# Méthodes et descripteurs pour la caractérisation de produits alimentaires par des panels : une taxonomie générique

Caroline Bondu, Elisabeth Guichard, Michel Visalli

► To cite this version:

Caroline Bondu, Elisabeth Guichard, Michel Visalli. Méthodes et descripteurs pour la caractérisation de produits alimentaires par des panels : une taxonomie générique. Printemps de la Donnée, May 2022, Web Conference, France. hal-04534363

HAL Id: hal-04534363

https://hal.inrae.fr/hal-04534363v1

Submitted on 11 Apr 2024

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

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

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
# Structuration, gestion et réutilisation des données autour des aliments / bioproduits / procédés

Webinaires Mai 2022 - Printemps de la donnée

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

anr
agence nationale
de la recherche
AU SERVICE DE LA SCIENCE

DataSusFood
2020-2022
Coord. C. Pénicaud, SayFood

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE
Liberté
Égalité
Fraternité

INRA TRANSFORM

TransformON
2021-2022
Coord. M. Weber, BIA
# Quels besoins avec nos données ?

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

Difficile à faire directement sans travail sur les données !

Données d'intérêt

REUTILISER

OUVRIR

Avec d'autres outils
Interopérabilité

<figure><img src="image_4.png" /></figure>
# Quels besoins avec nos données ?

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

Données d'intérêt

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

Avec d'autres outils
Interopérabilité
# Quels besoins avec nos données ?

Structuring and Opening Data to improve Sustainability of Food Systems

**Structurer et Ouvrir les Données pour améliorer la Durabilité des Systèmes Alimentaires**

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

Données d'intérêt

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

DataSusFood

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

<figure><img src="image_10.png" /></figure>
# Quels besoins avec nos données ?

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Ontologie permet de

- Standardiser et hiérarchiser le vocabulaire utilisé dans la base

- Structurer les données avec le vocabulaire commun

- Interroger au-delà du périmètre d'un seul projet

- Croiser des données de natures différentes

<figure><img src="image_12.png" /></figure>
# Quels besoins avec nos données ?

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

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

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

## Données d'intérêt

International Dairy Journal 52 (2019) 1-10

Contents lists available at ScienceDirect

International Dairy Journal

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

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

ELSEVIER

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

Relating transformation process, eco-design, composition and sensory quality in cheeses using PO² ontology

Caroline Pénicaud<sup>a, *, 1</sup>, Liliana Ibanescu<sup>b</sup>, Thomas Allard<sup>c</sup>, Fernanda Fonseca<sup>d</sup>,

Stéphane Dervaux<sup>b</sup>, Bruno Perret<sup>a, d</sup>, Hervé Guillemin<sup>b, e</sup>, Solange Buchin<sup>c</sup>,

Christian Salles<sup>c</sup>, Juliette Dibie<sup>b</sup>, Elisabeth Guichard<sup>c</sup>

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

STRUCTURER

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

GERER

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

INTERROGER

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

REUTILISER

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

OUVRIR

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

Data INRA®

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

## Printemps de la donnée 2022

Structuration, gestion et réutilisation des données

## Avec d'autres outils
### Interopérabilité

Data in Brief 36 (2021) 106971

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

ELSEVIER

Contents lists available at ScienceDirect

Data in Brief

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

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

Data Article

Compilation of data on model cheeses
composition, rheological and sensory
properties, from six research projects exported
from the BaGaTel database

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

Elisabeth Guichard<sup>a, 3, 4</sup>, Thierry Thomas-Danguin<sup>a</sup>, Solange Buchin<sup>d</sup>, Bruno Perret<sup>b, 2</sup>, Hervé Guillemin<sup>c, d</sup>, Caroline Pénicaud<sup>b</sup>, Christian Salles<sup>d</sup>

anr
agence nationale
de la recherche
AU SERVICE DE LA SCIENCE

INRA®

p. 6

<footnote><sup>a</sup> UMR GAMP, AgroParisTech, INRA, Université Paris-Saclay, 78850 Thiverval-Grignon, France</footnote>

<footnote><sup>b</sup> UMR MIA-Paris, AgroParisTech, INRA, Université Paris-Saclay, 75005, Paris, France</footnote>

<footnote><sup>c</sup> Citér des Sciences du Gôit et de l'Alimentation, AgroSup Dijon, CNRS, INRA, Université Bourgogne Franche-Comté, F-23000 Dijon, France</footnote>

<footnote><sup>d</sup> PLASTIC Platforms, INRA, 78850 Thiverval-Grignon, France</footnote>

<footnote><sup>e</sup> UMR, INRA, 39800 Poligny, France</footnote>

<footnote><sup>a</sup> Centre des Sciences du Gôit et de l'Alimentation, AgroSup Dijon, CNRS, INRAE, Université Bourgogne Franche-Comté, F-23000 Dijon, France</footnote>

<footnote><sup>b</sup> Université Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, UMR SapFood, 78850 Thiverval-Grignon, France</footnote>

<footnote><sup>c</sup> PLASTIC Platforms, INRAE, 78850 Thiverval-Grignon, France</footnote>

<footnote><sup>d</sup> UMR, INRAE, 39800 Poligny, France</footnote>
# Une série de 4 webinaires

## 3 cas d'utilisation et 1 présentation des outils

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

Données d'intérêt

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

Formulation d'emballages biocomposites

Webinaire 3 mai 2022

Evaluation environnementale

Webinaire 10 mai 2022

Caractérisation sensorielle

Webinaire 17 mai 2022

Présentation des outils

Webinaire 24 mai 2022

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

Ontologie
PO²-TransformON

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

Base de données
PO²-BaGaTel

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

MEANS

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

## Printemps de la donnée 2022

Structuration, gestion et réutilisation des données

DataSusFood

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

agence nationale
de la recherche

AU SERVICE DE LA SCIENCE

TransformON

<figure><img src="image_35.png" /></figure>
# Méthodes et descripteurs pour la caractérisation de produits alimentaires par des panels : une taxonomie générique @ Webinaire de présentation

Caroline Bondu, Elisabeth Guichard, Michel Visalli
INRAE, CSGA

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

* Besoin d'intégrer la perception sensorielle dans les ontologies sur les aliments

* Enjeu majeur : reformulation des aliments pour améliorer leurs qualités (nutrition, environnement, transformation)

• Mais

• les choix alimentaires sont difficiles à changer (Abrahamse, 2020)

* le goût est la principale raison d'achat (Allès et al., 2017; Glanz et al., 1998; Honkanen & Frewer, 2009; Januszewska et al., 2011; Milošević et al., 2012)

* Pas d'ontologie dédiée à la perception sensorielle

* FoodOn, une ontologie "de la fourche à la fourchette" (Dooley et al., 2018)

* PO2 intègre essentiellement des concepts issus de BaGaTel, une base de données sur les produits laitiers (Guichard et al., 2021)

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

* Besoin de standardiser les données collectées à l'aide de méthodes d'analyse sensorielle

* L'analyse sensorielle vient de fêter ces 100 ans et a beaucoup évolué depuis ses débuts (Meiselman et al., 2022)

* Il existe de très nombreuses méthodes et différentes taxonomies pour les classer, mais aucune n'a adopté un point de vue data-centré

* Il existe de nombreux lexiques sur les descripteurs sensoriels, mais pas de taxonomie générique

* Sans structuration, pas de FAIRisation !

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

* Construire une branche de TransformON dédiée à la perception sensorielle des produits alimentaires permettant de répondre aux besoins cités

* Plusieurs étapes :

* Construire une typologie des méthodes d'analyse sensorielle permettant de standardiser, regrouper et rendre inter-opérables les données collectées

* Construire une classification des descripteurs sensoriels

<figure><img src="image_39.png" /></figure>
# Typologie des méthodes

## Spécifications

* Méthodes d'évaluations absolues ou relatives des produits alimentaires

* En lien avec des propriétés sensorielles et/ou affectives

* Par des panels humains

* Au moyen de techniques d'auto-évaluation (réponses explicites)

* Impliquant une dégustation

<figure><img src="image_40.png" /></figure>
# Typologie des méthodes

## Méthodologie

* Recherche bibliographique

* Identification des critères de regroupement des méthodes sur la base de la nature des données collectées (« que sont des données comparables ? »)

* Type d'évaluation : relative/absolue

* Variable mesurée : intensité/applicabilité/dominance/etc.

* Résolution temporelle : temps continu/temps discret/périodes/statique

* Descripteurs : liste, texte libre

* Constitution *a priori* de la typologie par approche déductive avec des experts

* Identification des paramètres non méthode-dépendants

* Type d'échelle : nominale, ordinale, continue, etc.

* Moment de la mesure : avant/pendant/après la dégustation

* Type de panel : entrainé, semi-entrainé, expert, consommateur

<figure><img src="image_41.png" /></figure>
# Typologie des méthodes

## Résultats

Les données collectées à l'aide de méthodes dans le même segment sont agrégeables modulo des transformations mathématiques

Un format "universel" de données est proposé en vue d'exporter tout type de donnée sensorielle vers BaGaTel

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

<figure><img src="image_43.png" /></figure>
# Typologie des méthodes

## Ré-utilisation

* Vue d'ensemble des méthodes disponibles

* Vocabulaire unifié qui permettra de décrire toute méthode existante ou à venir avec des termes standardisés (méta-données)

* Format de données pour les data-papers / stockage dans les entrepôts de données

* Relations entre les différents types de données pour permettre des agrégations en vue de méta-analyses

* Travail évolutif, ouvert à la communauté : www.chemosenstools/senso-on (à venir)

* Besoin de taxonomies de descripteurs pour aller plus loin dans l'interopérabilité

<figure><img src="image_44.png" /></figure>
# Classification des descripteurs sensoriels

## Objectifs de la classification

* Exploiter les résultats d'analyse sensorielles décrivant la texture des aliments

→ Panel entrainé

→ Test consommateur (commentaire libre)

* Relier la classification à l'ontologie PO2 : chaque niveau de la classification devient un concept de l'ontologie

* Avoir une classification de référence et une roue des textures

<figure><img src="image_45.png" /></figure>
# Classification des descripteurs sensoriels

## Etapes de construction de la classification

### 1) Recherche des attributs de texture

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

<figure><img src="image_47.png" /></figure>
# Classification des descripteurs sensoriels

## Etapes de construction de la classification

### 2) Regroupement des attributs en concepts

→ Traduction

→ Synonymes

→ Définitions

Libellé principal

Libellés alternatifs

### 3) Classification selon 3 objectifs

#### Classement en catégories de descripteurs

Norme AFNOR

FA103365

ISSN 0335-3931

norme européenne

NF EN ISO 5492

Novembre 2009

norme française

Indice de classement : V 00-150

ICS : 01.040.67 ; 67.240

Analyse sensorielle
Vocabulaire

#### Classement en niveaux d'intensité

Travail avec le
groupe d'experts

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

#### Déclinaison des attributs en fonction du mode d'évaluation

SLR

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

<figure><img src="image_50.png" /></figure>
# Classification des descripteurs sensoriels

## Etapes de construction de la classification

### 3) A. Classement en catégories de descripteurs

texture

body attributes

> effervescence attributes

> fattiness attributes

> moisture attributes

geometrical attributes

conformation attributes

> global shape attributes *

> inside conformation attributes *

> surface conformation attributes *

> denseness attributes

> granularity attributes

> homogeneity attributes *

mechanical attributes

> adhesiveness attributes

cohesiveness attributes

> chewiness attributes

> fracturability attributes

> grindability attributes

> elasticity attributes

> hardness attributes

> viscosity attributes

texture

> body attributes

> geometrical attributes

mechanical attributes

adhesiveness attributes

> high adhesiveness

> low adhesiveness

> moderate adhesiveness

> very high adhesiveness

adhesive

sticky

sticky during swallowing

sticky to the spoon

sticky to the teeth

sticky to the touch

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

## Printemps de la donnée 2022

Structuration, gestion et réutilisation des données

anr

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

agence nationale
de la recherche

AU SERVICE DE LA SCIENCE

INRAO
# Classification des descripteurs sensoriels

## Etapes de construction de la classification

### 3) B. Travail avec le groupe d'expert

<figure><img src="image_53.png" /></figure>
# Classification des descripteurs sensoriels

## Etapes de construction de la classification

### 4) Construction du lexique de définitions

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

Printemps de la donnée 2022

Structuration, gestion et réutilisation des données

<table><caption>Tableau 1 : définitions proposées pour chaque attribut de texture en anglais et en français (exemple pour glissant)</caption><thead><tr><th>glissant</th><th>slippery</th><th>Slides easily. @source<br>https://www.cnrtl.fr/</th><th>Qui glisse facilement. @source<br>https://www.cnrtl.fr/</th></tr></thead><tbody><tr><td>glissant au<br>toucher</td><td>slippery to<br>the touch</td><td>Ease of moving fingers/spoon<br>across product and that slips<br>easily into the hands or between<br>the fingers. @source<br>10.1111/j.1745-<br>459X.2008.00179.x</td><td>Facilité à faire glisser les doigts/la<br>cuillère sur le produit et à<br>l'utiliser et qui glisse facilement<br>dans les mains ou entre les<br>doigts. @source 10.1111/j.1745-<br>459X.2008.00179.x</td></tr><tr><td>glissant au<br>premier coup<br>de dent</td><td>slippery at<br>the birst<br>bite</td><td>Evaluate the ease of draw (suck)<br>the sample into the mouth<br>through the lips. @source<br>10.1016/S0950-3293(98)00019-6<br>Evaluate the maximum ease of<br>passing tongue over the sample<br>surface when saliva starts to mix<br>with sample. @source<br>10.1094/CCHEM.1999.76.1.56</td><td>Évaluez la facilité d'aspiration de<br>l'échantillon dans la bouche par<br>les lèvres. @source<br>10.1016/S0950-3293(98)00019-6<br>Évaluez la facilité maximale de<br>passage de la langue sur la<br>surface de l'échantillon lorsque la<br>salive commence à se mélanger à<br>l'échantillon. @source<br>10.1094/CCHEM.1999.76.1.56</td></tr><tr><td>glissant en<br>bouche</td><td>slippery in<br>the mouth</td><td>Degree to which the sample piece<br>was perceived as slippery when<br>evaluated prior to mastication<br>with the tongue. @source AFNOR<br>NF EN ISO 5492, 2009 Internal<br>amount of slip or drag when<br>product slides across the tongue.<br>@source 10.1111/j.1745-<br>459X.2008.00179.x And while<br>sample is being moved from front<br>to back of mouth. @source<br>10.1111/jtxs.12265</td><td>Degré auquel l'échantillon a été<br>perçu comme glissant lors de<br>l'évaluation avant la mastication<br>avec la langue. @source AFNOR<br>NF EN ISO 5492, 2009 Quantité<br>interne de glissement ou de<br> lorsque le produit glisse<br>sur la langue. @source<br>10.1111/j.1745-<br>459X.2008.00179.x Et pendant<br>que l'échantillon est déplacé de<br>l'avant à l'arrière de la bouche.<br>@source 10.1111/jtxs.12265</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_55.png" /></figure>
# Classification des descripteurs sensoriels

## Etapes de construction de la classification

### 5) Travail obtenu et implémentation dans l'ontologie

<figure><img src="image_56.png" /></figure>
# Classification des descripteurs sensoriels

## Etapes de construction de la classification

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

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

<figure><img src="image_59.png" /></figure>

<figure><img src="image_60.png" /></figure>
# Utilisation de la classification sur des exemples

## Exemple 1 (aspect quantitatif)

→ Vérifier que les valeurs de mesure des attributs « lisse » et « morcelé » sont cohérentes sur l'échelle de granulosité pour un même produit

### Les deux attributs sont mesurés

<table><thead><tr><th>Modèle fromager</th><th colspan="2">Attribut mesuré</th></tr></thead><tbody><tr><td>modèle 1</td><td>Lisse</td><td>Morcelé</td></tr><tr><td>modèle 2</td><td>Lisse</td><td>Morcelé</td></tr><tr><td>modèle 3</td><td>Lisse</td><td>Morcelé</td></tr><tr><td>modèle 4</td><td>Lisse</td><td>Morcelé</td></tr><tr><td>modèle 5</td><td>Lisse</td><td>Morcelé</td></tr><tr><td>modèle 6</td><td>Lisse</td><td>Morcelé</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>% granulosité à partir de lisse</th><th>% granulosité à partir de morcelé</th></tr></thead><tbody><tr><td>100-Lisse</td><td>Morcelé</td></tr><tr><td>100-Lisse</td><td>Morcelé</td></tr><tr><td>100-Lisse</td><td>Morcelé</td></tr><tr><td>100-Lisse</td><td>Morcelé</td></tr><tr><td>100-Lisse</td><td>Morcelé</td></tr><tr><td>100-Lisse</td><td>Morcelé</td></tr></tbody></table>

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

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

### Ramener à la granulosité

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

<figure><img src="image_64.png" /></figure>
# Utilisation de la classification sur des exemples

## Exemple 2 (aspect quantitatif)

→ Regrouper les attributs de dureté de différents produits sur une même échelle de mou à dur (en prenant en compte que mou est le contraire de dur)

Un seul des attributs est mesuré

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

Ramener à la dureté

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

Comparaison de la dureté entre les fromages

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

<figure><img src="image_68.png" /></figure>
# Utilisation de la classification sur des exemples

## Exemple 3 (aspect qualitatif)

→ Extraire les données de textes libres pour mettre en évidence les caractéristiques de texture d'un produit et comparer plusieurs produits.

<figure><img src="image_69.png" /></figure>
# Utilisation de la classification sur des exemples

## Exemple 3 (aspect qualitatif)

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Catégories des descripteurs du guacamole</figcaption></figure>

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

→ Détermination des catégories de descripteurs les plus représentatives d'un produit

<figure><img src="image_72.png" /></figure>
# Utilisation de la classification sur des exemples

## Exemple 3 (aspect qualitatif)

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

→ Détermination du niveau d'intensité des descripteurs les plus représentés au sein des catégories de texture

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

## 1er niveau d'intérêt : domaine de l'analyse sensorielle

* Structurer le vocabulaire permet de comparer des données qui n'étaient pas comparables initialement, par exemple :

* D'automatiser l'analyse de descripteurs opposés (mou est le contraire de dur)

* Utiliser des catégories de descripteurs est un nouveau concept qui permet de regrouper des descripteurs dans le but, par exemple :

* D'automatiser le traitement du texte libre, avec possibilité d'étendre à des discours sur le web...

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

2ème niveau d'intérêt: La communauté scientifique et la ré-
utilisation des données:

* Mettre en relation les données sensorielles avec des données de préférence de consommateurs : l'appréciation sensorielle est une raison importante d'achat et s'intègre dans la démarche d'amélioration des produits

* Corréler (ou mettre en relation) des données sensorielles avec des données nutritionnelles, de composition, de procédé, d'impact environnemental...

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

Limites de l'approche:

* Résultats produit dépendant, mais avec l'ontologie TransformOn, on peut rechercher des données par type de produit, à différents niveaux de la hiérarchie de la branche « aliment »

* Résultats « panel dépendant »

mais avec beaucoup de données il est possible de trouver des tendances → robustesse de l'outil

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