La digestion est un processus interactif entre un aliment et un animal. Pour tester la complémentarité entre les informations provenant des aliments et des fientes, une base de données de plus de 1000 échantillons provenant d'essais de digestibilité pour lesquels on disposait à la fois des spectres proche infrarouge des fientes et des aliments a été créée. Les paramètres mesurés étaient l'énergie métabolisable apparente (EMA, 940 données) et les coefficients de digestibilité de la matière sèche (dMS, 974 données), de l'amidon (dAMI, 277 données) et des protéines (dPROT, 545 données). Des équations de calibration ont été élaborées par régression PLS pour prédire les paramètres de digestibilité à partir des spectres d'aliments (SA), de fientes (SF), ou des deux spectres concaténés (SA+F). Pour EMA l'erreur de prédiction (SECV) a été de 127, 117, 57 kcal/kg pour les modèles à partir respectivement des SA, SF et SA+F. Pour dMS, les valeurs ont été de 2,82, 2,26 et 1,35% respectivement. Dans les deux cas, l'erreur a donc été divisée par 2 en utilisant conjointement les deux sources d'information. Pour dAMI et dPROT, au contraire, les modèles obtenus à partir des SF seuls ont presque été aussi performants que ceux résultants de la concaténation (respectivement 0,74 vs 0,68% et 2,50 vs 2.47%). Les modèles de prédiction à partir des SA ont été nettement moins précis (2,76% pour dAMI et 3,47% pour dPROT). En conclusion, les spectres d'aliments et de fientes contiennent de l'information sur la digestibilité, mais celle-ci n'est que partiellement redondante puisque la concaténation des 2 types de spectres conduit à de meilleurs résultats. Cette prise en compte conjointe des informations offre des perspectives intéressantes pour la prédiction de la digestibilité chez le poulet.