Si vous regardez un filet plein de pacus (Piaractus mesopotamicus), vous ne pouvez pas distinguer à l’œil nu quels individus auront des descendants avec un rendement en filet plus élevé ou un gain de poids plus rapide.
Leur croissance peut être surveillée avec un ruban à mesurer et elles peuvent être pesées sur une balance. Les données peuvent être tabulées et comparées. Mais pour élever une population entière avec les bonnes caractéristiques, quelque 2 000 poissons par génération doivent être mesurés et pesés, et la tâche peut prendre des jours.
Au Brésil, des chercheurs de l’Université d’État de São Paulo (UNESP) ont résolu ce problème en développant un logiciel qui utilise l’intelligence artificielle pour effectuer des mesures précises en temps réel. Les résultats sont publiés dans la revue Aquaculture.
Le groupe de recherche travaille depuis un certain temps sur l’amélioration génétique de cette espèce indigène pour augmenter les rendements tout en réduisant les coûts de production.
« Lorsque vous mesurez les poissons manuellement, vous obtenez moins de données car vous les stressez et pouvez transmettre des maladies entraînant des épidémies, sans parler du temps précieux pris. Nous avons automatisé le processus, en formant la machine avec des photos de pacus et en étiquetant la tête, le corps , ceinture pelvienne et nageoires. Nous avons maintenant un appareil portable qui peut être emporté sur le terrain pour le faire rapidement et classer les meilleurs animaux », a déclaré Diogo Hashimoto, dernier auteur de l’article et professeur au Centre d’aquaculture de l’UNESP à Jaboticabal.
Les chercheurs ont utilisé l’apprentissage en profondeur, l’un des types d’apprentissage automatique les plus récents, qui produit des résultats beaucoup plus rapidement, entre autres avantages. L’utilisation de l’innovation a été dirigée par Jose Remo Ferreira Brega, professeur au Département d’informatique de l’École des sciences de l’UNESP à Bauru et avant-dernier auteur de l’article.
Dans la dernière étude, les chercheurs ont entrepris de distinguer les pacus à corps rond des pacus à corps ovale. L’espèce a un corps rond à l’état sauvage, et on pense que ce trait influence les décisions d’achat des consommateurs. Les pisciculteurs l’obtiennent en sélectionnant des individus avec le rapport hauteur/largeur idéal pour obtenir des rendements plus élevés en longe et en côte, les coupes préférées des consommateurs de poissons indigènes tels que le pacu et le tambaqui.
D’autres mesures, telles que la taille du bassin ou le rapport tête-corps, peuvent être utilisées comme indicateurs du rendement en filet, du taux de croissance et du gain de poids, par exemple.
Amélioration génétique
Les éleveurs utilisent la sélection phénotypique pour l’amélioration génétique dans tout le secteur agricole brésilien, qui est le leader mondial de la production de protéines animales à partir de poulets, de bovins de boucherie et de porcs. En pisciculture, cependant, ce type de technologie n’est disponible que pour le saumon et le tilapia, qui sont tous deux des espèces exotiques et produites en masse dans le monde entier, la plupart des innovations venant de l’étranger.
Bien que la chaîne de production du tilapia au Brésil comprenne la recherche et le développement, l’amélioration des espèces indigènes n’en est qu’à ses balbutiements. Le logiciel créé par les chercheurs pour pacu s’est cependant révélé plus résistant que la technologie de sélection phénotypique disponible pour d’autres espèces, comme le tilapia.
« Notre programme peut reconnaître et mesurer les différentes parties du pacu même sur le côté du réservoir, avec une pollution visuelle du fond et des conditions d’éclairage variables. Les systèmes développés pour le tilapia utilisent une lumière contrôlée et un fond standardisé », a déclaré Hashimoto.
La systématisation des phénotypes pacu dans de grandes bases de données permettra aux éleveurs de sélectionner les animaux avec une plus grande précision, réalisant le potentiel d’amélioration rendu possible par une autre étude menée par le groupe Jaboticabal et publié en 2021. Dans cet article, ils décrivent des polymorphismes nucléotidiques simples (SNP) pour pacu et tambaqui (Colossoma macropomum). Ces mutations du code génétique peuvent être utilisées dans la cartographie génomique des traits considérés comme souhaitables, accélérant ainsi la sélection et l’amélioration.
La méthode conventionnelle utilisée pour mesurer le rendement en filet ou en longe, par exemple, consiste à euthanasier l’animal et à peser ses parties. L’individu est ainsi perdu, ne laissant que ses frères et sœurs, qui sont génétiquement similaires mais n’ont pas nécessairement les traits requis.
« L’avantage d’intégrer notre logiciel aux données génomiques est que nous pouvons collecter les informations nécessaires et garder l’animal d’intérêt en vie pour l’utiliser comme reproducteur pendant le processus de sélection », a déclaré Hashimoto.
Plus d’information:
Milena V. Freitas et al, Phénotypage à haut débit par apprentissage en profondeur pour inclure la forme du corps dans le programme d’élevage de pacu (Piaractus mesopotamicus), Aquaculture (2022). DOI : 10.1016/j.aquaculture.2022.738847