# Le langage naturel pour explorer les représentations, attitudes, perceptions et préférences des consommateurs vis à vis des aliments

Michel Visalli, Benjamin Mahieu
# À PROPOS DES AUTEURS

## Benjamin Mahieu

* MCF, ONIRIS, StatSC (Nantes)

* Statistiques, sensométrie, chimiométrie

* Etude des données de commentaire libre et des problématiques de discrimination (en grande dimension)

## Michel Visalli

* IR, INRAE, CGSA-ChemoSens (Dijon)

* Informatique, statistiques, data science

* Étude des perceptions, préférences et comportements des consommateurs

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

VetAgroBio Nantes

ÉCOLE NATIONALE

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Centre des Sciences
du Goût et de
l'Alimentation

ChemoSens
# INTRODUCTION

Les mesures déclaratives en sciences sensorielles et du consommateur : de l'analyse des perceptions à l'étude des expériences
# LES SCIENCES SENSORIELLES ET DU CONSOMMATEUR

## Origine (psychophysique)

- Focus sur les sens chimiques et la mesure « objective » des réponses sensorielles, objectif = formulation de produits

- Evaluation des caractéristiques « intrinsèques » des aliments (goût, odeur, texture, apparence) par des sujets entrainés et notations hédoniques par des consommateurs en environnement contrôlé (laboratoire)

## Perception ni universelle, ni objective : influences cognitives, émotionnelles, contextuelles, sociales et culturelles → validité écologique ?

## Évolution

- Focus sur l'expérience du consommateur, objectif = mieux comprendre les comportements alimentaires

- Etude plus globale de l'interaction individu-aliment-contexte, en situation plus naturelle de consommation → changement de méthodes d'évaluation
# LES QUESTIONNAIRES QUANTITATIFS

* Échelles continues ou discrètes

* Avantages :

* Standardisation

* Sensibilité

* Données directement exploitables avec des méthodes statistiques classiques

* Limites :

* Effet de la formulation : libellés de la question et des points sur l'échelle

* Différences dans l'utilisation de l'échelle : styles de répondants, différences culturelles, bais de désirabilité sociale, de tendance centrale

* Manque de profondeur : expérience complexe résumée en une valeur
# LES QUESTIONNAIRES QUALITATIFS À RÉPONSES FERMÉES

* Liste de cases à cocher type CATA (Check-All-That-Apply)

* Avantages :

* Standardisation

* Facilité d'utilisation et compréhension par les consommateurs

* Données directement exploitables, aspect quantitatif (pourcentages)

* Limites :

* Choix des options (nombre limité, critères de sélection)

* Influence de la formulation et de l'ordre de présentation

* Réponse binaire, tâche peu engageante (patterns de réponses ou réponses aléatoires)

* Biais d'acquiescement, de halo, de dumping, de désirabilité sociale
# LES QUESTIONNAIRES QUALITATIFS À RÉPONSES OUVERTES

* Regain d'intérêt pour les recueils de données en langage naturel

* Intégration de méthodes issues des sciences sociales : entretiens semi-directifs, focus groupes, questionnaires ouverts

* Avantages :

* Élimination de biais liés à l'utilisation d'échelles et de listes d'options

* **Expression libre** : tâche naturelle et engageante, données plus personnalisées, authentiques, nuancées et holistiques

* **Diversité des sources et supports** : papier, questionnaires informatisés, enregistrements vocaux, webscraping de données (réseaux sociaux, forums, revues)

* Limites (données textuelles) :

* **Données non structurées, bruitées** (typos, contenu non informatif), non directement exploitables

* **Données non standardisées, subjectives et ambiguës** (langage informel, ironie/sarcasme, métaphores, polysémie, homographie)

* **Données qualitatives, non centrées sur des items spécifiques**
DÉFIS DES MESURES EN LANGAGE NATUREL

* Mettre en œuvre des **stratégies pour orienter les réponses et les rendre plus facilement exploitables** sans (trop) influencer les consommateurs

* Automatiser les **pré-traitements** (pré-traitement manuels extrêmement longs et non reproductibles)

* Comprendre ce que signifient les mots et ce qu'ils révèlent à travers des analyses statistiques appropriées
# L'ANALYSE DE DONNÉES TEXTUELLES

Prétraitement, extraction d'information, analyses statistiques
# DES DONNÉES TEXTUELLES À L'EXTRACTION D'INFORMATION

<table><thead><tr><th>Paneliste</th><th>Produit</th><th>Description</th><th>Instructions (facultatif)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pa_1</td><td>P_1</td><td>bon goût, bonne odeur de légume mais trop compact</td><td>Modalité sensorielle (aspect visuel, texture, flaveur, etc.)</td></tr><tr><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td></td></tr><tr><td>Pa_N<sub>C</sub></td><td>P_N<sub>P</sub></td><td>goût prononcé, belle couleur, légumes variés</td><td>Qualités vs .défauts</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

<table><thead><tr><th>Paneliste</th><th>Produit</th><th>C_1</th><th>C_2</th><th>C_2</th><th>...</th><th>C_N<sub>D</sub></th><th>Instructions (facultatif)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pa_1</td><td>P_1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>...</td><td>0</td><td>Modalité sensorielle (aspect visuel, texture, flaveur, etc.)</td></tr><tr><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>Qualités vs .défauts</td></tr><tr><td>Pa_N<sub>C</sub></td><td>P_N<sub>P</sub></td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>...</td><td>0</td><td></td></tr></tbody></table>

Attribut cité ou non
# PIPELINE DE TRAITEMENT DES DONNÉES

* Vérifier et corriger les erreurs de frappe et d'orthographe

* Supprimer les informations non pertinentes (par exemple, les signes de ponctuation, les mots vides, le nom du produit, etc.)

* Normaliser les différentes formes d'un terme sur la base de la lemmatisation et/ou du stemming (expressions régulières)

* Prendre en compte les négations et/ou les quantificateurs

* Prendre en compte les termes composés et/ou tout n-gramme pertinent

* Appliquer un filtrage basé sur le POS tagging (par exemple, ne conserver que les noms, les adjectifs et les n-grammes ad hoc) ou une base de données de mots pertinents

* Regrouper les termes qui véhiculent des informations similaires

* Appliquer un filtrage par fréquence (par exemple, ne conserver que les termes cités par au moins un même produit par au moins 5 % du panel)
# PIPELINE DE TRAITEMENT DES DONNÉES

Utilisation
d'un lexique
hiérarchique

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

* Vérifier et corriger les erreurs de frappe et d'orthographe

* Supprimer les informations non pertinentes (par exemple, les signes de ponctuation, les mots vides, le nom du produit, etc.)

* Normaliser les différentes formes d'un terme sur la base de la lemmatisation et/ou du stemming (expressions régulières)

* Prendre en compte les négations et/ou les quantificateurs

* Prendre en compte les termes composés et/ou tout n-gramme pertinent

* Appliquer un filtrage basé sur le POS tagging (par exemple, ne conserver que les noms, les adjectifs et les n-grammes ad hoc) ou une base de données de mots pertinents

* Regrouper les termes qui véhiculent des informations similaires

* Appliquer un filtrage par fréquence (par exemple, ne conserver que les termes cités par au moins un même produit par au moins 5 % du panel)
# PIPELINE DE TRAITEMENT DES DONNÉES

## Le lexique :

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<table><thead><tr><th></th><th>A</th><th>B</th><th>C</th><th>D</th><th>E</th><th>F</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>RegularExpressionFR</td><td>AttributeFR</td><td>FullConceptFR</td><td>ProductCategory</td><td>AttributeEN</td><td></td></tr><tr><td>360</td><td>solvants?</td><td>solvant</td><td>flaveur:chimique&gt;solvant</td><td></td><td>solvent</td><td></td></tr><tr><td>361</td><td>vernis</td><td>vernis</td><td>flaveur:chimique&gt;vernis</td><td></td><td>varnish</td><td></td></tr><tr><td>362</td><td>acescent?</td><td>acescent</td><td>saveur:acide</td><td></td><td>sour</td><td></td></tr><tr><td>363</td><td>vinaigré?</td><td>vinaigre</td><td>saveur:acide</td><td></td><td>vinegar</td><td></td></tr><tr><td>364</td><td>ac[ée]tiques?</td><td>acétique</td><td>flaveur:chimique&gt;vinaigre&gt;acétique</td><td></td><td>acetic</td><td></td></tr><tr><td>365</td><td>acides?</td><td>acide acétique</td><td>saveur:acide</td><td></td><td>acetic acid</td><td></td></tr><tr><td>366</td><td>d[ée]fauts?</td><td>défaut</td><td>flaveur:défaut</td><td></td><td>defect</td><td></td></tr><tr><td>367</td><td>anomalie</td><td>anomalie</td><td>flaveur:défaut&gt;anomalie</td><td></td><td>anomaly</td><td></td></tr><tr><td>368</td><td>bouchons?</td><td>bouchon</td><td>flaveur:défaut&gt;bouchon</td><td>vin</td><td>corked</td><td></td></tr><tr><td>369</td><td>bouchonn[ée]e?</td><td>bouchonné</td><td>flaveur:défaut&gt;bouchon</td><td>vin</td><td>corked</td><td></td></tr><tr><td>370</td><td>probl[ée]mes?</td><td>problème</td><td>flaveur:défaut&gt;problème</td><td></td><td>problem</td><td></td></tr><tr><td>371</td><td>empyreumatiques?</td><td>empyreumatique</td><td>flaveur:empyreumatique</td><td></td><td>empyreumatic</td><td></td></tr><tr><td>372</td><td>bouillons?</td><td>bouillon</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;bouillon</td><td></td><td>broth</td><td></td></tr><tr><td>373</td><td>brais[ée]e?</td><td>braisé</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;braisé</td><td></td><td>braised</td><td></td></tr><tr><td>374</td><td>brul[ée]e?</td><td>brûlé</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;brûlé</td><td></td><td>burnt</td><td></td></tr><tr><td>375</td><td>benzol</td><td>benzol</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;brûlé&gt;benzol</td><td></td><td>benzol</td><td></td></tr><tr><td>376</td><td>bitum[ée]e?</td><td>bitume</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;brûlé&gt;bitume</td><td></td><td>tar</td><td></td></tr><tr><td>377</td><td>caoutchouc</td><td>caoutchouc</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;brûlé&gt;caoutchouc</td><td></td><td>rubber</td><td></td></tr><tr><td>378</td><td>crame[ée]e?</td><td>cramé</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;brûlé&gt;cramé</td><td></td><td>burnt</td><td></td></tr><tr><td>379</td><td>goudron</td><td>goudron</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;brûlé&gt;goudron</td><td></td><td>tar</td><td></td></tr><tr><td>380</td><td>suite</td><td>suite</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;brûlé&gt;suite</td><td></td><td>soot</td><td></td></tr><tr><td>381</td><td>caramels?</td><td>caramel</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;caramel</td><td></td><td>caramel</td><td></td></tr><tr><td>382</td><td>caram[ée]lis[ée]e?</td><td>caramélisé</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;caramel</td><td></td><td>caramelized</td><td></td></tr><tr><td>383</td><td>confiture lait</td><td>confiture de lait</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;caramel&gt;confiture-de-lait</td><td></td><td>milk jam</td><td></td></tr><tr><td>384</td><td>chocolat[ée]e?</td><td>chocolat</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;chocolat</td><td></td><td>chocolate</td><td></td></tr><tr><td>385</td><td>chocolats?</td><td>chocolat chaud</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;chocolat&gt;chocolat-chaud</td><td></td><td>hot chocolate</td><td></td></tr><tr><td>386</td><td>chocolats lait</td><td>chocolat au lait</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;chocolat&gt;chocolat-lait</td><td></td><td>milk chocolate</td><td></td></tr><tr><td>387</td><td>chocolats? noirs?</td><td>chocolat noir</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;chocolat&gt;chocolat-noir</td><td></td><td>dark chocolate</td><td></td></tr><tr><td>388</td><td>cigarettes?</td><td>cigarette</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;fumé</td><td></td><td>cigarette</td><td></td></tr><tr><td>389</td><td>fumage</td><td>fumage</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;fumé</td><td></td><td>smoked</td><td></td></tr><tr><td>390</td><td>fum[ée]e?</td><td>fumé</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;fumé</td><td></td><td>smoked</td><td></td></tr><tr><td>391</td><td>fumet</td><td>fumet</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;fumé</td><td></td><td>smoked</td><td></td></tr><tr><td>392</td><td>bacon</td><td>bacon</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;fumé&gt;bacon</td><td></td><td>bacon</td><td></td></tr><tr><td>393</td><td>barbecue</td><td>barbecue</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;fumé&gt;barbecue</td><td></td><td>barbecue</td><td></td></tr><tr><td>394</td><td>grill[ée]e?</td><td>grillé</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;grillé</td><td></td><td>grilled</td><td></td></tr><tr><td>395</td><td>biscottes?</td><td>biscotte</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;grillé&gt;biscotte</td><td></td><td>rusk</td><td></td></tr><tr><td>396</td><td>pains?</td><td>pain</td><td>flaveur:empyreumatique&gt;grillé&gt;pain</td><td></td><td>bread</td><td></td></tr></tbody></table>
# PIPELINE DE TRAITEMENT DES DONNÉES

Utilisation
d'un lexique
hiérarchique

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Combinaison
lexique et
statistiques

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

* Vérifier et corriger les erreurs de frappe et d'orthographe

* Supprimer les informations non pertinentes (par exemple, les signes de ponctuation, les mots vides, le nom du produit, etc.)

* Normaliser les différentes formes d'un terme sur la base de la lemmatisation et/ou du stemming (expressions régulières)

* Prendre en compte les négations et/ou les quantificateurs

* Prendre en compte les termes composés et/ou tout n-gramme pertinent

* Appliquer un filtrage basé sur le POS tagging (par exemple, ne conserver que les noms, les adjectifs et les n-grammes ad hoc) ou une base de données de mots pertinents

* Regrouper les termes qui véhiculent des informations similaires

* Appliquer un filtrage par fréquence (par exemple, ne conserver que les termes cités par au moins un même produit par au moins 5 % du panel)
# PIPELINE DE TRAITEMENT DES DONNÉES

## Combinaison lexique et statistiques

Trouver une **partition des descripteurs** telle que la **discrimination** des produits qui en résulte soit **maximisée** sous la contrainte que **chaque élément de la partition** contienne des **descripteurs ayant la même dimension** (**lexique**). La **discrimination** des produits est mesurée grâce à une approximation de la p-value du test $\chi_{mr}^2$<fnref n="1" /> (**statistiques**).

### 1 – Classification hiérarchique

1. Chaque attribut forme un cluster

2. Fusionner les clusters qui permettent d'obtenir la meilleure augmentation de la discrimination des produits parmi les fusions qui satisfont la contrainte

3. Répéter jusqu'à ce qu'aucune fusion n'entraîne une augmentation de la discrimination des produits

### 2 – Algorithme de transfert

1. Considérer chaque attribut séquentiellement

2. Envisager de le déplacer de son cluster actuel vers tous les autres et effectuer le déplacement si cela augmente la discrimination des produits

3. Répéter jusqu'à convergence

→ Fournit une estimation raisonnable du nombre de clusters et l'initialisation de l'algorithme de partitionnement.

→ Raffine la solution de la classification hiérarchique

<footnote n="1">¹Bilder, C. R., Loughin, T. M., & Nettleton, D. (2000). Multiple Marginal Independence Testing for Pick Any/C Variables. *Communications in Statistics - Simulation and Computation, 29*(4), 1285–1316. https://doi.org/10.1080/03610910008813665</footnote>
Food Quality and Preference 127 (2025) 105456

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

ELSEVIER

Contents lists available at ScienceDirect

Food Quality and Preference

journal homepage: www.elsevier.com/locate/foodqual

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Can natural language processing or large language models replace human
operators for pre-processing word and sentence-based free comments
sensory evaluation data?

Michel Visalli<sup>a,b,*</sup>, Ronan Symoneaux<sup>c</sup>, Cécile Mursic<sup>d</sup>, Margaux Touret<sup>d</sup>, Flore Lourtioux<sup>c</sup>, Kipédène Coulibaly<sup>a,b</sup>, Benjamin Mahieu<sup>e</sup>

Check for
updates

<footnote><sup>a</sup> Centre des Sciences du Goût et de l'Alimentation, AgroSup Dijon, CNRS, INRAE, Université Bourgogne, F-21000 Dijon, France</footnote>

<footnote><sup>b</sup> INRAE, PROBE research infrastructure, ChemoSens facility, F-21000 Dijon, France</footnote>

<footnote><sup>c</sup> GRAPPE, ESA, USC 1422 INRAE, SensoVeg, SFR 4207 QUASAV, 55 rue Rabelais, F-49007, Angers, France</footnote>

<footnote><sup>d</sup> TechniSens, 17000 La Rochelle, France</footnote>

<footnote><sup>e</sup> Oniris, INRAE, StatSC, 44300 Nantes, France</footnote>
Analyses basiques mais encore répandues
chez les praticiens, moins dans la recherche

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

<figure><img src="image_11.png" /></figure>
# ANALYSE DES DONNÉES

<table><thead><tr><th>Paneliste</th><th>Product</th><th>C_1</th><th>C_2</th><th>C_3</th><th>...</th><th>C_N<sub>D</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>Pa_1</td><td>P_1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>...</td><td>0</td></tr><tr><td>Pa_1</td><td>P_2</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>...</td><td>1</td></tr><tr><td>Pa_1</td><td>P_3</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>...</td><td>0</td></tr><tr><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr><tr><td>Pa_N<sub>C</sub></td><td>P_1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>...</td><td>0</td></tr><tr><td>Pa_N<sub>C</sub></td><td>P_2</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>...</td><td>1</td></tr><tr><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr><tr><td>Pa_N<sub>C</sub></td><td>P_N<sub>P</sub></td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>...</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Somme

<table><thead><tr><th></th><th>C_1</th><th>C_2</th><th>C_3</th><th>...</th><th>C_N<sub>D</sub></th></tr></thead><tbody><tr><th>P_1</th><td>28</td><td>4</td><td>47</td><td>...</td><td>4</td></tr><tr><th>P_2</th><td>15</td><td>10</td><td>24</td><td>...</td><td>10</td></tr><tr><th>P_3</th><td>3</td><td>42</td><td>28</td><td>...</td><td>7</td></tr><tr><th>...</th><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr><tr><th>P_N<sub>P</sub></th><td>0</td><td>14</td><td>12</td><td>...</td><td>25</td></tr></tbody></table>

## Pour chaque couple de panéliste et produit

- D = 1 ⇔ concept cité

- D = 0 ⇔ concept <u>pas</u> cité

## Analyses basées sur le Chi2

- Test du Chi2

- Analyse des correspondances

- Chi2 par cellule
# ANALYSE DES DONNÉES

<table><thead><tr><th></th><th>C_1</th><th>C_2</th><th>C_3</th><th>...</th><th>C_N<sub>D</sub></th></tr></thead><tbody><tr><th>P_1</th><td>28</td><td>4</td><td>47</td><td>...</td><td>4</td></tr><tr><th>P_2</th><td>15</td><td>10</td><td>24</td><td>...</td><td>10</td></tr><tr><th>P_3</th><td>3</td><td>42</td><td>28</td><td>...</td><td>7</td></tr><tr><th>...</th><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr><tr><th>P_N<sub>p</sub></th><td>0</td><td>14</td><td>12</td><td>...</td><td>25</td></tr></tbody></table>

## Analyses basées sur le Chi2

- Test du Chi2

- Analyse des correspondances

- Chi2 par cellule

Limites

* X Une citation est considérée comme une unité expérimentale → Fait perdre l'information selon laquelle certaines d'entre elles proviennent du même couple panéliste x produit.

* X L'espérance sous l'hypothèse nulle d'homogénéité entre les produits dépendent du nombre de citations global par produit.

* X La structure panéliste est perdue.
# ANALYSE DES DONNÉES

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Un produit artificiel (P5) a été créé tel que : P5=P4/2.

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

<table><thead><tr><th></th><th>P1</th><th>P2</th><th>P3</th><th>P4</th><th>P5</th></tr></thead><tbody><tr><th>D1</th><td>24.29</td><td>28.57</td><td>0.00</td><td>18.57</td><td>9.29</td></tr><tr><th>D2</th><td>24.29</td><td>27.14</td><td>44.29</td><td>1.43</td><td>0.71</td></tr><tr><th>D3</th><td>11.43</td><td>10.00</td><td>50.00</td><td>81.43</td><td>40.71</td></tr><tr><th>D4</th><td>61.43</td><td>62.86</td><td>10.00</td><td>4.29</td><td>2.14</td></tr><tr><th>D5</th><td>2.86</td><td>1.43</td><td>4.29</td><td>34.29</td><td>17.14</td></tr><tr><th>D6</th><td>11.43</td><td>12.86</td><td>57.14</td><td>15.71</td><td>7.86</td></tr><tr><th>D7</th><td>61.43</td><td>65.71</td><td>10.00</td><td>2.86</td><td>1.43</td></tr><tr><th>D8</th><td>12.86</td><td>20.00</td><td>28.57</td><td>51.43</td><td>25.71</td></tr></tbody></table>

* X Impossible de voir la différence entre P4 et P5

* X P5-D8 (25.71%) significatif alors que pas P3-D8 (28.57%) est incohérent et contre-intuitif
# ANALYSE DES DONNÉES

<table><thead><tr><th></th><th colspan="5">Usual chi-square framework</th><th colspan="5">Multiple-response chi-square framework</th></tr><tr><th></th><th colspan="2">Subject Product</th><th>D_1</th><th>D_2</th><th>D_3</th><th>...</th><th>D_N_D</th><th colspan="2">Subject Product</th><th>D_1</th><th>D_2</th><th>D_3</th><th>...</th><th>D_N_D</th></tr><tr><th>The observation considered</th><td>S_1</td><td>P_1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>...</td><td>0</td><td>S_1</td><td>P_1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>...</td><td>0</td></tr><tr><th></th><th colspan="5">One citation by one subject for one product</th><th colspan="5">The entire evaluation of one subject for one product</th></tr></thead><tbody><tr><th>Number of expected citations under homogeneity</th><td colspan="5">N × <sup>N<sub>p.</sub></sup>/<sub>N</sub> × <sup>N<sub>d</sub></sup>/<sub>N</sub><br>N = total number of citations<br>N<sub>p.</sub> = number of citations received by product p<br>N<sub>d</sub> = number of citations of descriptor d</td><td colspan="5">E<sub>p</sub> × <sup>N<sub>d</sub></sup>/<sub>E</sub><br>E<sub>p</sub> = number of time where product p was evaluated<br>N<sub>d</sub> = number of citations of descriptor d<br>E = Σ<sub>p</sub> E<sub>p</sub> = total number of evaluations</td></tr><tr><th>Chi-square statistic</th><td colspan="5">χ<sup>2</sup> = Σ<sub>p=1</sub><sup>P</sup> Σ<sub>d=1</sub><sup>D</sup> <div style="display: inline-block; vertical-align: middle; text-align: center;"><div style="border-bottom: 1px solid black; padding: 0 5px;">(n<sub>pd</sub> - N × <sup>N<sub>p.</sub></sup>/<sub>N</sub> × <sup>N<sub>d</sub></sup>/<sub>N</sub>)<sup>2</sup></div><div style="padding: 0 5px;">N × <sup>N<sub>p.</sub></sup>/<sub>N</sub> × <sup>N<sub>d</sub></sup>/<sub>N</sub></div></div><br>n<sub>pd</sub> = number of times descriptor d was cited for product p<br>N = total number of citations<br>N<sub>p.</sub> = number of citations received by product p<br>N<sub>d</sub> = number of citations of descriptor d</td><td colspan="5">χ<sup>2</sup><sub>mr</sub> = Σ<sub>p=1</sub><sup>P</sup> Σ<sub>d=1</sub><sup>D</sup> <div style="display: inline-block; vertical-align: middle; text-align: center;"><div style="border-bottom: 1px solid black; padding: 0 5px;">(n<sub>pd</sub> - E<sub>p</sub> × <sup>N<sub>d</sub></sup>/<sub>E</sub>)<sup>2</sup></div><div style="padding: 0 5px;">E<sub>p</sub> × <sup>N<sub>d</sub></sup>/<sub>E</sub></div></div><br>n<sub>pd</sub> = number of times descriptor d was cited for product p<br>E<sub>p</sub> = number of time where product p was evaluated<br>E = Σ<sub>p</sub> E<sub>p</sub> = total number of evaluations<br>N<sub>d</sub> = number of citations of descriptor d</td></tr><tr><th>General term of matrix submitted to SVD for Correspondence Analysis</th><td colspan="5">(n<sub>pd</sub>/N - N<sub>p.</sub>/N × N<sub>d</sub>/N) / √(N<sub>p.</sub>/N × N<sub>d</sub>/N)</td><td colspan="5">(n<sub>pd</sub>/E - E<sub>p</sub>/E × N<sub>d</sub>/E) / √(E<sub>p</sub>/E × N<sub>d</sub>/E)</td></tr></tbody></table>
# ANALYSE DES DONNÉES

Usual chi-square framework

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Food Quality and Preference 93 (2021) 104256

Multiple-response chi-square framework

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Product

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

ELSEVIER

Contents lists available at ScienceDirect

Food Quality and Preference

journal homepage: www.elsevier.com/locate/foodqual

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

A multiple-response chi-square framework for the analysis of
Free-Comment and Check-All-That-Apply data

Benjamin Mahieu<sup>a, *</sup>, Pascal Schlich<sup>a, *</sup>, Michel Visalli<sup>a</sup>, Hervé Cardot<sup>b</sup>

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

is evaluated
$\text{ator } d$
$\text{tions}$
$$ \frac{\left( \frac{N_d}{E} \right)^2}{l} $$
$\text{d for product } p$

is evaluated
$\text{ator } d$
$\text{ency Tables with Multiple}$

Chi-square test

General term of
matrix submitted to
SVD for
Correspondence
Analysis

$$ \frac{n_{pd}/_N - n_{p.}/_N \times n_{.d}/_N}{\sqrt{n_{p.}/_N \times n_{.d}/_N}} $$

$$ \frac{n_{pd}/_E - n_{p.}/_E \times n_{.d}/_E}{\sqrt{n_{p.}/_E \times n_{.d}/_E}} $$

<footnote><sup>a</sup> Centre des Sciences du Goût et de l'Alimentation, AgroSup Dijon, CNRS, INRAE, Université Bourgogne Franche-Comté, F-21000 Dijon, France</footnote>

<footnote><sup>b</sup> Institut de Mathématiques de Bourgogne, CNRS, Univ. Bourgogne Franche-Comté, Dijon, France</footnote>
ANALYSE DES DONNÉES

Cadre du Chi2 usuel

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Cadre du Chi2 à réponses multiples

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

P5 est différencié de P4 dans le cadre du Chi2 à réponses multiples

P5 s'éloigne de l'homogénéité dans la même direction que P4 mais avec moins d'intensité → P5 = P4/2
# ANALYSE DES DONNÉES

## Cadre du Chi2 usuel

<table><thead><tr><th></th><th>P1</th><th>P2</th><th>P3</th><th>P4</th><th>P5</th></tr></thead><tbody><tr><th>D1</th><td>24.29</td><td>28.57</td><td>0.00</td><td>18.57</td><td>9.29</td></tr><tr><th>D2</th><td>24.29</td><td>27.14</td><td>44.29</td><td>1.43</td><td>0.71</td></tr><tr><th>D3</th><td>11.43</td><td>10.00</td><td>50.00</td><td>81.43</td><td>40.71</td></tr><tr><th>D4</th><td>61.43</td><td>62.86</td><td>10.00</td><td>4.29</td><td>2.14</td></tr><tr><th>D5</th><td>2.86</td><td>1.43</td><td>4.29</td><td>34.29</td><td>17.14</td></tr><tr><th>D6</th><td>11.43</td><td>12.86</td><td>57.14</td><td>15.71</td><td>7.86</td></tr><tr><th>D7</th><td>61.43</td><td>65.71</td><td>10.00</td><td>2.86</td><td>1.43</td></tr><tr><th>D8</th><td>12.86</td><td>20.00</td><td>28.57</td><td>51.43</td><td>25.71</td></tr></tbody></table>

## Cadre du Chi2 à réponses multiples

<table><thead><tr><th></th><th>P1</th><th>P2</th><th>P3</th><th>P4</th><th>P5</th></tr></thead><tbody><tr><th>D1</th><td>24.29</td><td>28.57</td><td>0.00</td><td>18.57</td><td>9.29</td></tr><tr><th>D2</th><td>24.29</td><td>27.14</td><td>44.29</td><td>1.43</td><td>0.71</td></tr><tr><th>D3</th><td>11.43</td><td>10.00</td><td>50.00</td><td>81.43</td><td>40.71</td></tr><tr><th>D4</th><td>61.43</td><td>62.86</td><td>10.00</td><td>4.29</td><td>2.14</td></tr><tr><th>D5</th><td>2.86</td><td>1.43</td><td>4.29</td><td>34.29</td><td>17.14</td></tr><tr><th>D6</th><td>11.43</td><td>12.86</td><td>57.14</td><td>15.71</td><td>7.86</td></tr><tr><th>D7</th><td>61.43</td><td>65.71</td><td>10.00</td><td>2.86</td><td>1.43</td></tr><tr><th>D8</th><td>12.86</td><td>20.00</td><td>28.57</td><td>51.43</td><td>25.71</td></tr></tbody></table>

* P5 est bien différencié de P4

* P5-D8 (25.71%) n'est pas significatif → cohérent avec P3-D8 (28.57%) non significatif
# IMPACT DU PRÉ-TRAITEMENT

## Groupe 1

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

100 consommateurs

Terme/Expression 1

Terme/Expression 2

...

TermeExpression 10
(le cas échéant)

Commentaire libre
par terme/expression

Food Quality and Preference 127 (2025) 105456

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

ELSEVIER

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Food Quality and Preference

journal homepage: www.elsevier.com/locate/foodqual

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Can natural language processing or large language models replace human operators for pre-processing word and sentence-based free comments sensory evaluation data?

Michel Visalli<sup>a, b, c</sup>, Ronan Symoneaux<sup>c</sup>, Cécile Mursic<sup>d</sup>, Margaux Touret<sup>d</sup>, Flore Lourtioux<sup>c</sup>, Kipédène Coulibaly<sup>a, b</sup>, Benjamin Mahieu<sup>c</sup>

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

5 madeleines

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

1 répétition
à l'aveugle

## Groupe 2

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

100 consommateurs

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

Commentaire Libre
sans restrictions

### 3 modalités de pré-traitement :

- A la main : 4 opérateurs = 2 x 2 labos (OP)

- Système expert (présenté précédemment, ES)

- LLM (ChatGPT) après prompt engineering

<footnote><sup>a</sup> Centre des Sciences du Goût et de l'Alimentation, AgroÉquip Dijon, CNRS, INRAE, Université Bourgogne, F-21000 Dijon, France</footnote>

<footnote><sup>b</sup> INRAE, PROBE research infrastructure, Chenôa-Sens facility, F-21000 Dijon, France</footnote>

<footnote><sup>c</sup> GRAPPT, ISA, USC 1422 INRAE, SensVis, SFR 4207 QUASAV, 55 rue Rohelaï, F-49007, Angers, France</footnote>

<footnote><sup>d</sup> TechnSens, 17000 Le Roché-lès-France</footnote>

<footnote><sup>e</sup> Oniru, INRAE, StatSC, 44300 Nanio, France</footnote>
# IMPACT DU PRÉ-TRAITEMENT

<caption>**Table 4**</caption>

Amount of information retained for statistical analyses and duration of the task, by operator and data collection mode.

<table><thead><tr><th>Indicator</th><th>Data collection mode</th><th>Target (OP1 + OP5)</th><th>OP1</th><th>OP2</th><th>OP3</th><th>OP4</th><th>ES</th><th>LLM</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Number of distinct attributes<sup>1</sup></td><td>Words</td><td>199</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>194 (97 %)</td><td>199 (94 %)</td></tr><tr><td>Sentences</td><td>277</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>225 (87 %)</td><td>203 (79 %)</td></tr><tr><td rowspan="2">Number of distinct quantifiers<sup>1</sup></td><td>Words</td><td>163</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>148 (96 %)</td><td>156 (87 %)</td></tr><tr><td>Sentences</td><td>365</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>353 (75 %)</td><td>252 (55 %)</td></tr><tr><td rowspan="2">Number of distinct context words<sup>1</sup></td><td>Words</td><td>107</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>97 (97 %)</td><td>103 (88 %)</td></tr><tr><td>Sentences</td><td>190</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>159 (81 %)</td><td>131 (81 %)</td></tr><tr><td rowspan="2">Number of distinct concepts</td><td>Words</td><td></td><td>533</td><td>332</td><td>238</td><td>453</td><td>367</td><td>357</td></tr><tr><td>Sentences</td><td></td><td>538</td><td>379</td><td>220</td><td>523</td><td>455</td><td>407</td></tr><tr><td rowspan="2">Number of distinct concepts retained for analysis<sup>2</sup></td><td>Words</td><td></td><td>61</td><td>62</td><td>65</td><td>63</td><td>52</td><td>54</td></tr><tr><td>Sentences</td><td></td><td>53</td><td>52</td><td>65</td><td>57</td><td>55</td><td>56</td></tr><tr><td rowspan="2">Sum of citation rates over products for concepts retained for analysis<sup>2</sup></td><td>Words</td><td></td><td>2182</td><td>2468</td><td>2615</td><td>2394</td><td>2461</td><td>2445</td></tr><tr><td>Sentences</td><td></td><td>1847</td><td>2033</td><td>2527</td><td>2231</td><td>2404</td><td>2181</td></tr><tr><td rowspan="2">Total duration for the extraction of the concepts<sup>3</sup></td><td>Words</td><td></td><td>5 h</td><td>4 h</td><td>12 h30</td><td>13 h</td><td>≈2 min</td><td>≈15 min</td></tr><tr><td>Sentences</td><td></td><td>27 h</td><td>11 h</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

* ✓ ES s'en sort très bien surtout avec la collection par mots → >95% de termes retrouvés

* ✓ ES > LLM

* ✓ ES et LLM performe plus difficilement sur la collection par phrases que par mots

* ✓ Très grande hétérogénéité entre OP sur le nombre de concept retenus

* ✓ Plus de concepts distincts en collection par phrases surtout pour les OP

* ✓ OP plus long que ES et LLM

<footnote n="1">¹ Percentage of matching words between OP1 and ES or LLM are indicated between brackets. ² Cited by at least 5 % of consumers in a product. ³ OP3 and OP4 pre-processed FC words and FC sentences concurrently. They did a semi-automated extraction using Excel macros.</footnote>
# IMPACT DU PRÉ-TRAITEMENT

<table><thead><tr><th></th><th>Mode collecte</th><th>OP1</th><th>OP2</th><th>OP3</th><th>OP4</th><th>SE</th><th>LLM</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Non répétabilité (taille des différences)</td><td>Mots</td><td>Oui (0.93)</td><td>Non (0.32)</td><td>Non (0.20)</td><td>Non (0.25)</td><td>Non (0.36)</td><td>Oui (0.96)</td></tr><tr><td>Phrases</td><td>Oui (0.95)</td><td>Non (0.28)</td><td>Non (0.25)</td><td>Oui (0.94)</td><td>Oui (0.97)</td><td>Oui (1.02)</td></tr><tr><td rowspan="2">Nombre de paires discriminées (taille des différences)</td><td>Mots</td><td>10 (1.70)</td><td>10 (1.75)</td><td>10 (1.97)</td><td>10 (1.61)</td><td>10 (1.41)</td><td>10 (1.41)</td></tr><tr><td>Phrases</td><td>10 (1.47)</td><td>10 (1.57)</td><td>10 (2.05)</td><td>10 (1.66)</td><td>10 (1.55)</td><td>10 (1.43)</td></tr><tr><td rowspan="2">Stabilité de la configuration des produits</td><td>Mots</td><td>0.96</td><td>0.96</td><td>0.97</td><td>0.96</td><td>0.96</td><td>0.95</td></tr><tr><td>Phrases</td><td>0.94</td><td>0.95</td><td>0.96</td><td>0.95</td><td>0.94</td><td>0.93</td></tr><tr><td rowspan="2">Stabilité de la configuration des concepts</td><td>Mots</td><td>0.92</td><td>0.93</td><td>0.93</td><td>0.92</td><td>0.92</td><td>0.90</td></tr><tr><td>Phrases</td><td>0.91</td><td>0.93</td><td>0.93</td><td>0.92</td><td>0.91</td><td>0.90</td></tr><tr><td rowspan="2">Stabilité de la configuration des associations produit-concept</td><td>Mots</td><td>0.51</td><td>0.52</td><td>0.55</td><td>0.54</td><td>0.60</td><td>0.57</td></tr><tr><td>Phrases</td><td>0.54</td><td>0.60</td><td>0.57</td><td>0.52</td><td>0.54</td><td>0.54</td></tr></tbody></table>

* ✓ Problèmes de répétabilité des conclusions suite au traitement par certains opérateurs (OP1)/méthodes (LLM), FC phrases moins répétable (OP4, SE)

* ✓ Bonne discrimination quels que soient l'opérateur et la méthode, mais plus de différences avec les opérateurs humains

* ✓ Bonne stabilité des configuration des produits et concepts, moins de l'association produit-concept
IMPACT DU PRÉ-TRAITEMENT

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

Avantage FC mots % FC sentences : temps de traitement, répétabilité, accord entre opérateurs/techniques
Mais : FC mots toujours langage naturel ?

Avantage opérateurs humains % opérateurs automatisés : répétabilité, nombre de concepts, discrimination
Mais : temps de traitement, hétérogénéité intra/inter laboratoire, non déterministe

Avantage SE % LLM avec FC mots
Mais : possibilité de combiner les 2 approches
# CAS D'UTILISATIONS EN SCIENCES SENSORIELLES ET DU CONSOMMATEUR

Étude des perceptions, des préférences, des réactions affectives, et des motivations à la consommation
# ETUDE DES PERCEPTIONS SENSORIELLES

## Groupe 1

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

60 consommateurs

Check-All-That-Apply

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

4 vins rouges

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

## Groupe 2

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

60 consommateurs

Commentaire Libre

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

Food Quality and Preference 84 (2020) 103937

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

ELSEVIER

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Food Quality and Preference

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<figure><img src="image_37.png" /></figure>

## 3 modalités d'évaluation :

- Visuelle

- Olfactive

- Gustative

Free-comment outperformed check-all-that-apply in the sensory characterisation of wines with consumers at home

Benjamin Mahieu<sup>a,*</sup>, Michel Visalli<sup>a</sup>, Arnaud Thomas<sup>b</sup>, Pascal Schlich<sup>a</sup>

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<footnote><sup>a</sup>Centre des Sciences du Goût et de l'Alimentation, AgroSup Dijon, CNRS, INRAE, Université Bourgogne Franche-Comté, F-21000 Dijon, France</footnote>

<footnote><sup>b</sup>SensoStat, Dijon, France</footnote>
# ÉTUDE DES PERCEPTIONS SENSORIELLES

## Modalité gustative

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

* ✓ Dépendance plus intense en CL → Meilleure discrimination en CL

* ✓ Séparation des produits plus marquée en CL → 1 axe oppose un produit aux autres

* ✓ Descripteurs plus produits spécifiques
## Modalité visuelle

* ✓ Dépendance plus intense en CL et séparation des produits plus marquée

* ✓ Information supplémentaire, plus précise et plus consensuelle en CL

## Modalité olfactive

### CATA

<table><thead><tr><td>P-value<br>MR-Chi²</td><td>Nombre d'axes<br>significatifs</td><td>Intensité de la<br>dépendance</td></tr></thead><tbody><tr><td>0.2058</td><td>0</td><td>0.19</td></tr></tbody></table>

### CL

<table><thead><tr><td>P-value<br>MR-Chi²</td><td>Nombre d'axes<br>significatifs</td><td>Intensité de la<br>dépendance</td></tr></thead><tbody><tr><td>&lt;0.001</td><td>2</td><td>0.29</td></tr></tbody></table>

* ✓ CL discriminant tandis que CATA non
# ETUDE DES DÉTERMINANTS SENSORIELS DES PRÉFÉRENCES

## La méthode Commentaire-Libre-Idéal couplé à la notation hédonique (CLI+Liking)

### Données collectées sur les produits « réels »

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

Commentaire Libre sur les modalités sensorielles des produits

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

Appréciation hédonique

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

Après l'évaluation de tous les produits « réels »

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

Commentaire Libre sur les mêmes modalités sensorielles que les produits « réels »

### Données collectées sur le produit idéal

Food Quality and Preference 96 (2022) 104389

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

ELSEVIER

Contents lists available at ScienceDirect

Food Quality and Preference

journal homepage: www.elsevier.com/locate/foodqual

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

Identifying drivers of liking and characterizing the ideal product thanks to Free-Comment

Benjamin Mahieu<sup>a, b, *</sup>, Michel Visalli<sup>a, b</sup>, Pascal Schlich<sup>a, b, *</sup>

<footnote><sup>a</sup> Centre des Sciences du Goût et de l'Alimentation, AgroSup Dijon, CNRS, INRAE, Université Bourgogne Franche-Comté, F-21000 Dijon, France</footnote>

<footnote><sup>b</sup> INRAE, PROBE Research Infrastructure, ChemoSens Facility, F-21000 Dijon, France</footnote>
# ETUDE DES DÉTERMINANTS SENSORIELS DES PRÉFÉRENCES

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

* 2758 évaluations

* 92 évaluations par jambon en moyenne (de 8 à 263)

* 5.71 évaluations par consommateur en moyenne

* 415 évaluations pour le jambon idéal

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

Commentaire Libre
aspect visuel,
texture and flaveur
# ETUDE DES DÉTERMINANTS SENSORIELS DES PRÉFÉRENCES

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

CL produits « réels »

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

Liking produits
« réels »

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

## Leviers d'appréciation implicites

* Les leviers positifs et négatifs sont cohérents

* Impact sur le liking : Flaveur > Texture > Visuel

* Intérêt nutritionnel sur le sel

<figure><img src="image_53.png" /></figure>
# ETUDE DES DÉTERMINANTS SENSORIELS DES PRÉFÉRENCES

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

CL produits « réels »

<figure><img src="image_55.png" /></figure>

CL produit idéal

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

Liking produits
« réels »

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

## Position du produit idéal relativement aux produits « réels » et à leurs appréciations

* Le produit idéal se trouve dans une région de l'espace sensoriel qu'aucun des produits réels n'atteint → opportunité d'amélioration du marché

* Le produit idéal est le produit le plus apprécié → FC produit idéal cohérent avec liking produits « réels »

* Le produit idéal est sain au regard du sel

<figure><img src="image_59.png" /></figure>
# ANALYSE DE SENTIMENTS

* Inférence des préférences à partir de la valence des mots employés par les consommateurs pour décrire leurs expériences

* Dictionnaire personnalisé

* Algorithme ML pré-entrainé

* Corrélations moyennes (0.4 à 0.6) entre préférences déclarées et préférences évaluées avec l'analyse de sentiment → intérêt pour analyse de commentaires sur les réseaux sociaux

<table><thead><tr><th>Dataset D2</th><th>Liking</th><th>Sentiment</th></tr></thead><tbody><tr><td>P1</td><td>0.65±0.24 (b)</td><td>0.70±0.18 (b)</td></tr><tr><td>P2</td><td>0.64±0.25 (b)</td><td>0.69±0.21 (b)</td></tr><tr><td>P4</td><td>0.46±0.29 (a)</td><td>0.59±0.20 (a)</td></tr><tr><td>P3</td><td>0.39±0.33 (a)</td><td>0.52±0.22 (a)</td></tr><tr><td>F Product (p)</td><td>21.770 (&lt;0.001)</td><td>15.712 (&lt;0.001)</td></tr><tr><td>Correlation (p)</td><td colspan="2">0.549 (&lt;0.001)</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>Dataset D3</th><th>Liking</th><th>Sentiment</th></tr></thead><tbody><tr><td>MAD</td><td>0.68±0.20 (b)</td><td>0.49±0.12 (ab)</td></tr><tr><td>EQU</td><td>0.67±0.19 (b)</td><td>0.53±0.13 (b)</td></tr><tr><td>SAO</td><td>0.66±0.21 (b)</td><td>0.48±0.12 (ab)</td></tr><tr><td>BRA</td><td>0.60±0.24 (ab)</td><td>0.47±0.13 (a)</td></tr><tr><td>INV</td><td>0.51±0.31 (a)</td><td>0.51±0.15 (ab)</td></tr><tr><td>F Product (p)</td><td>6.303 (&lt;0.001)</td><td>2.600 (0.037)</td></tr><tr><td>Correlation (p)</td><td colspan="2">0.447 (&lt;0.001)</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

Food Quality and Preference
Volume 108, May 2023, 104861

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

Hedonic valence of descriptive sensory terms as an indirect measure of liking: A preliminary study with red wines

Michel Visalli<sup>a,b</sup> ■ Benjamin Mahieu<sup>a</sup>, Magalie Dubais<sup>a,c</sup>, Pascal Schlich<sup>a,b</sup>

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<figure><img src="image_62.png" /></figure>

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https://doi.org/10.1016/j.foodqual.2023.104861

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Food Quality and Preference
Volume 82, June 2020, 103888

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

Automated sentiment analysis of Free-Comment: An indirect liking measurement?

M. Visalli<sup>a</sup> ■ B. Mahieu<sup>a</sup>, A. Thomas<sup>b</sup>, P. Schlich<sup>a</sup>

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https://doi.org/10.1016/j.foodqual.2020.103888

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# ÉTUDE DES RÉACTIONS AFFECTIVES

* Comparaison de mesures quantitatives (échelles discrètes) avec des mesures ouvertes

* Amorces de phrase : “je me sens...”, “j’ai envie...”, “ça me rappelle...”, “j’ai l’impression d’être... avec...”

* Stimuli visuels et olfactifs

* Exemple avec des soupes (différentes de textures et de présentation)

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

anr
agence nationale
de la recherche
AU SERVICE DE LA SCIENCE
<figure><img src="image_72.png" /></figure>

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

Cantine, hôpital,
déception,
dégoût, nausée,
vomi, maladie,
mal-être, non
identifié, rejet,
solitude,
punition

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

Mal-être,
nourriture
asiatique

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

Fatigue,
vieillesse, froid,
hiver, réconfort,
sérénité

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

Bien-être, faim,
envie, famille,
parents, grand-
parents, froid,
hiver, maison,
réconfort,
sérénité, soir,
enfance

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

Amis, bien-être,
conjoint,
curiosité,
surprise, faim,
envie, restaurant

* **Echelles :** **forte corrélations entre les mesures, produits 4 et 5 séparés seulement sur la familiarité**

* **CL :** **précisions sur le sens donné aux dimensions, dimensions supplémentaires avec commentaires libres (associations avec des contextes sociaux, spatiaux, temporels, états physiologiques), meilleure discrimination**

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

<table><tr><td><strong>bien-être</strong></td><td>7</td><td>19</td><td>31</td><td>38</td><td>46</td></tr><tr><td><strong>curiosité</strong><br><u>surprise</u></td><td>8</td><td>10</td><td>3</td><td>13</td><td>2</td></tr><tr><td><strong>déception</strong></td><td>10</td><td>4</td><td>7</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td><strong>détente</strong></td><td>1</td><td>2</td><td>9</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td><strong>doute</strong><br><u>hésitation</u><br><u>interrogation</u></td><td>10</td><td>7</td><td>7</td><td>8</td><td>0</td></tr><tr><td><strong>faim</strong><br><u>envie</u></td><td>15</td><td>31</td><td>28</td><td>51</td><td>45</td></tr><tr><td><strong>mal-être</strong></td><td>20</td><td>17</td><td>8</td><td>5</td><td>3</td></tr><tr><td><strong>non</strong><br><u>identifié</u></td><td>14</td><td>6</td><td>5</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><td><strong>réconfort</strong><br><u>sérénité</u></td><td>3</td><td>3</td><td>12</td><td>3</td><td>11</td></tr><tr><td><strong>rejet</strong></td><td>36</td><td>19</td><td>9</td><td>9</td><td>8</td></tr></table>
# ÉTUDE DES MOTIVATIONS À LA CONSOMMATION

* Single-item FCQ (Onwezen et al., 2019) : “Il est important pour moi que les aliments que je consomme au quotidien...” (pas du tout d'accord à tout à fait d'accord)

* soient sains

* m'aident à réguler mon humeur (gérer mon stress, remonter le moral)

* soient pratiques (facile à acheter, à conserver et à préparer)

* me procurent des sensations agréables (texture, apparence, odeur, goût)

* soient naturels

* soient abordables financièrement

* m'aident à contrôler mon poids

* soient respectueux de l'environnement

* soient respectueux du bien-être animal

* soient respectueux des producteurs (conditions de travail, rémunération)

* me soient familiers

* Open-ended FCQ : “Il est important que mon alimentation...” (6 cases pour répondre)

+ “En général, je choisis des aliments/plats/produits...”, “Si j'hésite entre plusieurs aliments/plats/produits, je privilégie des aliments/plats/produits...”, “Il m'arrive de faire des exceptions quand...”, “En dehors de l'aliment lui-même, mes choix alimentaires peuvent-être influencés par...”, “A l'avenir, dans ma façon de consommer des aliments/plats/produits, j'ai l'intention de...”
<table><thead><tr><th>Catégorie</th><th>% FCQ</th><th>% OE-FCQ</th></tr></thead><tbody><tr><td>Plaisir</td><td>96</td><td>86</td></tr><tr><td>Santé</td><td>91</td><td>92</td></tr><tr><td>Naturalité</td><td>89</td><td>44</td></tr><tr><td>Economie</td><td>87</td><td>28</td></tr><tr><td>Social</td><td>83</td><td>12</td></tr><tr><td>Environnement</td><td>81</td><td>30</td></tr><tr><td>Animal</td><td>77</td><td>6</td></tr><tr><td>Praticité</td><td>69</td><td>11</td></tr><tr><td>Poids</td><td>57</td><td>6</td></tr><tr><td>Familiarité</td><td>52</td><td>1</td></tr><tr><td>Humeur</td><td>46</td><td>16</td></tr><tr><td>Variété</td><td>-</td><td>21</td></tr><tr><td>Origine/Commerce local</td><td>-</td><td>18</td></tr><tr><td>Confiance</td><td>-</td><td>11</td></tr></tbody></table>

Plaisir (71), Goût (27)

Besoins spécifiques (8), Bien-être (12), **Confort digestif** (15), Equilibre (38), **Nutriments/Apports négatifs** (17), **Nutriments/Apports positifs** (33), **Amélioration de la santé** (27), **Evitement du négatif** (30), Qualité intrinsèque aliment (33), Satiété (16)

Bio (7), Fait maison (5), Industriel (7), Ingrédients (5), **Saisonnalité** (9), **Transformation** (16)

**Budget** (15), **Qualité-prix** (13)

* FCQ : **Surestimation de l'importance des facteurs** mis en avant sociétalement (biais d'acquiescement et de désirabilité sociale ?)

* OEFCQ : **Mise en avant des facteurs saillants** mais **sous-estimation des facteurs implicites** (praticité, familiarité) ? Prix cité comme facteur d'arbitrage plutôt que comme motivation

* Identification de **dimensions supplémentaires**

* **Précisions sur le sens donné aux dimensions par les consommateurs** : plusieurs visions de la santé et de la naturalité
PERSPECTIVES

Projets en cours en lien avec l'analyse de données textuelles
Une ontologie pour **modéliser les comportements alimentaires**

* Structurer les connaissances et modéliser les processus biologiques, cognitifs et comportementaux impliqués dans les choix alimentaires des consommateurs, depuis l'exposition aux stimuli alimentaires jusqu'à la décision finale de consommation

* Relier les savoirs experts (vocabulaire, concepts) aux données consommateurs (données textuelles)

* Produire des pipelines NLP robustes combinant LLMs + Retrieval-Augmented-Generation

<figure><img src="image_79.png" /></figure>
Un chatbot pour explorer les représentations, attitudes, perceptions et intentions des consommateurs vis-à-vis des aliments

* Développer un **outil interactif** : échanges vocaux, relances, demandes de précisions → auto-apprentissage

* Coupler les mesures déclaratives avec **mesures implicites** (délai de réponse, prosodie)

* Adopter une **perspective multicritères** pour mieux comprendre l'expérience des consommateurs

* **Différentes dimensions de ConsomON**
    (cognitives, affectives, perceptives, conatives)

* **Différentes échelles**
    (alimentation, catégories d'aliments, aliments spécifique)

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* Développer un outil permettant de **collecter des données d'approvisionnements et de consommations en vie réelle**

* Outils spécifiques pour simplifier les mesures (recueils vocaux, **extraction et analyse des données textuelles** depuis des **photos** de tickets de caisse)

* Appariement des désignations commerciales/EAN à des **référentiels** (FoodEx, CIQUAL, OFF)

* Questionner les consommateurs en contexte

* **Couplage de mesures déclaratives** (langage naturel) **et observationnelles** (validation des mesures de motivation)

* Standardisation des mesures (référentiel de variables lié à ConsomON)

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RESSOURCES ET BIBLIOGRAPHIE
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## Articles

Visalli, M., Mahieu, B., Thomas, A., Schlich, P. Automated sentiment analysis of Free-Comment: an indirect liking measurement? Food Quality and Preferences, 2020, 82, pp.103888. (10.1016/j.foodqual.2020.103888, hal-02866671v1)

Mahieu, B., Visalli, M., Schlich, P. Accounting for the dimensionality of the data in analyses of contingency tables obtained with Check-All-That-Apply and Free-Comment? Food Quality and Preferences, 2020, 83, pp.103924. (10.1016/j.foodqual.2020.103924, hal-02881240v1)

Mahieu, B., Visalli, M., Schlich, P. Free-Comment outperformed Check-All-That-Apply for word based sensory description of wines with panelistes at home. Food Quality and Preferences, 2020, 84, pp.103937. (10.1016/j.foodqual.2020.103937, hal-02865979v1)

Mahieu, B., Visalli, M., Thomas, A., Schlich, P. Using Free-Comment with panelistes to obtain temporal sensory descriptions of products. Food Quality and Preferences, 2020, 86, pp.104008. (10.1016/j.foodqual.2020.104008, hal-02964800v1)

Mahieu, B., Visalli, M., Thomas, A., Schlich, P. An investigation of the stability of Free-Comment and Check-All-That-Apply in two paneliste studies on red wines and milk chocolates. Food Quality and Preferences, 2021, 2021, 90, pp.104159. (10.1016/j.foodqual.2020.104159, hal-03191403v1)

Mahieu, B., Schlich, P., Visalli, M., & Cardot, H. A multiple-response chi-square framework for the analysis of Free-Comment and Check-All-That-Apply data. Food Quality and Preference, 2021, 93, pp.104256. (10.1016/j.foodqual.2021.104256, hal-03355886v1)

Mahieu, B., Visalli, M., & Schlich, P. Identifying drivers of liking and characterizing the ideal product thanks to Free-Comment. Food Quality and Preference, 2022, 96, pp.104389. (10.1016/j.foodqual.2021.104389, hal-03426763v1)

Bondu, C., Salles, C., Weber, M., Guichard, E., Visalli, M. Construction of a generic wheel and a lexicon of food textures. Foods, 2022, 11 (19), pp.3097. (10.3390/foods11193097, hal-03807852v1)

Visalli, M., Dubois, M., Schlich, P., Ric, F., Cardebat, J.M., Georgantzis, N. Relevance of free-comment to describe wine temporal sensory perception: An application with panels varying in culture and expertise. Food Quality and Preferences, 2023, 105, pp.104785. (10.1016/j.foodqual.2022.104785, hal-03985522v1)

Visalli, M., Mahieu, B., Dubois, M., Schlich, P. Hedonic valence of descriptive sensory terms as an indirect measure of liking: a preliminary study with red wines. Food Quality and Preferences, 2023, 108, pp.104861. (10.1016/j.foodqual.2023.104861, hal-04086629v1)

Weber, M., Buche, P., Ibanescu, L., Dervaux, S., Guillemin, H., Cufi, J., Visalli, M., Guichard, E., Pénicaud, P. PO2/TransformON, an ontology for data integration on food, feed, bioproducts and biowaste engineering. npj Science of Food, 2023, 7 (1), pp.47. (10.1038/s41538-023-00221-2, hal-04722498)

Visalli, M., Symoneaux, R., Mursic, C., Touret, M., Lourtioux, F., Coulibaly, K., Mahieu, B. Can natural language processing or large language models replace human operators for pre-processing word and sentence-based free comments sensory evaluation data? Food Quality and Preference, 2025, 127, 105456. (10.1016/j.foodqual.2025.105456, hal-04927904v1)

Weber, M., Duclos, F., Guillemin, H., Dervaux, S., Cufi, J., Visalli, M. ConsomON, an ontology for structuring knowledge and modeling paneliste food behavior. Integrated Food Ontology Workshop (IFOW), JOWO 2025; FOIS 2025, Sep 2025, Catane, Italy. (hal-05146634)

## Data papers

Visalli, M., Cordelle, S., Mahieu, B., Pedron C., Praudel, M. Coutière M., Schlich P. (2022). A dataset of sensory perception of chocolates, guacamoles, iced teas and crisps collected with panelistes using six temporal methods. Data in brief, 45, pp.108708. (10.1016/j.dib.2022.108708, hal-03863058v1)

Visalli, M., Dubois, M., Schlich, P., Ric, F., Cardebat, J.M., Georgantzis, N. (2023). A dataset on the sensory and affective perception of Bordeaux and Rioja red wines collected from French and Spanish panelistes at home and international wine students in the lab. Data in brief, 46, pp.108873. (10.1016/j.dib.2022.108873, hal-03985366v1)

Visalli, M., Symoneaux, R., Mursic, C., Touret, M., Lourtioux, F., Coulibaly, K., Mahieu, B. A dataset of annotated free comments on the sensory perception of madeleines for benchmarking text mining techniques. Data in Brief, 58, pp.111250. (10.1016/j.dib.2024.111250, hal-04868448v1)

## Livre & chapitres de livre

Visalli, M., Galmarini, M.V. Collection and analysis of text data in sensory and paneliste science. Springer Nature (in press).

Visalli, M. Transforming raw text into structured data: an overview of content analysis and Natural Language Processing techniques for sensory and paneliste science.

Visalli, M. Extracting affective meaning from text data using sentiment analysis: applications in sensory and paneliste science.

Mahieu, B., Symoneaux, R. Collection and analysis of free comments for sensory and hedonic description.

Visalli, M., Mahieu, B., Characterizing and comparing sensory and hedonic characteristics of products through free-comment responses to open-ended questions. Food and Paneliste Behavior: A Comprehensive Reference (in press).

Mahieu, B., Visalli, M. Free-Comment method for sensory description. Protocols on Classic and Novel Sensory Analysis Methods (in press).