableau IV : Nombre de lactation des vaches sélectionnées Nombre de lactation [0 ; 1] [2 ; 3] [4 ; 5]. Total

Nombre de vaches 13 15 6 34

Pourcentages 38,23% 44,11% 17,64% 100%

Le nombre de mois de lactation des vaches était compris entre le 1er et le 5ème mois de lactation. Seulement 8,82% des vaches étaient à plus de 4 mois de lactation comme le montre le tableau V.

Tableau V : Proportion des vaches par nombre de mois de lactation Nombre mois de Lactation [1-2] [3-4] [5-6] Total

Nombre de vaches 20 11 3 34

Pourcentages 58,82% 32,35% 8,82% 100%

Sur les 34 vaches retenues, celles qui ont la NEC égale à 3 représentaient 70,58% et parmi elles, il y avait des génisses. Le tableau VI présente les proportions des vaches en fonction des catégories.

Tableau VI : Proportion des vaches en fonction des catégories de NEC Note d’état corporel Maigre NEC=2 Bon NEC=3 Total

Nombre de vaches 10 24 34

Pourcentage 29,417% 70,58% 100%

Pour les paramètres de reproduction l’évaluation de leur rentabilité est fonction des taux de succès de la détection des chaleurs, taux de succès de l’insémination artificielle en tenant compte des deux lots expérimental et témoin.

2.1.2. Taux de détection des chaleurs naturelles La majorité des chaleurs ont été détectées dans l’après-midi soit 9 cas sur 11. L’intervalle de temps entre la détection des chaleurs naturelles d’une vache et l’insémination artificielle vaut en moyenne 495,33 minutes soit environ 8 heures de temps. Le tableau VII présente les taux de détection des chaleurs naturelles en fonction de l’utilisation ou non du Kamar®. La comparaison des taux de détection nous montre qu’il n’y a pas de différence significative entre les deux lots (χ2 = 0,7351, df = 1, p = 0,3912). Tableau VII: Taux de détection des chaleurs naturelles Lots

Nbre vaches

Nbre CN détectées

Taux détection CN

Lot expérimental 12

41,66%

Lot témoin

27,27%

Total

32,35%

2.1.3. Taux de réussite de l’IA sur chaleurs naturelles Sur les chaleurs naturelles détectées lors de notre expérimentation, nous avons constaté 40% de taux de réussite de l’IA sur CN dans le lot expérimental contre 20% dans le lot témoin. Ces résultats sont résumés dans le tableau VIII.

Tableau VIII : Taux de réussite de l’IA sur CN Lots

Nbre vaches Nbre d’IA Nbre DG

DG+ Taux réussite

Lot expérimental 12

40%

Lot témoin

20%

Total

30%

2.1.4. Coûts de l’IA sur CN selon l’utilisation ou non du Kamar® Il s’agit des charges liées aux suppléments alimentaires, à l’achat du Kamar®, aux appels émis par les éleveurs, le suivi sanitaire et les coûts liés à la pratique de l’IA. A partir de l’enquête effectuée auprès des 21 éleveurs, le prix moyen des suppléments alimentaires dans la région de Kaolack est de 148 FCFA/kg pour le maïs et 179 FCFA/kg pour le tourteau d’arachide. Pour chaque vache et par jour la complémentation alimentaire coûtait respectivement pour le maïs et le tourteau d’arachide 74 FCFA et 267 FCFA à raison de 0,5kg de maïs et 1,5kg de tourteau d’arachide. Le coût de l’IA sur chaleurs naturelles dans la région de Kaolack était de 21 370 F CFA (KOUAMO et al., 2009). Pour la détection des chaleurs l’utilisation du Kamar® a coûté 851 FCFA par vache. Le tableau IX résume les différents coûts liés à la pratique de l’IA sur CN pendant notre étude.

Tableau IX: Charges enregistrées dans la pratique de l’IA sur CN Postes de dépenses*

Lot expérimental

Lot témoin

Compléments alimentaires en FCFA

859 320

1 575 420

Détection CN en FCFA

10 212

IA sur CN en FCFA

106 850

Total Charges

976 382

1 682 270

Nombre de vaches

Total Charges pour une Vache

81 365

76 467

* La période de 210 jours a été considérée, période de déroulement de cette étude Pour chaque vache du lot témoin le coût associé à notre technique d’IA dans le cadre de cette expérimentation revient à 76 467FCFA et le coût pour une vache du lot expérimental est de 81 365FCFA.

2.2. DISCUSSION 2.2.1. Description des aptitudes des vaches sélectionnées La majorité des vaches retenues, soit 62,90%, avait au moins 2 lactations. Ces résultats se justifiaient dans les critères de sélection qui avaient privilégié la sélection des vaches ayant déjà mis bas. Cependant, des génisses avec une NEC=3 ont été retenues pour l’étude. Les vaches aptes à l’expérimentation étaient pour la plupart à un niveau de lactation inférieur ou égal au 4ème mois soit 91,17%. En effet, l’une des conditions à remplir pour les vaches de l’expérimentation était d’être en lactation et d’être à un stade de lactation inférieur ou égal à 4 mois pour que les vaches. C’est un lot d’expérimentation idéal sachant que la durée de lactation pour les vaches laitières de race locale est de 150 à 185 jours (FAO, 1997) et pour les métisses variable entre 118 et 439 jours (N'GORAN et al., 2008). Les vaches sélectionnées présentaient en majorité de bonnes notes d’état corporel. La sélection s’étant déroulée dans le mois de décembre, les éleveurs disposaient encore de réserves et de stocks fourragers suffisants et d’eau, pour assurer une bonne alimentation des vaches. Ce résultat confirme celui de TIALLA (2011) où les vaches sélectionnées avaient obtenu la note 3 pour 96,90% dans la même région mais dans le mois d’octobre, en fin de la saison hivernale. En effet, cette légère différence montre que la variation de la NEC est liée à la disponibilité fourragère et eau dont l’abondance est liée aux saisons selon SAWADOGO (1998). Une bonne NEC est un atout pour la réussite de la détection des chaleurs naturelles et offre en effet de meilleures chances au moment de l’IA. En effet, selon GRIMARD et al. (2003) l’efficacité de l’IA dépend de la NEC des vaches au moment de l’IA.

2.2.2. Taux de détection des chaleurs naturelles L’utilisation du Kamar® n’a pas permis d’augmenter de façon très significative le taux de détection des chaleurs naturelles. Cela confirme les travaux de HOLMAN et al. (2011) qui montraient qu’à 60% il n’y avait pas de différence significative entre plusieurs méthodes de détections de chaleurs naturelles pour l’identification précise du vrai moment de l’œstrus. Pareillement les travaux de ABDOU MOUSSA (2014) ont montré une inefficacité du détecteur Estrotect® (0% de chaleurs naturelles détectées) pour la détection des chaleurs naturelles. Cependant, les travaux de MAI et al. (2002) montrent un meilleur taux de détection des chaleurs naturelles par l’utilisation du Kamar®. Selon cet auteur le taux de détection de chaleurs naturelles est de 52,2% pour l’observation visuelle et de 82,26% par le Kamar®. Cela s’explique par le fait que le Kamar® qui est un marqueur permet de différer l’observation des chaleurs pour l’éleveur, même absent, pendant la survenue du principal signe des chaleurs qui est le chevauchement. Alors, il apparait donc que ce faible taux enregistré pourrait être lié à la présence de faux positifs dont la proportion est très élevée pour le Kamar® et le podomètre selon toujours HOLMAN et al. (2011). La réussite de l’IA est proportionnelle au taux de détection des chaleurs naturelles (BRUYERE, 2009).

2.2.3. Taux de réussite de l’IA sur chaleurs naturelles Le taux de diagnostic de gestation est de 100% pour le lot expérimental et de 80% pour le lot témoin. Cela s’explique par le fait qu’une vache du lot témoin était un faux positif lors de la première détection des chaleurs. En effet l’éleveur se basant sur l’observation visuelle peut manquer le principal signe des chaleurs ou encore se tromper. Par ailleurs cela confirme la thèse selon laquelle l’observation visuelle associée à un détecteur de chevauchement augmente les chances de réussite de l’IA par une détection plus efficiente des chaleurs naturelles (BRUYERE, 2009 ; STEVENSON et al., 1999). 40

Le taux de réussite de l’IA sur chaleurs naturelles est de 40% dans le lot expérimental, soit 2 fois supérieur à celui du lot témoin. Cela s’expliquerait par le fait que la détection des chaleurs naturelles dans ce lot serait plus fiable. Toutefois, le nombre des vaches inséminées et dont le diagnostic de gestation a été fait est très faible pour donner une conclusion sans équivoque. Le taux de réussite de l’IA sur chaleurs naturelles de 30% est en deçà du taux de 44,66% obtenu par KOUAMO (2006). 2.2.4. Coûts de l’IA sur CN selon l’utilisation ou non du Kamar® La pratique alimentaire et la technique de détection qui ont accompagné tout au long le processus aboutissant à l’IA des chaleurs naturelles, constituaient un coût non négligeable pour l’éleveur. L’éleveur dont la vache est du lot expérimental dépensait 23 FCFA de plus par vache et par jour que celui dont la vache était dans le lot témoin. Cette dépense supplémentaire se justifie dans la mesure où il y’a l’utilisation de Kamar® dans le lot expérimental. De plus, ce surplus de charge pourrait se justifier dans la mesure où l’on obtient un taux de réussite de l’IA sur chaleurs naturelles 2 fois supérieurs dans le lot expérimental que dans le lot témoin. En effet les premières études sur le Kamar®, réalisées par WILLIAMSON et al. (1972), avaient montré la présence d’un seul faux positif sur 170 vaches dont les chaleurs avaient été détectées grâce au Kamar®.

2.3. RECOMMANDATIONS Aux éleveurs Il serait important, que les vaches soient en stabulation afin de mieux contrôler leur rationnement. En effet, cela détermine en grande partie la venue des chaleurs naturelles. La complémentation alimentaire ayant permis d’améliorer quantitativement la production laitière. Elle doit être pérennisée pour doper la productivité des vaches laitière. De plus, les races métisses étant bonnes productrices, il est plus intéressant, par le biais de l’IA sur CN, qu’un accent soit mis sur la création et le maintien de ces vaches métisses.

Aux acteurs de la plateforme et des projets à venir L’inclusion des éleveurs est nécessaire pour la bonne marche des activités. Cela passe par le renforcement de leur capacité, ce qui va leur permettre de mieux appréhender les défis à relever.

Aux chercheurs L’efficacité technique du kamar® n’ayant pas été concluante, il est possible de l’associer à la méthode de dosage hormonale. Cela permettrait de connaitre les vrais positifs des faux positifs et de déterminer la sensibilité de cette technique.

Aux services en charge de l’élevage L’amélioration de la productivité du cheptel bovin national passe par

une

implication réelle des vétérinaires du public et du privé qui doivent se sentir concernés à part entière. A cet effet, ils doivent veiller à se former de façon continue à la pratique de techniques d’inséminations artificielles sur chaleurs naturelles tout en mettant l’accent sur la détection des chaleurs.

CONCLUSION

En Afrique Subsaharienne, l’importance que revêt l’élevage s’est avérée sur les plans économique, social et culturel. A l’instar de la plupart des pays africains, le Sénégal, est confronté au problème d’insuffisance alimentaire et de malnutritions fréquentes en milieu rural. En effet, malgré l’importance du cheptel local, les besoins en lait ne sont pas couverts, du fait du faible potentiel laitier des vaches locales, ce qui justifie les importations de lait sous forme de poudre ou de lait reconstitué. Pour pallier cet état de fait, le Sénégal, a opté depuis quelques années pour la biotechnologie de l’IA, par l’utilisation de semences importées, afin d’améliorer le potentiel laitier des vaches locales. Depuis toujours, les IA ont été réalisées sur chaleurs induites par les hormones, avec comme seul acteur, l’inséminateur. En plus du coût des opérations d’IA sur chaleurs induites qui n’est pas de nature à assurer la prise en charge par l’éleveur, la non implication de ce dernier a été une des causes du succès mitigé des programmes d’IA menés jusqu’ici au Sénégal. Sur la base de ces constats, les autorités sénégalaises ont initié plusieurs programmes nationaux d’IA sur chaleurs naturelles impliquant d’avantage les éleveurs. Mais l’IA sur chaleurs naturelles implique une bonne connaissance des périodes de chaleurs et une maitrise des techniques de détection de chaleurs naturelles. C’est dans ce sens que le projet « Appui à l’amélioration durable de la productivité et de la compétitivité des filières laitières bovines en Afrique de l’Ouest et du Centre » AMROLAIT, se veut un moyen pour doper la productivité et la compétitivité des productions des vaches locales. Notre étude dont le maître d’œuvre est AMPROLAIT, a été faite dans la région de Kaolack de Décembre 2013 à Juin 2014. Elle a débuté par la mise en place de façon participative, d’une technique simple et adéquate de travail pour les éleveurs. Cela a été possible grâce à la PAFILKA. Il y a eu des sessions de formation, dont le but a été de renforcer leurs capacités de gestion et de conduite de leurs vaches, de détection des chaleurs basée sur des 44

critères simples et précis (chevauchement mutuel, écoulement de glaire vaginale, déviation de la queue et congestion vulvaire) et l’utilisation du marqueur de chevauchement le kamar®. Ce travail d’expérimentation qui a été mené dans la région de Kaolack avait pour objectif principal d’évaluer l’efficacité de l’utilisation du Kamar® dans la détection des chaleurs naturelles chez les vaches laitières dans les petits élevages. De façon spécifique, il s’agissait de : -

Décrire les aptitudes et les caractéristiques des vaches sélectionnées;

Déterminer le taux de détection des chaleurs naturelles suite à l’utilisation ou non du Kamar®;

Calculer les taux de réussite de l’insémination artificielle suite à la détection des chaleurs;

Estimer les coûts des techniques d’IA utilisant ou non le Kamar® pour la détection des chaleurs.

L’analyse et le traitement des données nous a permis d’obtenir les résultats suivants : Un total de 34 vaches toutes en lactation ont été sélectionnées et réparties en deux lots dont 22 dans le lot témoin et 12 dans le lot expérimental. Ces vaches appartenaient à 10 éleveurs répartis dans 7 localités. 44,11% avaient fait au moins deux cycles de lactations, 70,58% des vaches avaient la NEC égale à 3, 91,17% des vaches étaient à un stade de lactation inférieur ou égal 4 mois, 27,27% de chaleurs naturelles ont pu être détectées par observations visuelles contre 41,66% de chaleurs naturelles détectées grâce à l’utilisation du Kamar® ; 40% de taux de réussite de l’IA sur CN dans le lot expérimental contre 20% dans le lot témoin ; 76466,81 FCFA a été le coût associé à notre technique d’IA sur chaleurs naturelles pour une vache appartenant au lot témoin et le coût pour une vache du lot expérimental était de 81365,16 FCFA au cours de notre étude. 45

Nous pouvons retenir que l’utilisation du Kamar implique un coût supplémentaire de 23 FCFA par vache et par jour pour l’éleveur et présente l’avantage de permettre d’avoir un taux de succès de l’IA sur chaleurs naturelles beaucoup plus élevé. Cependant, le nombre de sujets sur lequel nous avons travaillé n’étant pas assez élevé, il est difficile de donner une interprétation sans équivoque quant à l’efficacité de cet outil qui a pourtant fait ses preuves ailleurs. C’est pourquoi, il serait opportun qu’à la suite de ce projet, les acteurs de la filière laitière, les vétérinaires et l’état sénégalais s’approprient cet outil de détection afin de permettre son utilisation efficiente pour la détection des chaleurs naturelles. En effet, le Sénégal qui est un grand importateur de lait gagnerait à maîtriser l’IA sur chaleurs naturelles utilisant le Kamar® pour la détection des chaleurs naturelles dans les petits élevages bovins traditionnels. Et, il faut pour cela la mise en place de programme d’amélioration génétique pouvant entrainer une augmentation de la productivité et de la compétitivité des vaches laitières de races locales.

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42. SENEGAL. Ministère de l’Elevage, 2011. Statistiques de l’élevage. Dakar : MINEL. 43. SENEGAL. Ministère de l’Elevage, 2013. Statistiques de l’élevage. Dakar : MINEL. 44. NDOUR A. E. M. N., 2003. Dynamique du statut sanitaire et des performances de production des vaches laitières dans le bassin arachidier du Sénégal : Cas de la zone de SindiaNguekhokh. Thèse : Méd. Vét. : Dakar (EISMV); 4.

45. NGONO EMA P.J., 2006. Evaluation technico-économique de deux stratégies d’insémination artificielle bovine dans le Bassin Arachidier : Cas des régions de Kaolack et Fatick.Thèse : Méd. Vét. : Dakar (EISMV) ; 21. 46. N'GORAN K.E., YAPI GNAORE C.V., FANTODJI T.A. et Al., 2008. Caractérisation phénotypique et performances des vaches laitières de trois régions de côte d'ivoire. Arch. Zootec. 57 (220): 415-426. 47. PAGOT J., 1985. L’élevage en pays tropicaux..-Paris : Maison Neuve Larose.-526p.- (Techniques agricoles et productions tropicales ; n° 34 Série Elevage ; 1) 48. SENEGAL. Ministère de l’Elevage, 2005. , Rapport annuel d’activités et exécution budgétaire 2004/technique et budget annuel (PAPEL).-Dakar : DIREL.-196p. 49. SENEGAL. Ministère de l’Elevage, 2006. Rapport annuel (PAPEL).Dakar : DIREL.-141p. 50. POUSGA S., 2002. Analyse des résultats de l'insémination artificielle bovine dans les projets d'élevages laitiers : exemple du Burkina-Faso, du Mali, et du Sénégal, Thèse : Méd. Vét. :Dakar (EISMV) ;15. 51. POWELL T.L., 1968. Pedometer measurements of the distance walking by grazing sheep in rela tion to weather. J. Br. Grass/., 23 : 98. 52. RUKUNDO J.C. 2009. Evaluation des résultats de l’insémination artificielle bovine dans le département de Mbour au Sénégal : cas du projet GOANA. Thèse : Méd. Vét. : Dakar (EISMV), 23.

53. RUSSEL P., et BAREILLE N., 2011. Rationaliser les démarches d’accompagnement pour la maîtrise des mammites et des boiteries des troupeaux bovins laitiers, Innovations Agronomiques 17 : 291-300. 54. SAUMANDE J., 2000. La détection électronique des chevauchements pour la détection des vaches en chaleur : possibilités et limites. Revue Médecine Vétérinaire, 151, 1011-1020. 55. SAWADOGO G.J., 1998. Contribution à l’étude des conséquences nutritionnelles sub-sahéliennes sur la biologie du Zébu Gobra au Sénégal. Thèse Doctorat Institut National Polytechnique, Toulouse ; 213p. 56. STEVENSON JS., KOBAYASHI Y et THOMSON KE., 1999. Reproductive performance of dairy cows in various programmed breeding systems including OvSynch and combinations of gonadotrophinreleasing hormone and prostaglandin F2 alpha. J. Dairy Sci., 82: 506-515. 57. STUDER E., 1975. Palpation of the genital tract for prediction of oestrus in the cow. Veterinary Medicine of Small Animal Clinician, 70 : 1337. 58. TIALLA D. 2011. Evaluation des approches d’insémination artificielle sur chaleurs naturelles dans les petits élevages bovins traditionnels de la région de Kaolack au Sénégal. Thèse : Méd. Vét. : Dakar (EISMV) ; 06. 59. TRAORE N'G., 1973. Résultats des expériences d'embouche intensive de zébus peuls et maures au Mali (159-165). In : Actes de colloque sur l'embouche intensive des bovins en pays tropicaux. Dakar, 4-8 décembre 1973.- Maison-Alfort : IEMVT. -322p.

60. VALL E., MEYER C., ABAKAR O., et DONGMO NGOUTSOP A.L., 2002. Note d’état corporel des zébus de trait dans les savanes d’Afrique centrale. N’Djamena, Tchad, fiches techniques du PRASAC.13. 61. WATTIAUX A. M., 2006. Détection des chaleurs, saillie naturelle et insémination artificielle. In : Reproduction et sélection génétique, Babcock Institute. [en ligne] Accès internet : http://babcock.cals.wisc.edu/downloads/de_html/ch09.fr.html. (page consultée le 13/12/ 2014). 62. WlLLIAMSON N.B., MORRlS R.S., BLOOD D.C. et CANNON C.M. (1972) A Study of Oestrous Behaviour and Oestrus Detection Methods in a Large Commercial Dairy Herd : The Relative Efficiency of Methods of Estrus Detection. Vet. Rec., 91 : 50-58.

ANNEXES

Annexe 1 : Situation de l’insémination artificielle et du transfert embryonnaire en Afrique (source : Diop, 1993 ; Chupin, 1993) (L= utilisation large, exp= utilisation expérimentale, N= pas d’utilisation)

Annexe 2 : Paramètres de reproduction enregistrés chez des vaches inséminées au Sénégal (Projet PAPEL) Campagnes Nbre

Nbre de

d’éleveurs vaches

Nbre de vaches DG+

Nbre de

Nbre de Taux de

diagnostiquées (%DG+)

vêlages

produits vêlage

inscrits

inséminées

enregistrés nés

en %

1995

115

178

105

61 (58,09) 47

1996

513

639

67 (73,6) 172

193

1997

764

699

250

161*

182

380**

425

(35,77) 1998

453

781

540

245 (45,29)

Sous total

1081

2362

1435

623 (43,41)

2003-2004

551

310 (56)

2004-2005

2614

2247

1143

2076 (49) -

(50,9) Sous total

2614

2798

1453 (51,93)

Total

4976

4233

*161 vêlages ont été enregistrés sur 556 vaches inséminées. **380 vêlages ont été enregistrés sur 1373 inséminations.

DG + : Diagnostic de gestation

positif. (Source : KOUAMO et al, 2009)

Annexe 3: Taux de gestation des premières phases des différentes campagnes d’Insémination Artificielle du P.N.I.A au niveau des régions (Source : MAE, 2001 et 2002).

Annexe 4 : Fiche d’exploitation

Annexe 4 :

Projet amélioration durable de la productivité et de la compétitivité des filières laitières bovines en Afrique de l’Ouest et du Centre (AMPROLAIT)

Fiche d’exploitation

Plateforme d’innovations Multi-acteurs de la Filière Lait Local de la région de Kaolack (PAFILKA)

Nom de l'éleveur :………………………………………….Contact:…………………… d’éleveurs :…………………Localité ………………………… FICHE DE SUIVI Organisation D’EXPLOITATION Identifiant de l’animal :…………………Race……………………Age de l’animal :……………………. Note d’état corporelle:………………………… Etat physiologique :……………......................... Nombre de lactation:……… Lot :………… Identifiant de l’échantillon : …………………

PRODUCTION LAITIERE Date

Quantité de lait Matin

Soir

Total

Date

Quantité de lait Matin

Soir

Total

Date

Quantité de lait Matin

Soir

Total

SUIVI DE LA REPRODUCTION Date

Observations

SUIVI DU VEAU Date

Mensuration

Date

Poids corporel Date des chaleurs

Date d’insémination

Informations sur IA

        

Heure d’IA : NEC : Taureau : Race :

Diagnostic de Gestation

Traitement

Problème de reproduction : mammite,pathologies avortement etc.

Date

ALIMENTATION Ration distribuée

Mensuration Poids corporel

Projet amélioration durable de la productivité et de la compétitivité des filières laitières bovines en Afrique de l’Ouest et du Centre (AMPROLAIT) Plateforme d’innovations Multi-acteurs de la Filière Lait Local de la région de Kaolack (PAFILKA)

FICHE DE SUIVI DES PRELEVEMENTS Nom de l'éleveur :………………………………………….Contact:…………………… Organisation d’éleveurs :…………………Localité ………………………… Identifiant de l’animal :…………………Race……………………Age de l’animal :……………………. Note d’état corporelle:………………………… Etat physiologique :……………......................... Nombre de lactation:……… Lot :………… Identifiant de l’échantillon : ………………… NUTRITION J0 Sélection

Date

But

NEC

Code de prélèvement

Date

But

NEC

Code de prélèvement

Date

But

NEC

Code de prélèvement

J0Debut Nutrition J21 Nutrition J42 Nutrition J63 Nutrition J84 Nutrition REPRODUCTION J0 IA J12 IA J21 IA J35 IA J60 IA AUTRES

Annexe 5 : Fiche de questionnaire AMPROLAIT « Enquête sur les charges et produits lié à l’insémination artificielle sur chaleurs naturelles »

N° de fiche :……… Données générales : Identité de l’élevage __________________ Localité____________________________ Nombre de vaches ___________________ Race des vaches ____________________ Activité principale de l’éleveur___________ Conduite de l’élevage : stabulation libre _____________ stabulation entravée___________ Aperçu sur la perception de l’IA sur chaleurs naturelles au sein de la population : Comment détectez-vous les chaleurs de vos vaches ? Par observations visuelles______ Par les marqueurs de détection de chaleurs_____ Autres méthodes………………………………… combien de vaches en chaleurs arrivez-vous à détecter par votre méthode ? Avez-vous souvent recours à l’IA ?

Oui

Non

Si Oui pourquoi ?…………………………………………………..

Pensez vous que l’IA est meilleure à la monte naturelle ? oui __ Non ___ Si oui : Meilleure car plus sûre___ Meilleure car donne de bons Veaux ___ Autres ________________________ Comment pratiquez-vous l’insémination artificielle dans votre troupeau ? Après chaleurs naturelles ____ Après chaleurs synchronisées ____ Autres…………………………………………………………………….. Charges liées à la pratique de l’insémination artificielle : Alimentation : Type d’alimentation : Fourrage ________ Pâturage ________ Compléments________ Autres…………………………………………………………. Mode de distribution : Chaque matin__

Chaque soir __

Ad libidum __

Autres…………………………………………………………… Quantité d’aliments distribuée : Aliments…………………………………………. ___ (Kg) par vache

___ kg par troupeau

Autres méthodes ………………………………… Prix du Kg de l’aliment distribué : Aliment 1……………….. Aliment2……………….. Aliment3…………. Autres…………………….

A combien vous revient l’Insémination artificielle pour une vache ? Petit matériels___

coût de la prestation par vache___

Transports ____

Autres frais……………………………

Conduite du troupeau Frais de gardiennage_____ Déplacements ______

frais de communication ______

diagnostic de gestation ________

Frais d’Entretien du veau jusqu’à six mois d’âge : Alimentation ……….. traitements …………….. autres soins……….. Produits liés à la pratique de l’insémination artificielle : Combien de vaches sont détectées gestantes après une IA ? Quel est le prix d’un veau, à l’âge de trois mois, issu de cette IA? 10.000F CFA __

entre 15.000 et 25.000 FCFA __

Entre 30.000 et 50.000 FCFA __ plus de 50.000 FCFA __ Combien de litres de lait avez-vous par vache et par jour après un vêlage ? Entre 2 à 5 litres

___

Entre 11 à 15 litres ___

Entre 6 à 10 litres ____ Plus de 15 litres

____

Pendant combien de temps la lactation dure chez vos vaches après une mise bas? 2mois __

3mois __

4mois __

5mois __

Autres……………………………………………….

Quelle utilisation faites-vous du lait de vos vaches après leur mise bas ? Commerciale ……………

Domestique ……………….

Allaitement du veau …….

Autres ………………………..

A combien vendez vous le litre de lait ? Moins de 400 FCFA __

Entre 400 et 600 FCFA __

Entre 600 et 800 FCFA __

Plus de 800 FCFA __

Quelles autres utilisations faites –vous de vos produits issus de l’IA ? Viandes

Trait __

laitier __

commerciale __

Autres ………………………………………………

SERMENT DES VETERINAIRES DIPLOMES DE DAKAR «

Fidèlement

attaché

aux

directives

Claude

BOURGELAT, fondateur de l’enseignement vétérinaire dans le

monde, je promets et je jure devant mes maîtres et mes aînés : d’avoir en tous moments et en tous lieux le souci de la dignité et de l’honneur de la profession vétérinaire ; d’observer en toutes circonstances les principes de correction et de droiture fixés par le code de déontologie de mon pays ; de prouver par ma conduite, ma conviction, que la fortune consiste moins dans le bien que l’on a, que dans celui que l’on peut faire ; de ne point mettre à trop haut prix le savoir que je dois à la générosité de ma patrie et à la sollicitude de tous ceux qui m’ont permis de réaliser ma vocation.

Que toute confiance me soit retirée s’il advient que je me parjure »

Évaluation de l’efficacité du Kamar dans la détection des chaleurs naturelles des vaches laitières dans les petits élevages de la région de Kaolack (Sénégal).

Assessment of the efficiency of the Kamar® in the detection of naturals heats of the dairy cows within the small raisings of the region of Kaolack (Senegal).

RESUME :

ABSTRACT :

Au Sénégal, la production laitière peine toujours à couvrir les besoins de la consommation locale. Cela rend nécessaire l’amélioration génétique du cheptel autochtone par le biais de la biotechnologie de l’insémination artificielle. Malheureusement, les résultats enregistrés par différents programmes d’insémination artificielle au Sénégal montrent une faiblesse des taux de réussite. L’une des principales raisons de la difficulté de l’IA est la détection préalable des chaleurs naturelles.

In Senegal, the dairy production works hard always to cover needs of the local consumption. It makes necessary the genetic improvement of the autochthonous livestock through using of the biotechnology of the artificial insemination (AI). Unfortunately, results recorded by different programs of artificial insemination in Senegal show a weakness of success rates. One of the main reasons of the difficulty in the AI is the prior detection of naturals heats (NH).

C’est pourquoi ce travail expérimental, qui s’est déroulé sur 7 mois, consistait à estimer l’efficacité technique de l’utilisation du Kamar® pour la détection des chaleurs naturelles des vaches laitières au sein des petits élevages de la région de Kaolack (Sénégal). Dans cette optique, sur des critères bien définis 34 Vaches laitières ont été sélectionnés et réparties dans deux lots (un témoin et un expérimental). Les données récoltées par l’entremise des éleveurs sont issues à la fois d’un questionnaire élaboré grâce au logiciel EPI data3.1 et des fiches d’exploitation. Toutes ces données ont fait l’objet d’analyse en utilisant le logiciel Rcmdr3.1.0.

That is why this experimental study, which took place on 7 months, consisted in assessment of the technical efficiency of the use of the Kamar® for the detection of naturals heats of the dairy cows within the small raisings of the region of Kaolack - Senegal. On criteria well established, 34 dairy Cows have been selected in this optics and have been distributed in two lots (a witness and an experimental). The collected data found by the help of breeder have been provided from 2 tools a questionnaire elaborated with the software EpiData3.1 and Form of farming. All these data have been analyzed by the software Rcmdr3.1.0.

Ainsi, il ressort que l’utilisation du Kamar® (lot expérimental) permet de détecter 41,66% des chaleurs naturelles contre 27,27% de chaleurs naturelles détectées par observation visuelles (lot témoin). Dans le lot expérimental, le taux de réussite de l’IA sur CN était de 40% contre 20% dans le lot témoin. Au cours de notre étude le coût associé à notre technique d’IA sur chaleurs naturelles pour une vache appartenant au lot témoin était 76 466 FCFA et le coût pour une vache du lot expérimental était de 81 365 FCFA.

Thus, it comes out that the use of the Kamar® (experimental 's lot) permits to detect 41,66% of the natural heats against 27,27% of natural heats detected by visual observation ( witness lot). In the experimental lot the rate of success of the IA on NH was 40% against 20% in the witness lot. During our survey the cost associated to our technique of IA on natural heats for a cow belonging to the witness lot was 76 466 FCFA and the cost for a cow of the experimental lot was 81 365 FCFA.

Sans montrer une différence significative dans le taux de détection des chaleurs avec le lot témoin, l’utilisation du Kamar® engendre un coût supplémentaire de 23FCFA de plus par vache et par jour. Mais avec le Kamar®, on a obtenu un taux de réussite de l’IA sur chaleurs naturelles 2 fois meilleur.

Without showing a meaningful difference in the rate of heat detection with the witness lot. The use of the Kamar® has generated a supplementary cost of 23FCFA besides by cow and per day. But with the Kamar®, we noticed that the rate of success of the AI on natural heats is twice better.

L’utilisation du Kamar®, pour être à son maximum, nécessite des conditions d’accompagnement tel qu’une bonne ration alimentaire, la stabulation des animaux, un suivi sanitaire des élevages et une maitrise de la technique de détection des chaleurs naturelles par les éleveurs. C’est ainsi que pour une meilleure performance de cette technique une approche participative des acteurs de l’élevage et un renforcement de leur capacité doit être envisagé. Ce n’est que par cela, que l’on obtiendra de meilleurs résultats et par voie de conséquence une amélioration de la productivité et de la compétitivité de la filière laitière au Sénégal.

The use of the Kamar®, requires conditions of accompaniment as a good food ration, the stabulation of animals, a sanitary followup of raisings and a mastery of the technique of the natural heat detection by breeders. This is how for a better performance of this technique a sharing approach of raising actors and a backing of their capacity must be considered. It is only through that it will be possible to get better results and in consequence an improvement of the productivity and the competitiveness of the dairy path in Senegal.

Mots clés : Efficacité technique du Kamar®, Taux de détection, Chaleurs Naturelles, Insémination Artificielle, Kaolack- Sénégal Auteur : TRAORE Kadjanna Zé Albert Adresse : Bobo-Dioulasso (Ouezinville) –Burkina Faso kabozarte@yahoo.fr +221 7745564 51/+226 7071 3782

Key words : Technical efficiency of Kamar®, Rate of detection, Naturals heats, Artificial Insemination, Kaolack- Senegal Author : TRAORE Kadjanna Zé Albert Adress : Bobo-Dioulasso (Ouezinville) –Burkina Faso kabozarte@yahoo.fr +221774556451/+22670713782