Diagnostic basé sur des données sensorielles : Application à la classification de la qualité du blé

L'évaluation sensorielle est un aspect important de la qualité et du contrôle des aliments. Cependant, même lorsqu'elle est réalisée par un groupe d'experts, il est généralement difficile de relier les résultats d'une évaluation sensorielle à des mesures physico-chimiques ou technologiques. Cette étude part du principe que la formalisation de l'interprétation des observations sensorielles en termes d'état physique du produit peut aider à relier les propriétés sensorielles et physiques. La proposition principale de cet article est un cadre méthodologique adapté d'une approche diagnostique pour capturer les relations entre les évaluations sensorielles d'un type de produit, ici la pâte à pain de blé, et ses états physiques appelés profils de qualité. Une analyse probabiliste est proposée pour identifier les profils de qualité et leurs signatures, c'est-à-dire les observations sensorielles correspondantes qui résultent du regroupement des probabilités des observations.

Ce travail s'appuie sur l'analyse d'un vaste ensemble de données historiques d'évaluation sensorielle provenant de l'application de routine de la norme boulangère française pour estimer la valeur boulangère de la farine de blé tendre (Triticum aestivum L.). L'application de la méthode à cet ensemble de données a révélé deux profils de qualité défectueux pour la pâte de blé : le relâchement (dû à la faiblesse du réseau de gluten) et la résistance (force excessive du réseau de gluten), ainsi que leurs signatures en termes d'observations sensorielles de la pâte. Des relations prometteuses ont été trouvées entre les profils de qualité attribués aux échantillons de blé et les critères technologiques habituels de la qualité de la farine de blé : le gluten index, l'indice d'élasticité (Ie) et la force boulangère (W). Ce cadre méthodologique appliqué aux aliments ouvre des perspectives intéressantes pour l'utilisation des données sensorielles dans l'évaluation de la qualité des récoltes et des aliments à l'aide d'approches informatiques.

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