Quelle stratégie de valorisation des vaches dans les élevages allaitants enseignements de la valorisation de bases de données commerciales mutualisées

Quelle stratégie de valorisation des

vaches dans les élevages allaitants ?

Enseignements de la valorisation de bases

de données commerciales mutualisées

Mardi 15 novembre 2016 – Paris

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Groshens Éva – Département Économie, Institut de l’ Élevage

Dupas Gaëlle – Responsable filière bovine, Coop de France

Conférence Grand Angle Viande - Mardi 15 novembre 20162

Étude Coop de France - Idele, financée par la CNE : Quel intérêt à un rajeunissement des femelles en élevage allaitant ?

Utilisation des données commerciales issues du logiciel GICAB (société Hélix développement) pour modéliser le produit commercial associé à différentes stratégies de valorisation des femelles

Valorisation des données de 10 OP volontaires pour cette étude :

• Capel, Caveb, CCBE, Celmar, Cloe, EMC², Expalliance, Feder, Terrena, Univia

Plan de la présentation

1. Exploration des données sur les femelles

2. Modèle de prix : quelles sont les variables expliquant le prix achat éleveur ?

3. Suites et conclusions

Introduction


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. Lecerf

-CN

IEL,

Volk

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idele

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– 1 –Exploration des données commerciales

sur les femelles allaitantes


Quelle nouveauté dans l’accès aux données GICAB ?

342 000 femelles des races Charolaise, Blonde d’Aquitaine, Limousine et Salers, abattues entre 2013 et 201512% des effectifs nationaux pour ces races

Les données GICAB : l’accès à l’information prix

Caractéristiques à l’abattage

Poids carcasse

Note de conformation

Note d’engrais-

sementcouleur

Données commerciales

Filière de qualité

Prix éleveur au kilo carcasse

Plus-value filière

Caractéristiques de l’animal

race

Race des parentsDate de

naissance

Département d’exploitation

Date d’abattage

SPIE / BDNI Normabev


Le prix est globalement décroissant avec l’âge

Charolaise

Prix faiblement

décroissant

3 ans 5 ans 7 ans 9 ans 11 ans 13 ans 15 ans

Nuages de point :

Un point = une

femelle vendue

entre 2013 et 2015

Pri

x d

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ha

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et

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(€/k

g)

Âge à l’abattage (jours)


Les génisses, mieux valorisées

3 ans 5 ans 7 ans 9 ans 11 ans 13 ans 15 ans

génisses

Vaches

CharolaiseP

rix

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(€/k

g)

Âge à l’abattage (jours)GénissesVaches


L’effet indirect de la conformation : la part de E et U diminue fortement avec l’âge

3 ans 5 ans 7 ans 9 ans 11 ans 13 ans 15 ansCharolaise

Pri

x d

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et

éle

ve

ur

(€/k

g)

Âge à l’abattage (jours)


Les caractéristiques des femelles avec l’âge

Le poids notamment :

Les effets indirects de l’âge


Blonde d’Aquitaine Plus les femelles sont lourdes, plus elles sont payées

Effet direct du poids?

…

Ou effet indirect lié à

la conformation ?

Points aberrants

B. d’AquitaineP

rix

d’a

ch

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(€/k

g)

Poids carcasse de l’animal (kg)


Attention : l’effet poids masque l’effet conformation!… Mais reste réel au sein d’une même classe

… décomposition du nuage par conformation

B. d’AquitaineP

rix

d’a

ch

at

ne

t é

leve

ur

(€/k

g)


Zoom U- : il reste un effet positif du

poids sur le prix

Effet direct du poids? Ou

effet tiers de classe +/=/-?


La logique Poids/Prix varie selon les races

Pri

x d

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et

éle

ve

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(€/k

g)


Pas d’effet du poids pour les conformations

R et U en Charolaise (Cœur de gamme)

Effet important pour les très bonnes

conformations …

… et pour les très mauvaises!

Charolaise


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– 2 –Construction d’un modèle de prix

Quels sont les déterminants du prix des femelles ?


Des effets visibles, mais difficiles à démêler

L’intérêt d’une modélisation

Prix

Poids carcasse

ConformationEngraissement

Race

ÂgeSaison de vente

Conjoncture

Filière qualité

La modélisation statistique nous permet d’identifier et hiérarchiser l’effet lié à chacune des variables indépendamment des autres.


Ordre de sélection des variables et part de la variabilité expliquée

Conformation et Race expliquent60% de la variabilité du prix

Interactions, autres facteurs

(région…)

Variabilité

expliquée par

les variables

(R²)


Effet de l’âge, toutes choses égales par ailleurs

Âge : un fossé entre 9 et 10 ans

L’âge en tant que tel n’est que peu pénalisé à la vente… Mais en revanche il joue sur les caractéristiques des animaux, et donc indirectement sur le prix.

15


Exemple à l’aide du modèle de prix : effet poids et effet âge

Modélisation du prix : l’effet Âge pèse peu

Vache B. d’Aquitaine U- vendue en mai à

7 ans, campagne 2015

500 kg

2350€4.69€/kg

Attention, c’est un effet moyen, pour toutes les races!

Chez la Charolaise l’effet poids est quasi nul en U

D’où l’importance de décliner le modèle par race et

d’étudier les interactions

poids

+ 270€, dont + 40 € lié à l’augmentation du prix au kilo. Soit 15% du gain, 2% du prix de l’animal


7 ans, campagne 2015

450 kg


9 ans, campagne 2015450 kg

âge

-13 €

2068€4.60€/kg 2081€

4.62€/kg

Modèle de prix 4 races


L’âge a un impact sur le prix via l’effet génisse, et entre 9 et 10 ans (effet cahier des charges). Son effet reste limité en dehors de ces cas.

Mais c’est un paramètre influant sur le poids, la conformation, l’engraissement.

Bilan : l’âge dans le modèle de prix

Âge

Prix

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Poids Conformation engraissement

BDNI – Normabev : lien entre âge et caractéristiques

Données commerciales : lien entre caractéristiques

et produit


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– 3 –Suites et conclusion


Attention au modèle général qu’on a présenté : les logiques varient, d’une race à l’autre, mais aussi d’une année à l’autre, voire d’une région à l’autre ?

Utilisation d’un modèle plus détaillé pour l’étude renouvellement : comparaison des produits liés à deux stratégies.

Quelles utilisations ?

Suites et conclusion

À l’échelle globale, comme outil de modélisation des

produits issus de différentes stratégies d’élevage

Cf étude renouvellement

Au niveau du collectif ou de chaque OP : quelle

adéquation entre le signal prix envoyé aux éleveurs et la

demande de l’aval ?

À l’échelle des OP : se situer par rapport aux autres, conseiller

les éleveurs

Engineering

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