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Modélisation du rendement en œufs et éléments d’analyse du rendement en gras de l’esturgeon pour la production de caviar

“Le caviar est considéré comme de l’or noir issu de la pisciculture. En 2019, la France, avec ses 45 tonnes de production annuelle était le deuxième producteur mondial, derrière la Chine. La production française, et particulièrement la production d’Aquitaine, spécialisée dans l’esturgeon d’élevage, a bénéficié de l’interdiction en 2008 de la commercialisation des esturgeons sauvages. En effet, la convention de Washington sur les espèces en voie d’extinction a scellé le sort du caviar russe et iranien de type beluga dont les espèces provenaient principalement des mers Noire et Caspienne. Cela a permis le développement de la filière de l’élevage en France, une filière initiée il y a pourtant cent ans déjà par Emile Prunier. En 1920, il se lance dans la production de caviar français après avoir découvert l’abondance d’esturgeons dans les rivières girondines. Près d’un siècle plus tard, en 2017, l’entreprise Sturgeon sur les rives de la Gironde a vu, au moment de la maturité des alevins déversés dans ses bassins en 2011, son chiffre d’affaires bondir de 40 % pour atteindre 11,2 millions d’euros.

Dès lors, le rendement en œufs des poissons est un critère primordial pour la performance économique des élevages. Plus le rendement en œufs d’un poisson est fort, moins les coûts de production par quantité de caviar produite sont élevés. Le rendement en œufs est mesuré en rapportant la quantité d’œufs extraits de la gonade 1 au poids du poisson. Ainsi, plus le poisson est gros, plus le nourrissage est coûteux pour l’entreprise. Par ailleurs, le rendement gras est également à considérer. Une gonade grasse rend plus difficile le travail en atelier, ce qui affecte le coût en main d’oeuvre, et diminue la part d’œufs contenus dans la gonade au profit de la proportion de gras. Le rendement gras se calcule justement en rapportant le poids des œufs extraits sur le poids de la gonade.

L’objectif de ce travail est de modéliser le rendement en œufs et possiblement le rendement en gras et de mettre en lumière des axes de progrès sur les élevages de l’entreprise. Dans cette optique nous pouvons nous demander quels sont les facteurs qui influencent les rendements, et dans quelle mesure ils y contribuent/

Pour y répondre, nous proposons une analyse statistique des indicateurs du rendement et des facteurs d’influence. Ensuite, nous tentons de définir des groupes via une méthode d’analyse multivariée et un travail de clustering. En outre, nous proposons une modélisation du rendement en œufs à l’aide d’un modèle linéaire multiple. Enfin, le rapport précise la méthodologie d’analyse statistique accompagnée de justifications des choix des méthodes pour répondre à l’ultime demande de l’entreprise Sturgeon.”