La performance en analyse sensorielle : une approche base de données

Performance in sensory analysis : a database approach

• Auteur / Autrice : Nicolas Pineau
• Direction : El Mostafa Qannari, Pascal Schlich
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Science de l'alimentation
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Dijon

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse factorielle

Analyse des données

Analyse sensorielle

Mots clés libres

Sensométrie

Résumé

La statistique a proposé beaucoup de méthodes pour évaluer les performances d'un panel d'analyse sensorielle. En revanche, peu de méthodes ont été proposées pour suivre l'évolution de cette performance au fil du temps. De plus, les niveaux moyens de performance en fonction des différents contextes de l’analyse sensorielle (types de produits, de descripteurs, d’échelles …) n'ont jamais été documentés. Enfin, les comparaisons des mérites respectifs des méthodes statistiques de traitement des données sensorielles prennent rarement en compte cette diversité des contextes d'application. Elles se limitent en général à l'analyse de deux ou trois études sensorielles seulement. En accumulant plusieurs centaines de jeux de données d'analyse sensorielle descriptive et en les organisant dans une base de données (SensoBase), ce travail aborde ces trois questions simultanément. Le suivi longitudinal des performances du sujet et du panel est appréhendé à l’aide d’une adaptation du modèle mixte et des cartes de contrôle. Cette méthodologie est appliquée à deux séries de profils sensoriels extraites de la SensoBase. La première série rassemble 8 études réalisées par un même panel sur 4 années, alors que la seconde rassemble 43 études réalisées par un autre panel sur une année. Plus de 300 études de la SensoBase sont ensuite utilisées pour mesurer les niveaux des performances généralement atteints en analyse sensorielle. L’analyse de ces données permet également de déterminer quelles variables individuelles (âge, sexe, niveau d'éducation,. . . ) ou liées aux caractéristiques de l’étude (type d'échelle, pays d’origine,. . . ) influent sur les performances. Enfin, la SensoBase est utilisée pour évaluer la fréquence de l’existence d’une hétérogénéité entre les sujets d’un panel d’analyse sensorielle en termes de répétabilité et d’étendue d’utilisation de l’échelle. Cette approche est basée sur une comparaison entre le modèle de Brockhoff et l’analyse de la variance classique. La base de données, que ce travail a contribué à fonder, a permis, d'une part, de mieux connaître les capacités et les limites d'un panel d'analyse sensorielle et, d'autre part, d'offrir un banc d'essai et de comparaison des méthodes d'analyse des données sensorielles. A la frontière entre l'acquisition de connaissances en analyse sensorielle et le choix de méthodes d'analyse statistique, ce travail est intrinsèquement une thèse de sensométrie.

Statistics proposed numerous techniques for the evaluation of panel performances in sensory analysis. However, few methods are dedicated to the monitoring of performances’ evolution over time. Moreover, the performance levels, according to the various situations of evaluation (types of products, attributes, scales …) have never been established. Last, the comparisons of statistical techniques for the analysis of sensory data are most often based on two or three datasets and thus do not take into account the variability of the different contexts of sensory analysis. Thanks to the gathering of hundreds of sensory profiling datasets and thanks to their organization into a database (SensoBase), this work addresses these three issues simultaneously. A longitudinal analysis of panelist and panel performances is developed using a mixed model of analysis of variance and a corresponding adaptation of charts used in quality control. The results from two longitudinal series of sensory studies extracted from the SensoBase are presented. The first one features 8 studies from a given panel over 4 years whereas the second one features 43 studies from another panel over one year. More than 300 studies from the SensoBase are then used to establish the performance levels generally obtained in sensory analysis. The analysis makes also possible to determine which individual (age, gender, educational level …) or group (type of scale, country …) variables have an effect on the performances. Last, the SensoBase data are used to evaluate how often panelists are heterogeneous towards repeatability and scaling. This approach is based on a comparison between the so-called “Brockhoff’s Assessor Model” and the regular analysis of variance. This work has contributed to the building of a database from which a better understanding of sensory panel performances is gained. In addition, this database can be used as a benchmark for comparing different statistical techniques proposed for the analysis of sensory data. At the border between gaining knowledge in sensory analysis and choosing and developing statistical methodologies, this work is precisely a sensometrics thesis.