Conception et validation d'un outil d'aide à l'estimation de l'état sensoriel des fromages en cours d'affinage : Application à l'affinage d'un fromage à pâte molle et à croûte fleurie

par Laure Agioux

Thèse de doctorat en Génie des procédés

Sous la direction de Georges Corrieu.


  • Résumé

    Pour les procédés alimentaires peu automatisés, comme l'affinage de fromages, la conduite du procédé et la qualité finale des produits dépendent du savoir-faire et de l'expérience de l'affineur. Dans ce cadre, le travail réalisé a pour objectif d'apporter à l'affineur, une aide à l'évaluation de l'état d'affinage d'un fromage à pâte molle et à croûte fleurie. Une démarche a été menée selon deux voies parallèles : - un recueil de connaissances sur le savoir-faire et les pratiques sensorielles d'experts affineurs, - une acquisition de données sensorielles et physico-chimiques, mesurées régulièrement sur des fromages, affinés en laboratoire, dans une enceinte contrôlée en température, humidité relative et à ventilation fixée. Une approche de modélisation, appliquée à l'ensemble des données acquises lors de cette démarche, a permis de construire un outil d'aide à l'estimation de l'état sensoriel des fromages en cours d'affinage, comportant : - un modèle basé sur l'expertise des affineurs et une approche symbolique floue qui permet d'estimer l'état d'affinage à partir de variables sensorielles, - une association de modèles de régression linéaire multiple et de réseau de neurones qui fournit une mesure indirecte des variables sensorielles à partir de variables physico-chimiques. Le couplage des modèles apporte une estimation satisfaisante de l'état des fromages, exprimé en temps d'affinage restant. Cette estimation est validée par des affinages expérimentaux effectués en enceinte contrôlée et dans la cave de l'affineur ; le temps restant d'affinage, exprimé en jours, est correctement estimé dans 70 % des cas testés avec un écart de ± 2 jours, et dans 93 % des cas avec un écart de ± 4 jours.

  • Titre traduit

    Development and validation of a computer tool to help estimating sensory states of cheeses during ripening : A case study: ripening of a soft mould cheese


  • Résumé

    Cheese ripening is a food process not highly automated, for which the quality of the final products depends on the know-how and the skills of the cheese maker. In regards to this concept, the work conducted aimed at bringing information to the cheese maker, about ripening states of a soft mould cheese. Data about the know-how and sensory techniques used by expert cheese makers were collected. In parallel, sensory and physico-chemical data were measured on a regular basis in a cellar under controlled laboratory conditions: ambient temperature, relative humidity and constant ventilation. The data collected enabled to develop a computer model to help the cheese maker estimating the sensory states of cheeses during ripening. This model is based on two concepts:- a computer program developed using the expertise of cheese makers and a fuzzy symbolic approach, that enable estimating ripening state obtained from sensory data. - a combination of multiple linear regressions and neural networks which gives non-direct sensory data obtained from physico-chemical data. The combination of both concepts brings satisfactory estimation of the remaining ripening time required. Estimated data were compared to experimental data collected under controlled laboratory conditions and under traditional cellar's conditions to validate the model. In 70 % of the analysis conducted, the estimated remaining time is similar to the experimental one, with a 2 days standard deviation - when a 4 days standard deviation is used, the similarity rate between both the estimated and experimental remaining times increases to 93 %.

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Informations

  • Détails : 1 vol. ( 181 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 95 réf.

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