Brevet FR3152328A1 — publié le 20250228

Le procédé de modélisation de l’appréciation sensorielle d’un groupe de produits cosmétiques (R1, R2), les produits cosmétiques étant caractérisés par des propriétés sensorielles définies par des descripteurs sensoriels, et par un ensemble de méta-variables (MV1-MV7) déterminées par des combinaisons des descripteurs sensorielles, comprend une analyse statistique multivariée de décorrélation des méta-variables en composantes principales (MVMAP), et une génération du modèle de l’appréciation sensorielle sur la base des composantes principales. Figure pour l’abrégé : Fig 3 Procédé de modélisation de l’appréciation sensorielle de produits cosmétiques, outil d’assistance à la conception de produits cosmétiques, et procédé de conception de produit cosmétique. Des modes de mise en œuvre de l’invention concernent un procédé de modélisation de l’appréciation sensorielle de produits cosmétiques, mis en œuvre par ordinateur ; un outil d’assistance à la conception de produits cosmétiques utilisant le procédé de modélisation ; et un procédé de conception de la composition chimique de produits cosmétiques exploitant l’outil d’assistance. Préférer utiliser un produit cosmétique, tel qu’une crème hydratante, plutôt qu’un autre peut sembler de toute évidence très simple, mais est en réalité un comportement bien plus complexe. En raison de leurs bénéfices fonctionnels et sensoriels, les produits cosmétiques impliquent souvent une forte réaction émotionnelle. Dans ce cadre, l’évaluation du consommateur ne se limite donc pas à son appréciation mais peut également inclure d’autres dimensions relatives à des concepts aux connotations émotionnelles (« Linking sensory characteristics to emotions: An example using dark chocolate », Thomson et al., Food Quality and Preference, Volume 21, Issue 8, 2010). En effet, certains auteurs ont observé que ces dimensions pouvaient reposer sur de multiples déterminants sensoriels, ainsi que sur des facteurs physiologique, psychologique et social (« Understanding creaminess », Bom Frøst & Janhøj, International Dairy Journal, Volume 17, Issue 11, 2007 ; « Impact of refreshing perception on mood, cognitive performance and brain oscillations: An exploratory study », Labbe, Martin, Le Coutre, & Hudry, Food Quality and Preference, Volume 22, Issue 1,2011). En plus de cela, il semble que ces dimensions portent également une valence hédonique (« Beyond sensory characteristics, how can we identify subjective dimensions? A comparison of six qualitative methods relative to a case study on coffee cups », Masson, Delarue, et al., Food Quality and Preference Volume 47, Part B,2016). Par conséquent, certains auteurs appellent à la prise en compte de ces dimensions influençant nos choix (« Theories of food choice development », Köster & Mojet, 2007). Cependant, ni une description purement sensorielle ni un test hédonique ne peuvent tenir compte de ces percepts. Traditionnellement, pour décrire et quantifier les caractéristiques sensorielles d’un produit, des méthodes descriptives sont employées. Elles permettent d’établir le profil sensoriel du produit c’est à dire une image fixe donnant les valeurs moyennes des intensités perçues d’attributs sensoriels spécifiques. Les méthodes les plus courantes sont le Quantitative Descriptive Analysis (QDA®) (« Sensory evaluation by quantitative descriptive analysis » Stone, Sidel, Oliver, Woolsey, & Singleton, Food Technology, Volume 28, 1974) ainsi que la méthode de Spectrum (« Sensory Evaluation Techniques Third Edition » Meilgaard, Civille & Carr, CRC Press, 1999). Elles consistent en la détection, la description et l’évaluation de caractéristiques sensorielles d’une partie spécifique du produit, souvent une bouchée ou une gorgée dans le domaine agroalimentaire, ou une application dans le domaine de la cosmétique. Les caractéristiques sensorielles étudiées sont appelées descripteurs. Ces deux méthodologies doivent être réalisées par un panel de juges entrainés. Complémentaires, la caractérisation sensorielle ainsi que la mesure hédonique peuvent être mises en relation afin de mieux comprendre le jugement des consommateurs. Plusieurs méthodologies de modélisation ont été développées. La cartographie externe des préférences (« MDPREF », acronyme de l’anglais « Multidimenional preference analysis ») est la méthodologie la plus connue (« Preference mapping in practice » Greenhoff & MacFie, 1994). Elle vise à analyser des données de préférence pour un ensemble de produits en fonction de leurs caractéristiques sensorielles. Les produits sont différenciés par leurs caractéristiques sensorielles qui seront mises en relation avec les préférences des consommateurs. Plusieurs modèles dits « emboités » peuvent être utilisés pour régresser les données de préférences des consommateurs : le modèle vectoriel, le modèle circulaire, le modèle écliptique et le modèle quadratique (Schlich, 1995). Ces modèles permettent de prédire les produits potentiellement les plus appréciés au sein d’un espace sensoriel pour un groupe de consommateurs considéré. Une autre approche également possible pour comprendre les préférences est la régression des moindres carrés partiels (usuellement en anglais « Partial Least Square » ou « PLS ») (« Partial least-squares regression on design variables as an alternative to analysis of variance », Martens, Izquierdo, Thomassen, & Martens, Analytica Chimica Acta, Volume 191, 1986). Elle permet de relier un bloc de variable à expliquer (les préférences) à un bloc de variables explicatives quantitatives (les caractéristiques sensorielles). Il est cependant souhaitable d’améliorer ces méthodes conventionnelles. En effet, plusieurs critiques peuvent être apportées à ces méthodes. Premièrement, dans le cas de la cartographie des préférences, les modèles ne prennent en compte que deux dimensions externes (les deux premières dimensions de l’espace considéré). Ainsi de l’information importante présente dans les dimensions supérieures est omise (« Simple improvement of consumer fit in external preference mapping », Faber, Mojet, & Poelman, Food Quality and Preference Volume 14, Issues 5–6, 2003). Cette omission peut conduire à des modèles moins pertinents pour un nombre non négligeable de consommateurs. Par ailleurs, l’augmentation du nombre de dimensions sensorielles dans les modèles de régression ne semble pas résoudre le problème, car cela peut sur-ajuster les scores de prédilection lorsque des modèles circulaires, elliptiques ou quadratiques sont utilisés, car seul un faible nombre de degrés de liberté est disponible pour estimer les paramètres. Deuxièmement, les méthodes conventionnelles reposent sur des hypothèses fortes, notamment sur le fait que les préférences des consommateurs devraient être expliquées avec les caractéristiques sensorielles des produits. Or, en analyse descriptive il est demandé aux panélistes de décomposer les caractéristiques sensorielles d’un produit en descripteurs monodimensionnel, et cela n’est pas forcément représentatif de la perception consommateur (Jaeger, Wakeling, and MacFie, 2000). En effet, une perception sensorielle consommateur n’est pas forcément l’agrégation des attributs monodimensionnel. Ainsi, il est proposé, selon les modes de mise en œuvre définis ci-après d’améliorer les techniques conventionnelles de modélisation de l’appréciation de produits cosmétiques, selon une approche se basant sur des méta-variables permettant notamment d’introduire de la connaissance a priori pour une meilleure pertinence. Cette connaissance a priori, appliquée spécifiquement à l’appréciation sensorielle par exemple olfactive de produits cosmétiques, peut être issue de la réunion de plusieurs domaines, par exemple : de la connaissance Métier (c’est-à-dire du savoir-faire) du métier Parfum ; de la connaissance sensorielle des équipes sensorielle olfactive ; et de la connaissance issue de la littérature (souvent appliquée à l’agroalimentaire, voire notamment les citations mentionnées précédemment). Il est ainsi proposé un procédé, mis en œuvre par ordinateur, de modélisation de l’appréciation sensorielle d’un groupe de produits cosmétiques, les produits cosmétiques étant caractérisés par des propriétés sensorielles définies par des descripteurs sensoriels, et par un ensemble de méta-variables déterminées par des combinaisons des descripteurs sensorielles, le procédé comprenant une analyse statistique multivariée de décorrélation des méta-variables en composantes principales, et une génération du modèle de l’appréciation sensorielle sur la base des composantes principales. Les méta-variables sont par exemple élaborées de manière à simplifier l’analyse statistique des données sensorielles. En effet, au lieu de travailler avec un grand nombre de variables, il est possible de se concentrer sur un ensemble restreint de méta-variables, ce qui facilite l’application de techniques d’analyse multivariée. L’utilisation des méta-variables permet de générer un modèle d’appréciation sensorielle pouvant être utilisé pour évaluer de manière pertinente si un produit cosmétique correspond ou non aux préférences des consommateurs. Selon un mode de mise en œuvre, les produits cosmétiques sont en outre caractérisés par des scores de préférences respectifs, et la génération du modèle de l’appréciation comprend une régression des scores de préférences sur les composantes principales. La régression peut avantageusement suivre un modèle quadratique. Selon un mode de mise en œuvre, les composantes principales sont adaptées pour orienter un plan comportant des positions respectives pour chaque produit cosmétique, les méta-variables étant élaborées pour que les composantes principales orientent le plan d’une manière qui regroupe les positions des produits cosmétiques respectivement selon leurs appréciations sensorielles. Selon un mode de mise en œuvre, l’ensemble de produits cosmétiques appartient à une base de données comportant la définition de chaque produit cosmétique par les descripteurs sensoriels et l’attribution d’un score de préférence des produits. Selon un mode de mise en œuvre, l’appréciation est modélisée pour au moins un type de consommateurs, et dans lequel au moins l’une desdites méta-variables est respectivement dédiée à chaque type de consommateurs. Selon un mode de mise en œuvre, l’appréciation sensorielle est olfactive, les descripteurs sensoriels définissant des propriétés relatives au sens olfactif. Selon un mode de mise en œuvre, dans lequel en matière de statistiques, les méta-variables sont discriminantes, sont continues et suivent une loi normale. Par ailleurs, les descripteurs sensoriels sont avantageusement déterminés par une équipe de juges entrainés à leurs identifications et évaluations, et les méta-variables sont calculées à partir des descripteurs sensoriels par combinaisons et/ou par agrégations. Il est également proposé un outil informatique, notamment logiciel, d’assistance à la conception d’un produit cosmétique, mis en œuvre par ordinateur, comprenant une utilisation du modèle de l’appréciation sensorielle obtenue par le procédé tel que défini ci-avant, de manière à générer un arbre décisionnel comportant un enchainement de conditions sur des valeurs de méta-variables aboutissant à une prédiction théorique de l’appréciation du produit cosmétique. Un tel outil peut être utilisé pour de simplifier et pour rendre moins chronophage la conception d’un produit cosmétique correspondant aux préférences des consommateurs. Selon un mode de mise en œuvre de cet outil, la prédiction théorique de l’appréciation du produit cosmétique est faite pour au moins un type de consommateurs, et dans lequel l’enchainement de l’arbre décisionnel et lesdites conditions sont au moins en partie dédiés à respectivement chaque groupe de consommateur. Il est également proposé un procédé de conception d’une composition chimique de produit cosmétique et un ajustement de la composition avec des composés chimiques ayant des propriétés sensorielles, comprenant une utilisation du modèle de l’appréciation sensorielle obtenue par le procédé défini ci-avant, ou une utilisation de l’arbre décisionnel généré par l’outil défini ci-avant. Un tel procédé permet de simplifier et de rendre moins chronophage la conception d’un produit cosmétique correspondant aux préférences des consommateurs. Il est également proposé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé de modélisation ou l’outil d’assistance tels que définis ci-avant. Il est également proposé un support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé de modélisation ou l’outil d’assistance tels que définis ci-avant. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée de mode de mise en œuvre, nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels les figures : FIG. 1 illustre une cartographie classique des préférences d’un ensemble de produits cosmétiques, basée sur des descripteurs sensoriels ; FIG. 2 illustre une cartographie des préférences d’un ensemble de produits cosmétiques, basée sur des méta-variables selon l’invention ; FIG. 3 illustre une mise en relation entre la cartographie des préférences selon l’invention et les scores de préférences donnés par des utilisateurs ; FIG. 4 illustre un exemple d’arbre décisionnel obtenu par l’utilisation du modèle de préférence obtenu à partir de la cartographie selon l’invention ; FIG. 5 illustre un mode de réalisation d’un système informatique permettant d’exécuter un outil d’assistance à la conception de produits cosmétiques ; FIG. 6 illustre un procédé, mis en œuvre par ordinateur, de modélisation de l’appréciation sensorielle d’un groupe de produits cosmétiques ; FIG. 7 illustre un procédé de conception d’une composition chimique de produit cosmétique. La FIG. 1 illustre un exemple de représentation PRMAP de scores d’appréciations donnés par des utilisateurs à un ensemble de produits cosmétiques. Les scores d’appréciations peuvent être attribués sur plusieurs paramètres distincts afin d’évaluer quantitativement l’appréciation, par exemple selon des évocations sensorielles décelés par les utilisateurs questionnés. Les évocations évaluées peuvent par exemple inclure : la fraîcheur ; la sensualité ; le bien-être ; la lourdeur ; vieux-jeu ; réconfortant ; addictif ; chimique ; etc. Par exemple, les scores d’appréciation positifs correspondent à une préférence, tandis que les scores négatifs peuvent correspondre à un rejet. Afin de représenter le graphique PRMAP de la FIG. 1 , une analyse statistique multivariée de décorrélation en composantes principales a été faite sur les scores d’appréciation. Cette technique d’analyse statistique, usuellement désignée « analyse en composantes principales » et par les acronymes « ACP » (ou « PCA » en anglais pour « principal component analysis »), est une méthode d’analyse de données, qui permet de transformer des variables corrélées en nouvelles variables décorrélées et nommées « composantes principales ». Les composantes principales sont par exemple déterminées pour expliquer au mieux la variance des données. Cela permet de résumer l’information en réduisant le nombre de variables et ainsi de représenter la population statistique dans un espace lisible, typiquement en deux dimensions selon les deux premières composantes principales. Le graphique PRMAP obtenu par l’analyse en composantes principales permet de distinguer les produits rejetés par les consommateurs dans une première région R1, et les produits préférés des consommateurs dans une deuxième région R2, dans un plan orienté par les deux premières composantes principales. De façon cohérente dans les graphiques PRMAP, SENSMAP, MVMAP des figures 1, 2 et 3, les produits préférés par les utilisateurs sont représentés par des points en forme de cercle, tandis que les produits rejetés par les utilisateurs sont représentés par des points en forme de triangle. La FIG. 2 illustre un exemple de cartographie classique SENSMAP d’un ensemble de produits cosmétiques, là-encore obtenue par une technique du type analyse statistique multivariée de décorrélation de variables en composantes principales. L’analyse en composantes principales a été faite sur des descripteurs sensoriels D1, D2, D3 et D4, aussi appelée « caractéristiques sensorielles », définissant des propriétés sensorielles du produit cosmétique. Les descripteurs sensoriels peuvent notamment être des descripteurs olfactifs. Par exemple, les descripteurs sensoriels peuvent inclure les descripteurs suivants : citron ; citron vert ; chèvrefeuille ; aldéhyde ; muguet ; fleur d’oranger ; concombre ; coumarine ; vanille ; vinaigre ; huileux ; miel ; cerise ; tiaré ; tilleul ; bonbon ; melon ; abricot ; rose ; etc. Les descripteurs peuvent en outre être regroupés par familles, telles que par exemple les familles suivantes : citrus ; aromatique ; fraicheur ; fruité ; floral ; vert ; aldéhyde ; aqueux ; gourmand ; poudré ; épicé ; boisé ; ambré ou musqué ; animal ou cuir ; etc. On considère que les juges entrainés sont capables de caractériser chaque produit cosmétique en attribuant pour chaque descripteur sensoriel (notamment olfactif) une note d’intensité variant par exemple de 0 (non perçu) à 100 (très intense), de sorte que les moyennes des notes attribuées par l’ensemble des juges engendrent la caractérisation des propriétés sensorielles du produit cosmétique. Cependant, pour que le modèle « PREFMAP » (pour « Preference Mapping » en anglais) soit pertinent et prédictif, une hypothèse doit être confirmée : les perceptions de consommateurs doivent être alignée avec les caractéristiques sensorielles définies par un panel de juges entrainés. Or cette hypothèse est rarement confirmée. En effet, en comparant les graphiques PRMAP et SENSMAP on peut voir qu’ils ne coïncident pas. Sur le graphique PRMAP on note que les points d’appréciation négative (points triangulaires) sont tous situés sur la droite de la carte alors que les points d’appréciations positive (points ronds) sont tous situés à gauche du graphique. Or sur le graphique SENSMAP, les points d’appréciation négative (points triangulaires) sont mêlés aux points d’appréciation positive (points ronds) : par exemple deux points très proches sensoriellement (le rond et le triangle remplis de noir) peuvent avoir deux appréciations très différentes (il s’agit d’un rond correspondant aux produits préférés par les utilisateurs et d’un triangle correspondant aux produits rejetés par les utilisateurs). Le graphique SENSMAP n’est donc pas un bon reflet des perceptions des consommateurs. Il est donc difficile, voire impossible, de prédire l’appréciation d’un produit en se basant sur ce graphique SENSMAP Il est ainsi proposé de construire des méta-variables, par exemples à partir des descripteurs sensoriels, qui offrent une description des produits cosmétiques plus proche des perceptions et de l’appréciation des consommateurs. On se réfère à cet égard à la FIG. 3 . La FIG. 3 illustre un exemple de cartographie avantageuse MVMAP d’un ensemble de produits cosmétiques, là-encore obtenue par une technique du type analyse statistique multivariée de décorrélation de variables en composantes principales. L’analyse en composantes principales a été faite sur des méta-variables MV1-MV7 pouvant être déterminées par des combinaisons ou des agrégations de descripteurs sensorielles. Les méta-variables sont élaborées afin de fournir des informations synthétiques et abstraites sur les évaluations sensorielles effectuées par les juges entrainés, et permettant notamment d’introduire de la connaissance a priori pour une meilleure pertinence. Cette connaissance a priori est par exemple issue de la réunion de plusieurs domaines, par exemple : de la connaissance Métier (c’est-à-dire du savoir-faire) du métier Parfum ; de la connaissance sensorielle des équipes sensorielle olfactive ; et de la connaissance issue de la littérature. Les méta-variables sont avantageusement élaborées de manière à offrir une description plus proche des préférences que les descripteurs classiques. Les méta-variables sont en outre par exemple élaborées de manière à offrir une réduction de la dimensionnalité en résumant plusieurs mesures en un nombre plus restreint de méta-variables synthétiques. En effet, les données sensorielles brutes peuvent être volumineuses et complexes, ce qui rend difficile leur interprétation et leur analyse. Les méta-variables sont en outre par exemple élaborées de manière à fournir des informations globales qui facilitent l’interprétation des résultats de l’analyse sensorielle, permettant de comprendre les tendances générales, les similitudes et les différences entre les échantillons évalués. Les méta-variables sont en outre par exemple élaborées de manière à communiquer les résultats de l’analyse sensorielle de manière concise et compréhensible, en simplifiant la présentation des données et en facilitant la comparaison entre les différents échantillons. Les méta-variables peuvent en outre mettre en évidence des relations ou des corrélations entre les différentes caractéristiques sensorielles mesurées. Elles peuvent ainsi permettent de détecter des relations cachées qui ne seraient pas évidentes lors de l’examen des données brutes. Les méta-variables sont en outre par exemple élaborées de manière à définir des indices de qualité synthétiques, permettant ainsi d’estimer la qualité globale d’un produit à partir de plusieurs mesures sensorielles. Les méta-variables sont en outre par exemple élaborées de manière à simplifier l’analyse statistique des données sensorielles. En effet, au lieu de travailler avec un grand nombre de variables, il est possible de se concentrer sur un ensemble restreint de méta-variables, ce qui facilite l’application de techniques d’analyse multivariée. En résumé, les méta-variables sont avantageusement élaborées afin de simplifier l’interprétation, de réduire la dimensionnalité des données, de détecter de relations cachées, et/ou d’améliorer l’efficacité de la communication des résultats. Cela permet une compréhension plus approfondie des évaluations sensorielles et facilite l’utilisation de ces informations dans la prise de décision. Les méta-variables sont par exemple élaborées dans le cadre d’un travail de génération de connaissance, par des analyses statistiques effectuées sur une base de données de produits cosmétiques, comportant la définition de chaque produit cosmétique par les descripteurs sensoriels et d’un score de préférence des produits attribué par des utilisateurs. Lorsque plusieurs méta-variables ont été identifiées, définies et calculées un travail d’analyse statistique pour valider la pertinence de chaque méta-variable. En effet, comme expliqué précédemment dans l’état de l’art, il est avantageux que les méta-variables répondent à des critères statistiques suivant : - elles sont discriminantes (critère évalué par exemple une technique d’analyse de la variance « ANOVA » pour « ANalysis Of VAriance » en anglais à 1 facteur - produit) ; - elles sont continues et suivent une loi normale (critère évalué par exemple par le test Shapiro -Wilk) ; - elles expriment une perception consommateur. Par exemple, parmi les méta-variables obtenues par la méthode décrite ci-avant, on définit : MV5 - La complexité olfactive : correspond au nombre de notes olfactives perçues par les panélistes, c’est-à-dire par exemple le nombre de descripteurs ayant une moyenne au-dessus d’un seuil de perception, par exemple fixé à 6%. MV3 - Le profil de tête : correspond à l’intensité maximum perçue parmi les descripteurs appartenant aux familles citrus, aromatique et fraicheur. MV4 - Le profil de cœur : correspond à l’intensité maximum perçue parmi les descripteurs appartenant aux familles fruité, floral, vert, aldéhyde, eau et gourmand. MV6 - Le profil de fond : correspond à l’intensité maximum perçue parmi les descripteurs appartenant aux familles poudré, épicé, boisé, ambré/musqué, animal/cuir. MV7 - La longévité : correspond à 0,75 x profil de fond + 0,25 x profil de cœur. Des méta-variables MV1, MV2, MV3, MV4, MV5, MV6, MV7 ont été obtenues de cette manière et ont permis de rendre compte de la carte sensorielle MVMAP – FIG. 3 , proche des préférences des consommateurs. Cela apparait par exemple en comparant la carte obtenue avec les méta-variables MVMAP et la carte obtenue sur les perceptions des consommateurs PRMAP - FIG. 1 . En effet, la cartographie MVMAP ainsi obtenue par l’analyse en composantes principales à partir des méta-variables, permet de positionner les produits rejetés des consommateurs dans une première région R1, bien distinctement des produits préférés par les consommateurs positionnés dans une deuxième région R2, dans le plan orienté par les deux premières composantes principales. En d’autres termes, les composantes principales sont adaptées pour orienter un plan comportant des positions respectives pour chaque produit cosmétique, et les méta-variables ont été élaborées pour que les composantes principales orientent le plan d’une manière qui regroupe R1, R2 les positions des produits cosmétiques respectivement selon leurs appréciations sensorielles. En outre, dans le cadre d’une méthode usuellement nommée « PREFMAP » pour « Preference Mapping » en anglais, on pourra en outre effectuer une régression, sur lesdites composantes principales obtenues par l’ACP, des informations de préférences de consommateurs, telles que mentionnées en relation avec la FIG. 1 . La régression permettra de constituer un modèle mathématique des préférences des consommateurs vis-à-vis des composantes principales, et pouvant donc être reliées avec les descripteurs sensoriels initiaux. Le modèle « PREFMAP » permet de représenter et analyser les préférences d’un individu ou d’un groupe et permet de visualiser et de comprendre les préférences des personnes concernant différents choix, options ou caractéristiques. En résumé, on propose de modéliser l’appréciation sensorielle d’un groupe de produits cosmétiques, par un procédé mis en œuvre par ordinateur. Les produits cosmétiques sont caractérisés d’une part avec des descripteurs sensoriels, et par un ensemble de méta-variables déterminées par des combinaisons des descripteurs sensorielles, et d’autre part par des scores de préférences respectifs. Le procédé comprend une analyse statistique multivariée de décorrélation des méta-variables en composantes principales, et une génération du modèle de l’appréciation sensorielle comprenant une régression des scores de préférences sur les composantes principales. Ainsi, la cartographie MVMAP - FIG. 3 , permet d’analyser les scores de préférence pour l’ensemble de produits cosmétiques différenciés par des méta-variables basées sur leurs descripteurs sensoriels, et qui sont mises en relation par régression, avec les préférences des consommateurs. Plusieurs modèles dits « emboités » peuvent être utilisés pour régresser les données de préférences des consommateurs : le modèle vectoriel, le modèle circulaire, le modèle écliptique et le modèle quadratique (Schlich, 1995). Par exemple, avec X et Y les deux premières composantes principales de la carte MVMAP, et pour P une valeur modélisée de la préférence, le modèle quadratique peut comporter une régression de la forme « P = a + bX + cY + dX² + eY² + fXY ». Cela a pour vocation de prédire les produits les plus appréciés au sein d’un espace sensoriel, pour un groupe de consommateurs donné. Ainsi, à partir des résultats fiables du modèle basé sur les méta-variables tel que décrit ci-avant, on peut fournir un outil informatique, notamment logiciel, d’assistance à la conception de produit cosmétique, mis en œuvre par ordinateur, comprenant une utilisation du modèle de l’appréciation sensorielle, de manière à générer un arbre décisionnel comportant un enchainement de conditions sur des valeurs de méta-variables aboutissant à une prédiction théorique de l’appréciation du produit cosmétique. On se réfère à cet égard à la FIG. 4 . La FIG. 4 illustre un arbre décisionnel comportant un enchainement de conditions Sk sur des valeurs de méta-variables MVk, avec (k=[1 ;2 ;3 ;4 ;5 ;6 ;7]) aboutissant à une prédiction théorique de l’appréciation du produit cosmétique située entre +1 et -1 (où +1 signifie la prédiction d’une préférence dans l’appréciation, 0 signifie la prédiction d’une appréciation neutre, et -1 signifie la prédiction d’un rejet dans l’appréciation). En effet, lorsque le modèle quadratique de régression du « PREFMAP » est appliqué entre les perceptions consommateurs (scores d’appréciation pour l’ensemble des produits) et les méta-variables (calculées à partir des descripteurs sensoriels sur l’ensemble des produits), il est possible d’estimer pour chaque méta-variables MV1-MV7 des seuils respectifs S1-S7 de sa valeur permettant de maximiser l’appréciation. Afin de pouvoir ensuite créer ce produit idéal à partir de ces résultats il faut convertir les méta-variables en caractéristiques spécifiques : on traduit les méta-variables en caractéristiques spécifiques claires. Par exemple si le modèle nous prédit une complexité idéale à 4, le produit idéal aura comme caractéristique d’avoir 4 notes olfactives, etc. Un brief de produit idéal pourra ainsi être créé sur la base de ces prédictions, en pratique selon un enchainement de conditions formant un arbre décisionnel tel qu’illustré en FIG. 4 . Ainsi, il est proposé, dans un procédé de conception d’une composition chimique de produit cosmétique, d’ajuster la composition avec des composés chimiques ayant des propriétés sensorielles, de manière à satisfaire à un enchainement de conditions sur les méta-variables, issu d’un arbre décisionnel généré par l’outil d’assistance à la conception de produits cosmétique, de manière à aboutir à une préférence dans l’appréciation. Bien entendu, une évaluation pratique avec ajustements pourra ensuite être réalisée pour vérifier que la prédiction était fiable et éventuellement ajuster les conditions de l’arbre de décision. On notera en effet que toute la mise en œuvre du procédé de modélisation de l’appréciation sensorielle d’un groupe de produits cosmétiques, est avantageusement faite spécifiquement pour au moins un type de consommateurs, c’est-à-dire selon les scores d’appréciation donnés par des utilisateurs ayant le même profil commercial. En outre des données d’appréciation relative à un type de consommateurs, certaines au moins des méta-variables MV1-MV7 et leurs valeurs seuils respectives S1-S7 pour être spécifiques à chaque type de consommateurs. La FIG. 5 illustre un système informatique SYS, par exemple un ordinateur. Le système informatique SYS comprend une unité de traitement UT et une mémoire MEM. Un programme d’ordinateur PRG est stocké dans la mémoire MEM. Le programme d’ordinateur comprend des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par l’unité de traitement UT, conduisent celle-ci à mettre en œuvre un outil OTL d’assistance à la conception d’un produit cosmétique, tel que décrit précédemment. La FIG. 6 illustre un procédé, mis en œuvre par ordinateur, de modélisation de l’appréciation sensorielle d’un groupe de produits cosmétiques. Comme indiqué précédemment, les produits cosmétiques sont caractérisés par des propriétés sensorielles définies par des descripteurs sensoriels, et par un ensemble de méta-variables (MV1-MV7) déterminées par des combinaisons des descripteurs sensorielles. Le procédé de modélisation comprend une analyse 10 statistique multivariée de décorrélation des méta-variables en composantes principales (MVMAP), et une génération 11 du modèle de l’appréciation sensorielle sur la base des composantes principales La FIG. 7 illustre un procédé de conception d’une composition chimique de produit cosmétique. Le procédé de conception comprend une utilisation 20 d’un arbre décisionnel généré par un outil d’assistance à la conception de produits cosmétiques, tel que celui décrit précédemment, selon des méta-variables calculées à partir de descripteur sensoriel d’un produit cosmétique initial ayant une composition chimique donnée. Le procédé de conception comprend ensuite un ajustement 21 de la composition du produit chimique avec des composés chimiques ayant des propriétés sensorielles, de manière à satisfaire à un enchainement de conditions sur les méta-variables, issu dudit arbre décisionnel. Procédé, mis en œuvre par ordinateur, de modélisation de l’appréciation sensorielle d’un groupe de produits cosmétiques (R1, R2), les produits cosmétiques étant caractérisés par des propriétés sensorielles définies par des descripteurs sensoriels, et par un ensemble de méta-variables (MV1-MV7) déterminées par des combinaisons des descripteurs sensorielles, le procédé comprenant une analyse statistique multivariée de décorrélation des méta-variables en composantes principales (MVMAP), et une génération du modèle de l’appréciation sensorielle sur la base des composantes principales. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les produits cosmétiques sont en outre caractérisés par des scores de préférences respectifs, et la génération du modèle de l’appréciation sensorielle comprend une régression des scores de préférences sur les composantes principales. Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, dans lequel les composantes principales sont adaptées pour orienter un plan (MVMAP) comportant des positions respectives pour chaque produit cosmétique, les méta-variables (MV1-MV7) étant élaborées pour que les composantes principales orientent le plan d’une manière qui regroupe les positions des produits cosmétiques respectivement selon leurs appréciations sensorielles (R1, R2). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’ensemble de produits cosmétiques appartient à une base de données comportant la définition de chaque produit cosmétique par les descripteurs sensoriels et l’attribution d’un score de préférence des produits. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel l’appréciation est modélisée pour au moins un type de consommateurs, et dans lequel au moins l’une desdites méta-variables (MV1-MV7) est respectivement dédiée à chaque type de consommateurs. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel l’appréciation sensorielle est olfactive, les descripteurs sensoriels définissant des propriétés relatives au sens olfactif. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel en matière de statistiques, les méta-variables (MV1-MV7) sont discriminantes, sont continues et suivent une loi normale. Outil d’assistance à la conception d’un produit cosmétique, mis en œuvre par ordinateur, comprenant une utilisation du modèle de l’appréciation sensorielle obtenue par le procédé selon l’une des revendications 1 à 7, de manière à générer un arbre décisionnel (fig.4) comportant un enchainement de conditions ( S1-S7) sur des valeurs de méta-variables (MV1-MV7) aboutissant à une prédiction théorique de l’appréciation du produit cosmétique (1 ;0 ;-1). Outil selon la revendication 8, dans lequel la prédiction théorique de l’appréciation du produit cosmétique est faite pour au moins un type de consommateurs, et dans lequel l’enchainement de l’arbre décisionnel et lesdites conditions sont au moins en partie dédié à respectivement chaque groupe de consommateur. Procédé de conception d’une composition chimique de produit cosmétique et un ajustement de la composition avec des composés chimiques ayant des propriétés sensorielles, de manière à satisfaire à un enchainement de conditions sur les méta-variables, issu d’un arbre décisionnel généré par l’outil d’assistance à la conception de produits cosmétiques selon l’une des revendications 8 ou 9, aboutissant à une préférence de ladite appréciation. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 7, ou l’outil selon l’une des revendications 8 ou 9. Support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 7, ou l’outil selon l’une des revendications 8 ou 9.