Entités LIPH4SAS

Entités LIPH4SAS

Infrastructure au service des communautés scientifiques

LiPH4SAS est une infrastructure de recherche (IR) distribuée qui vise à offrir aux communautés scientifiques françaises et européennes les outils et les services leur permettant de répondre aux questions de recherche posées par la transformation de l'élevage vers des systèmes plus durables, basés sur les principes de l'agroécologie et le respect du bien-être animal chez les animaux de production.

Pour atteindre ses objectifs, LiPh4SAS regroupe les moyens et les compétences de 10 entités INRAE. Sept de ces entités sont des unités expérimentales (unités de service dédiées à l'expérimentation agronomique) et sont labellisées comme Infrastructures Scientifiques Collectives (ISC) par INRAE. Elles répondent de ce fait à la charte des infrastructures de l'Institut (Charte IR) de la même manière que les plateformes IBISA).

LIPH4SAS regroupe les moyens et les compétences de :

  • Quatre unités expérimentales dédiées aux ruminants (HERBIPÔLEUEPPAOP3R) ;
  • Deux unités expérimentales porcines (3PGENESI) ;
  • Une unité expérimentale (PEIMA) et une installation expérimentale (IE NUMEA) piscicoles ;
  • Une plateforme d'exploration fonctionnelle dédiée aux animaux de moyen à grand format (PIXANIM) ;
  • Un réseau d’informaticiens en charge de la gestion des données et du développement d’outils de phénotypage (SICPA).
UE

LIPH4SAS regroupe sept unités (UE) et une installation (IE) expérimentales INRAE réparties sur le territoire national, dont six sont intégrées dans des infrastructures européennes (AquaExcelPigWeb - SmartCow), ainsi qu’une plateforme d’exploration fonctionnelle (Pixanim) et une entité structurée en CATI, en charge de la gestion des données et du développement d’outils de phénotypage (SICPA).

 

 

 

 

 

 

 

 

L'infrastructure dispose également de liens privilégiés avec d'autres infrastructures de recherche :

Liens avec autres IR

Date de modification : 23 août 2023 | Date de création : 24 octobre 2022 | Rédaction : ML