Jean-Jacques Plauzolles, l’un des deux vachers du domaine de Lamothe présente le troupeau de 120 vaches laitières en production.

Micro-organismes et rumen : un algorithme pour prédire l’effet de la levure vivante

Pour affiner la formulation et le rationnement des vaches laitières, Lallemand propose un algorithme de prédiction des effets de la levure vivante Levucell SC. Cet algorithme de prédiction a été développé à partir des modes d’actions connus de la levure, dont les mécanismes sont sans cesse étudiés et affinés. Il a également été validé dans une ferme expérimentale sous le contrôle d’une équipe de l’école d’ingénieurs de Purpan.

Jean-Jacques Plauzolles, l’un des deux vachers du domaine de Lamothe présente le troupeau de 120 vaches laitières en production.

Jean-Jacques Plauzolles, l’un des deux vachers du domaine de Lamothe présente le troupeau de 120 vaches laitières en production.

À l’Inra de Theix, en Auvergne, une équipe de recherche travaille sous la responsabilité de Frédérique Chaucheyras-Durand, ingénieur de recherche chez Lallemand. Depuis vingt ans, elle étudie les micro-organismes utilisés pour modifier la fonction ruminale, en particulier les levures vivantes, notamment le Levucell SC, nom commercial de la Saccharomyces cerevisiae identifiée sous le numéro de collection CNCM l-1077 produite et développée par Lallemand.

« L’autorisation réglementaire doit être renouvelée tous les dix ans, ce qui nécessite des programmes de recherche réguliers et permanents, explique-t-elle. Nous devons continuer d’apporter des éléments et documenter l’efficacité et les mécanismes d’action de notre souche. » « D’autant que l’Europe a affiné ses exigences au fil des années, estime Laurent Dussert, responsable marketing pour Lallemand. Ainsi, elle ne se suffit plus des données collectives et exige des mesures individuelles. On pressent l’arrivée prochaine de nouveaux critères adaptés aux problématiques sociétales actuelles sur le comportement alimentaire, le bien-être de l’animal, etc. Les éléments de mesure sont différents car le regard du marché sur l’efficacité a évolué. On ne demande plus simplement davantage de lait, mais de tenir compte de notion d’économie et d’efficacité alimentaire dans un cadre de durabilité. »

L’équipe de Frédérique Chaucheyras-Durand travaille avec l’UMR Medis (Microbiologie environnement digestif et santé, qui dépend de l’Inra et de l’université) dont la spécialité est l’étude du microbiote intestinal chez l’animal et l’homme. « Au sein de cette structure, nous bénéficions d’outils d’investigation de plus en plus fins du microbiote, en particulier du rumen. C’est ce qui nous permet d’apporter des éléments de plus en plus solides pour décrire son mode d’action. L’émergence des techniques moléculaires Omic nous permet d’avoir un regard plus fin et complet. »

Saccharomyces cerevisiae n’est pas un micro-organisme naturellement présent dans le rumen. Les dénombrements microbiologiques en mettent parfois en évidence : « Ils sont véhiculés par les aliments mais ce ne sont pas du tout les mêmes que ceux sélectionnés par Lallemand, précise Frédérique Chaucheyras-Durand. L’environnement du rumen n’est pas favorable à la multiplication de cette levure, principalement par manque d’oxygène, mais il est en revanche favorable à une activité métabolique importante de cette levure. »

Mécanismes d’action

L’action de la souche sélectionnée par Lallemand est basée sur des mécanismes bien identifiés. Le premier mécanisme est en lien avec la digestion des fibres : « Levusell SC stimule la colonisation du rumen par certaines bactéries et champignons fibrolytiques, décrit la chercheuse. Cet effet positif sur la colonisation augmente la dégradation des polysaccharides complexes. Le principe est le suivant : la levure a une activité métabolique au sein du rumen. Elle en modifie l’environnement en renforçant notamment les conditions d’anaérobiose qui sont très importantes pour la stabilité et l’activité du microbiote fibrolytique. L’oxygène qui pénètre dans le rumen sous l’effet de l’ingestion de la ration peut exercer un effet toxique sur les flores fibrolytiques sensibles à l’oxygène. La levure Saccharomyces cerevisiae l-1077 a la capacité de capter et métaboliser cet oxygène. Elle sécrète en outre des molécules, acides aminés, peptides ou vitamines qui peuvent être utilisées directement par le microbiote fibrolytique. »

Pour effectuer ses observations, Lallemand dispose de modèles simplifiés in vitro et de modèles plus complexes avec des flores prélevées directement sur les animaux, grâce aux animaux à canule de Theix qui donnent accès au contenu digestif. Lallemand valide également directement ces effets par des études de digestibilité de la fibre par les méthodes in sacco qui permet d’étudier les cinétiques de dégradabilité de ses fibres. « Cet effet de dégradabilité a été validé et documenté sur plus de deux cents types de fibre différents. »

Le deuxième mécanisme d’action de la levure Saccharomyces cerevisiae l-1077 porte sur l’acidose. « C’est une problématique très complexe et qui dépasse même le rumen, admet la chercheuse. Notre souche de levure est capable de prévenir l’acidose ruminale en interagissant avec des populations de bactéries impliquées dans la production et l’utilisation des acides organiques produits au cours des fermentations dont l’acide lactique. La levure stabilise ainsi le pH du rumen ce qui joue un rôle très important pour l’activité globale du microbiote notamment la partie fibrolytique sensible à l’acidité. En stabilisant ce pH on arrive à réduire le risque de déséquilibre du microbiote et à promouvoir la fibrolyse et la dégradation des fibres. C’est dans ce cadre qu’on a travaillé sur la mesure du pH ruminal qui est l’un des indicateurs pertinents pour démontrer l’effet de la levure sur la stabilisation du pH. »

Laurent Dussert, responsable marketing de Lallemand explique comment l’algorithme de prédiction a été validé sur le terrain.

Laurent Dussert, responsable marketing de Lallemand explique comment l’algorithme de prédiction a été validé sur le terrain.

Prédire l’effet de la levure

De nombreux essais de par le monde et dans tout type de contextes nutritionnels valident cette capacité à améliorer la digestion des fibres. « Un pourcentage d’augmentation de la dégradation de la fibre se traduit directement en énergie disponible, fait observer Laurent Dussert. La dégradation de la fibre génère des acides gras volatils disponibles en quantité supérieure qui sont ensuite, via la voie sanguine, valorisés en lait. La dégradation de la fibre peut donc être convertie en quantité de lait supplémentaire. » Mais cet effet doit être modulé par le pH. « Sans levure, plus le pH est bas plus la dégradabilité est faible. Le mécanisme en cause est l’effet délétère du pH acide sur la flore fibrolytique. L’augmentation de la dégradation des fibres avec la levure est d’autant plus importante que le pH est bas, puisque l’un des modes d’action de la levure est l’augmentation du pH. Avec un pH bas chez le témoin, les deux effets se conjuguent. »

Ce raisonnement permet de prédire l’effet de la levure : dans la mesure où l’effet de la levure sur la dégradation de différentes fibres est connu et où il est possible d’estimer le pH au vu de la richesse en sucres rapidement fermentescibles de la ration, alors il est possible d’établir un algorithme qui prédit le pourcentage d’énergie supplémentaire disponible sur cette ration en présence de la levure. « Avec ce système, on se place dans des logiques des systèmes de formulation plus biologiques et moins linéaires qu’avant, souligne Laurent Dussert. En prenant ainsi en compte la cinétique de la dégradation de la fibre et l’environnement du rumen on s’intègre complètement dans l’esprit de ces systèmes biologiques et dynamiques. Ce sont des systèmes qui prennent mieux en compte les micro-organismes du rumen, ce qui est essentiel car le rumen représente plus de 80 % de la valeur énergétique des nutriments grâce à ses micro-organismes. »

Cet algorithme de prédiction développé par Lallemand a été validé par un essai mené au domaine de Lamothe, dépendant de l’école de Purpan à Toulouse, par Djamila Lekhal, chercheuse à l’école d’ingénieur de Purpan.

« Sur une ration non acidogène à base d’ensilage de maïs, foin de luzerne, et bicarbonate, Levucell SC a permis d’augmenter la production de lait corrigée par énergie de 1,8 kg sur un niveau moyen de production de 30 litres, avec une légère augmentation du taux butyrique ce qui montre un bon fonctionnement de la digestion de la fibre, fait observé Laurent Dussert. Il n’y a donc là rien de neuf sur l’efficacité, mais cet essai nous a donné l’occasion d’analyser de façon précise la ration, ce qui nous a permis de valider notre système de prédiction. » La dégradation de la fibre exprimée par le critère NDF était estimée à 43,8 % pour le témoin et à 47,2 % avec la levure. L’estimation du pH est estimée à 6,2 et sa prédiction avec la levure à 6,4. Enfin, l’énergie exprimée en UF est de 0,88 pour le témoin et de 0,91 avec Levucell, soit en ENL 1,57 mégaCal pour le témoin et 1,6 mégaCal pour le Levucell. La quantité de lait attendu était de 29,1 litres pour le témoin et 30,2 litres pour la levure. « Les données relevées à la ferme ont confirmé ces prédictions de production de 29,1 litres pour le témoin et 30,9 litres pour la ration Levucell, commente Laurent Dussert. Cela prouve d’abord que la ferme fonctionne bien : que les vaches réalisent la théorie. Mais cela valide aussi que la modélisation de l’effet de la levure sur la production laitière est conforme aux performances mesurées. »

Ce système de prédiction, ainsi validé, peut être utilisé de deux façons : « Pour maximiser la production de lait mais aussi dans un contexte de coût d’aliment élevé pour réduire le coût de production. Levucell est considéré comme un ingrédient auquel est attribuée une valeur énergétique. Cette démarche de valorisation dynamique est très commune en volaille par exemple pour valorisation les glucides en présence d’enzymes mais c’est encore innovant en ruminant. Cette meilleure connaissance du mode d’action et de la valeur des ingrédients composant la ration permet au nutritionniste d’être plus précis et d’avoir plus de souplesse dans ses options de formulation. Elle apporte de la précision de nutrition. C’est notre conception de la nutrition de précision. »

F. Foucher

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