Avec l’environnement sanitaire, les paramètres climatiques sont les principaux facteurs environnementaux affectant les performances des porcs dans les grands bassins de production mondiaux localisés en particulier dans les régions tropicales (TROP) mais également en zones tempérées (TEMP). Les réponses de thermorégulation varient d’une race à une autre mais également d’un animal à l’autre à l’intérieur d’une même population. Dans le futur, cette variabilité pourrait être exploitée pour améliorer la robustesse des systèmes de production porcine face aux risques climatiques. Pour cela, il existe un enjeu fort au développement d’indicateurs pertinents pour quantifier précisément et, si possible rapidement, le niveau de sensibilité ou de robustesse à la chaleur. L’objectif de l’étude était d’utiliser le métabolome plasmatique (RMN) de porc mesuré en conditions TEMP pour prédire la sensibilité des descendants issus 10 familles de pères Large-White x Créole elevés en conditions TROP. La valeur génétique de chaque famille a été évaluée à partir de la mesure des performances (consommation d’aliment, poids vif et température rectale) de leurs descendants produits dans les deux environnements (#60 descendants/famille/ environnement). L’analyse du métabolome a été réalisée par spectroscopie RMN sur des échantillons prélévés à 23 semaines d’âge sur des animaux élevés en conditions TEMP (n=560). L’indice de sensibilité au climat TROP (Isens) a été évalué en calculant la valeur du t de Welsh de la variation de la valeur de chaque famille entre TEMP et TROP. Le modèle de prédiction a été établi sur les 4 familles extrêmes (2 familles sensibles et 2 familles robustes) avec Isens comme variable à prédire et le métabolome des descendants (n=223 porcs) comme variables prédictrices. Pour construire le modèle, nous avons utilisé la méthode de régression des moindres carrés partiels (PLS-DA) associée à une étape de sélection en utilisant la méthode LASSO. Le modèle de prédiction a été construit avec 19 prédicteurs sélectionnés par les 445 variables du métabolome et permettait de prédire la sensibilité au climat TROP avec un taux d’erreur de 22%. Ce modèle a été utilisé pour prédire le pourcentage de descendants classés comme sensibles (Psens) dans chacune des 10 familles de père. La très bonne corrélation entre Isens et Psens (r = 0,97) a validé notre modèle de prédiction. Sur la base de données utilisées dans cette étude, il semble être possible de classer les porcs selon leur sensibilité à la chaleur à partir d’une simple prise de sang réalisée dans des conditions TEMP. Samir Dou a bénéficié d’un contrat post-doctoral financé par la région Bretagne (Dispositif « Stratégie d'attractivité durable »). Le projet a été conduit dans le cadre du programme ANR PigHeaT (ANR-12-ADAP-0015). Les auteurs remercient le personnel de l’UE PTEA (Petit Bourg, Guadeloupe) et de l’UE GenESI (Magneraud) pour leur aide dans la réalisation de ce projet.