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International audience; Economic results of pig-fattening systems vary greatly and depend in part on prices of pork and feeds, as well as pig growth performance (e.g. slaughter weight, lean percentage). Previous studies revealed that feeding and shipping strategies are critical factors in the economic outputs of pig production. However, they failed to consider both strategies and the variability in pig growth performance simultaneously. Consequently, the objective of this study was to develop a new procedure to improve the profitability of pig farms by estimating the best compromise among feeding costs, pork price, animal performance, and shipping constraints. We considered a bi-level programming problem in which the upper-level represents a bioeconomic model that simulates the growth of each pig according to its biological traits whereas the lower-level represents a linear least-cost feed formulation. Bioeconomic decisions taken at the upper-level are live weight at diet changes, the percentage of mean amino acid requirement to be covered at the start of each phase, and the target weight for slaughter. Maximising the mean gross margin per fattened pig is the objective function at the upper-level. It depends on pork price and feeds cost (the objective function of the lower-level) which results from the proportion of each feed ingredient (the lower-level decision variables) at the lower-level. The optimisation problem at the upper-level is solved using an evolutionary algorithm. We considered three sets of prices: average pork and feed prices, high pork and low feed prices, and low pork and high feed prices. The changes in pork prices had major impacts on shipping decisions while had minor impacts on feeding decisions. Optimising the shipping strategy at the same time modified the optimal feeding strategy. Considering the bi-level optimisation model improved the gross margin by 1.65 €/pig (5.2%) compared to the situation where each model (the bioeconomic model and least-cost feed formulation) was optimised separately, and by 3.59 €/pig (11.2%) compared to the common practice on farms in France.

Les résultats économiques des élevages porcins dépendent des prix du porc et des matières premièresalimentaires, ainsi que des performances techniques des ateliers de production. Les coûts d'alimentation, ainsique le poids d'abattage et le taux de muscle des pièces de chaque porc interviennent dans la construction de lamarge brute. Les stratégies alimentaires et de gestion des abattages des porcs à l'engrais sont donc des facteurs clés des résultats économiques. Différents modèles et outils ont été précédemment développés pour prédire les effets des stratégies alimentaires sur les performances techniques et les résultats économiques (lnraPorc, MOGADOR ... ). Ils ont montré qu'il est nécessaire de prédire la trajectoire de croissance de chaque porc pour estimer correctement les résultats de l'atelier. Ils ne permettent cependant pas d'identifier la stratégied'alimentation optimale dans un contexte économique donné. L'objectif de ce travail était de développer un outilcapable de maximiser la rentabilité de l'atelier d'engraissement dans différents contextes économiques, enproposant le meilleur compromis entre coût d'alimentation et niveau de performance des animaux.L'outil associe un modèle bioéconomique de l'atelier d'engraissement et une procédure d'optimisation de lamarge brute moyenne par porc. Le modèle bioéconomique simule la croissance de chaque porc selon sonpotentiel d'ingestion et de croissance et selon la stratégie d'alimentation. Il calcule la marge brute moyenne parporc engraissé et les impacts environnementaux de la production (par Analyse de Cycle de Vie).La procédure d'optimisation maximise la marge brute moyenne par porc en trouvant le poids cible à l'abattage(PVa), la durée maximale d'engraissement (Dmax) et la meilleure stratégie d'alimentation biphase (BP) en termesde composition de la ration (pourcentages de deux aliments A et B formulés pour couvrir respectivement 110% et90% du besoin en lysine digestible du porc moyen à 30 kg et 120 kg de poids vif) et de poids vif moyen auchangement de phase. Cette procédure utilise un algorithme évolutionnaire adapté à la résolution de problèmesnon linéaires et discontinus (CMA-ES, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy). Après une phase devalidation des conditions d'utilisation de l'outil, différents scénarios ont été explorés. Dans le contexte économique retenu pour les simulations, l'outil permet d'augmenter la marge brute de 1,33€/porc en cherchant la meilleure BP, en comparaison à un scénario de référence (SR) représenta nt les pratiques habituelles. En ajoutant PVa et Dmax aux variables de décision, l'outil propose une solution qui améliore la marge brute de 2,81 €/porc par rapport à SR. L'outil permet de maximiser le résultat économique de l'atelier d'engraissement en cherchant la meilleure séquence alimentaire biphase et la meilleure gestion des abattages. Les futurs travaux viseront à réaliser une optimisation économique et environnementale conjointe de l'atelier d'engraissement.