Le maïs de la nouvelle récolte a commencé à arriver en octobre. Dans la matrice nutritionnelle de l'usine, le maïs porte les mêmes valeurs depuis des années : 8,0 % de protéines brutes, 14 % d'humidité et une valeur énergétique tirée d'un manuel. Personne n'a touché à ces chiffres, puisque les formules semblent bien fonctionner. Quelques semaines plus tard, un client intégré appelle : le poids vif en phase de croissance est un peu sous l'objectif. Rien à redire sur l'aspect de l'aliment ni sur les enregistrements de production. Le problème est dans la matrice.
Le logiciel trouve la meilleure réponse pour les chiffres qu'on lui donne. Si les chiffres ne reflètent pas la réalité, la réponse est juste sur le papier et fausse dans le bâtiment. C'est pourquoi une matrice nutritionnelle n'est pas un tableau que l'on remplit une fois et que l'on oublie. C'est un ensemble de données qui demande un entretien constant.
Un petit écart aux grands effets
Prenons un exemple, avec des chiffres donnés à titre d’exemple. Dans notre aliment croissance poulet de chair, le maïs est incorporé à 58 % et la formule est calculée pour 21,0 % de protéines brutes. La moyenne des échantillons de maïs de la nouvelle récolte ressort pourtant à 7,3 % de protéines brutes, et non 8,0. L'écart est de 0,7 point. Multiplié par la part du maïs dans la formule, la teneur réelle en protéines brutes de l'aliment est trop basse de 0,58 × 0,7, soit environ 0,4 point. L'aliment étiqueté à 21,0 % est en réalité autour de 20,6. Les acides aminés digestibles baissent dans une proportion semblable.
Quand nous mettons à jour la matrice et résolvons à nouveau la formule, le logiciel déplace une part du maïs vers le tourteau de soja pour combler l'écart. Chaque point de tourteau de soja 46 qui remplace du maïs ajoute environ 0,39 point de protéines à l'aliment, l'écart demande donc un déplacement d'environ un point. Avec le tourteau de soja à 18 000 TRY la tonne et le maïs à 9 500, ce déplacement augmente le coût de l'aliment d'environ 90 TRY la tonne.
À première vue, c'est une mauvaise nouvelle. Mais ces 90 TRY sont un coût qui était déjà dû. Si la matrice n'est pas mise à jour, le coût ne disparaît pas. Il se retrouve dans les performances des animaux et dans la satisfaction du client. L'inverse arrive aussi. Quand les analyses sont au-dessus de la table, l'usine qui ne met pas sa matrice à jour paie des protéines dont elle n'a pas besoin.
Ne pas oublier l'humidité
Les valeurs nutritionnelles sont en général tenues sur produit brut, mais l'humidité change d'un lot à l'autre. Quand un maïs défini à 14 % d'humidité arrive à 15,5 %, sa matière sèche passe de 86 à 84,5 %. Pas seulement les protéines, mais aussi l'énergie, les matières grasses et l'amidon sont dilués dans la même proportion. Si votre NIR mesure l'humidité, corriger les autres valeurs sur la matière sèche est la méthode la plus propre. Tenir la matrice sur matière sèche et calculer les valeurs sur brut à partir de l'humidité de chaque lot réduit nettement l'erreur.
Le NIR est rapide, mais ne suffit pas seul
Le NIR permet d'échantillonner un camion avant le pont-bascule et de voir en quelques minutes des estimations de protéines, d'humidité, de matières grasses, de cellulose et d'amidon. Mais le NIR est une estimation, pas une mesure. L'appareil repose sur un étalonnage construit à partir de résultats de laboratoire de référence. Si cet étalonnage ne représente pas bien vos matières premières, votre région et la récolte de l'année, les résultats peuvent dériver de façon systématique.
Voici une méthode qui fonctionne bien en pratique. Chaque mois, quelques échantillons de chaque matière première principale sont passés au NIR et envoyés aussi au laboratoire pour une analyse par voie humide. On suit l'écart moyen entre les deux. Si l'écart reste dans le même sens pendant plusieurs mois, c'est un biais et l'étalonnage doit être corrigé. La dispersion entre échantillons isolés est normale et ne justifie aucune inquiétude.
L'échantillon compte plus que l'analyse
Même le meilleur laboratoire ne peut pas rattraper un échantillon mal prélevé. Une poignée de maïs prise sur le dessus d'un camion ne représente pas le chargement. Il faut des prélèvements élémentaires faits à la sonde en différents points du camion, mélangés entre eux, et c'est de ce mélange que l'on tire l'échantillon d'analyse. Il faut aussi noter le lot, le fournisseur et le silo de chaque échantillon. Sinon, vous avez un chiffre, mais vous ne savez pas à quoi il correspond.
Quelle valeur entre dans la matrice ?
Il est tentant d'inscrire directement l'analyse du dernier lot dans la matrice, mais le contenu du silo est en général un mélange de plusieurs lots. En pratique, deux approches se dégagent. La première consiste à utiliser une moyenne des derniers lots pondérée par les quantités. La seconde consiste à définir la matière première par silo et à tenir une moyenne pour chaque silo. La seconde demande plus de travail, mais elle donne une réponse bien plus juste pour des matières premières de fournisseurs différents dont la qualité diffère nettement.
La variabilité doit aussi être prise en compte. Si, de deux tourteaux de soja de même moyenne, l'un donne des résultats beaucoup plus dispersés d'un lot à l'autre, il est sage de garder une marge de sécurité dans les formules qui l'utilisent. Plutôt que d'ajouter la même marge à chaque nutriment, réglez-la selon la matière première la plus variable et les nutriments critiques.
Faire entrer les résultats dans la formule
Ce qui fait perdre le plus de temps dans l'analyse, c'est de recopier les résultats à la main d'un endroit à l'autre. Une valeur saisie sur la mauvaise ligne peut passer inaperçue pendant des semaines. Dans OptiFormula, les résultats NIR et de laboratoire peuvent être importés directement dans les analyses des matières premières, et les nouvelles valeurs peuvent être vérifiées avant que les formules soient résolues de nouveau. Voir l'écart entre anciennes et nouvelles valeurs aide aussi à distinguer un vrai changement de qualité d'une erreur de données.
La matrice nutritionnelle est la forme la plus concrète de ce que sait une usine. L'alimenter régulièrement avec des analyses réelles est le chemin le plus court pour que les formules fonctionnent dans le bâtiment comme sur le papier.
