Métrologie Sensorielle Bertrand Thuillier - Qualimapa Formation 2017 Apports de l’analyse sensorielle Perception sensorielle Moyens à mettre en œuvre Tests de différentiation Tests de description Tests d’appréciation Validation des mesures Travaux pratiques [email protected]www.abt-sensory-analysis.com
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Métrologie Sensorielle
Bertrand Thuillier - QualimapaFormation 2017
Apports de l’analyse sensorielle Perception sensorielle
Moyens à mettre en œuvre
Tests de différentiationTests de descriptionTests d’appréciation
Imaginer le produitSélectionner les ingrédientsAssembler / formuler la recette Déguster Apprécier (… ou pas) Re-formulerRe-déguster Apprécier Se servir
Modèle élémentaire
Une seule entité d’expertise et d’appréciation
-> Maximiser sa propre appréciation
Comprendre !!
Applications
Développement & Qualité produit
Composantes sensorielles
Applications
Evaluation sensorielle et design sensoriel
Agro-alimentaire :
Sens principaux :
Visuel
Olfactif - Gustatif
Ouie - Toucher
Sens principal :
Visuel - Toucher
Design sensoriel : Maîtrise dans la
conception et développement de tous les aspects
perçus dʼun produit (spécifications des sensations
dégagées par le produit). Objectif : Maximiser également les
perceptions positives pour un produit
Voir &utiliser
Autres secteurs :
Percevoir & consommer
Analyse fonctionnelle
Esthétisme
-> Métrologie sensorielle :
. Différentiation ?
. Description ?
. Appréciation ?
Applications
Nécessité d’une métrologie sensorielle basée
sur la perception sensorielle
Perception sensorielle
� Connaître son
environnement
immédiat
Photons
Ondes de pression sonores
Contraintes mécaniques externes
Contraintes mécaniques internes
Gravité et mouvements
Chaleur et froid
Molécules irritantes
Molécules non irritantes gazeuses
Molécules non irritantes dissoutes
Vision
Audition
Sensibilité tactile
Sensibilité kinesthésique
Equilibration
Sensibilité thermique
Sensibilité chimique
Olfaction
Goût
Perception sensorielle
Représentation sensorielle
1. Stimulus
2. Réception / Transduction-> Potentiel de réception
3. Conduction-> Amplification / Transmission
4. Représentation primaire-> Convergence dans des cellules nerveuses regroupées avec :
. Intensité : sommation des influx
. Qualité : origine topographique des influx
5. Représentation secondaire-> Traitement des messages (analyse du signal dans les cortex sensoriels) :
. Contrastés (# distinction bruit – signal),
. Stabilisés (continuité temporelle)
. Lissés (continuité spatiale),
. Complétés de par la nature discrète ou par l’absence des récepteurs)
2. Les différences observées sont-elles significatives ?
Les différences observées ont elles représentatives d’un phénomène statistiquement différent ou non ?
1. Quels sont les facteurs prépondérants ?
Importance des différences en passant d’un juge à un autre juge ou en passant d’un produit à un autre produit ?
Modèle simple à deux facteurs :
Produits + juges, sans répétition
Analyse de données
Données non gaussiennes – 2 produits uniquement
En cas de données appariées : Test de Wilcoxon
1. Rapprochement des deux séries de produits (a et b, par exemple)
2. Calcul des différences par paire (d)
3. Ordonnancement des différences en valeur absolue (r) avec prise en compte des ex-aequos
4. Affectation en r+ et en r – selon que a > b ou a < b
5. Somme des rangs R+, R-, nombre de paires (n) et statistique (unilatérale ou bilatérale) R de Wilcoxonsi n ≤ 20 ou statistique basée sur la loi normale réduite, si n>20.
En cas de données non appariées : Test U de Mann et Whitney
1. Rassemblement des valeurs des deux séries de produits
2. Ordonnancement des valeurs avec prise en compte des ex-aequos
3. Calcul de la somme des rangs pour les produits a et b
4. Calcul des Ua et Ub basés sur Ra,m et Rb,n – puis prise en compte du Umin
5. Statistique (unilatérale ou bilatérale) U de Mann et Whitney si m et n > 8 ou statistique basée sur la loi normale réduite.
Analyse de données
Données non gaussiennes – plus de 2 produits
En cas de données appariées : Test de Friedmann
1. Transformation des notes en rangs par juge avec prise en compte des ex-aequos
2. Somme des rangs par produit tous juges confondus
3. Calcul de de la statistique F (ou F’ en cas d’ex-aequos)
4. Calcul de la statistique de Kramer pour les comparaisons par paire
En cas de données non appariées : Test H de Kruskal et Wallis
1. Rassemblement des valeurs des séries de produits
2. Ordonnancement des valeurs avec prise en compte des ex-aequos
3. Calcul de la somme des rangs pour chacun des produits
4. Calcul de H avec la somme des rangs et le nombre de valeurs par produit
5. Statistique H de Kruskal et Wallis si 3 produits avec moins de 5 valeurs, sinon statistique basée sur la statistique du Khi²
Analyse de données
Analyse de données - stratégie
2 produits > 2 produits
Données
Normales(distribution gaussienne)
Tests de Student(appariés / non appariés)
Analyse de la variance(Tests de ppds / Newman&Keuls /
Duncan)
Données non
Normales(distribution non
gaussienne)
.Tests de Wilcoxon(bilatéral / unilatéral à droite et à
gauche)
.Tests U Mann et Whitney(bilatéral / unilatéral d&g)
.Tests de Friedmann(sans, avec ex-aequo : F,F’)
/ Test de Kramer)
.Tests H de Kruskal et
Wallis
Tests de
Kolmogorov-
Smirnov (<50)
Tests de Khi2
(>50)
Analyse de données
Résultats d’un profil produit standard
Représentations, normalité & signification
Analyse de données
Analyses multidimensionnellesComment décrire analyser et résumer un tableau de données ouencore représenter des objets décrits par plus de 3 dimensions ?
Analyses en Composantes Principales
Analyses Factorielles des Correspondances
STATIS
Analyse Procustéenne Généralisée
Classifications Ascendantes Hiérarchiques
Analyse de données
Analyses en composantes principales
Approche et étapes d’interprétation :
a. Considérer le % d’inertie apportée par les premières
composantes (valeurs propres)(VP = Somme des distances entre individus le long de cette composante)
-> Qualité de la représentation des individus
b. Identifier les descripteurs participant le plus à la
constitution des composantes (vecteurs propres)(projections des variables sur les composantes = coef. de corrélation des
variables sur les composantes)
-> Signification de la nature des composantes
c. Identification des variables pertinentes et de leurs liens-> Représentation et liens entre variables
d. Position, proximités et éloignement des individus-> Représentation et distances entre individus
Analyse de données
Liens entre représentations
Focales différentes basées
sur des valeurs de distances
Analyse de données
Formation et entraînement du panel
Utiliser un ou plusieurs produits référents pour former et entraîner le panel
Avec des résultats de synthèse sur le
déroulement des formations
Panel
Sur la base de triangulaires
Sur la base de profils
Validation des mesures : Etude du panel
Comment évaluer les notations ou les performances d’un juge ?
Graphiques de
comparaison par
juge ou par
descripteurs
Pour rappel, variabilité des mesures : . Facteur juge (Variance inter et intra)
. Facteur produit
Juges = instruments de mesure -> Nécessité de connaître ces instruments
Panel
Performances des panélistes
Indicateurs de répétabilité/reproductibilité, de
discrimination, d’homogénéité, de consensus
Indice de reproductibilité = Racine du carré moyen de l’erreur divisé par la moyenne
du descripteur considéré – plus basse est la valeur, plus répétable est le juge
Indice de discrimination = Probabilité du facteur produit du descripteur considéré –
plus basse est la valeur, plus discriminant est le juge
Indice d’homogénéité panel = Probabilité de l’interaction Juge x Produit – nécessité
d’une valeur non significative (sup. 0.05)
Consensus panel = Inertie composante 1 au carré divisé par la somme des inerties
au carré d’une ACP produits x juges – plus la valeur est proche de 1, plus le panel est
consensuel
Panel
Appréciation
Questions Acceptabilité / Préférence produits
. Comparaisons entre produits ?
. Amélioration des produits ?
. Evolution acceptabilité au cours du temps ?
. Compréhension préférence ?
Questions d'intentions d'achat / marché
. Développement des ventes ?
. Succès lancement d'un nouveau produit ?
Appréciation
Appréciation - Origines des préférences
* Origine biologiques initiales (mimiques des
bébés -> sucré +)
* Déterminants culturels (Famille, religion,
pays, représentation)
* Familiarisation sensorielle (attrait de la
nouveauté : apprentissage parental)
* Complexité du produit (diminution de la
lassitude)
* Expériences positives ou négatives
(problèmes digestifs)
Complexité et multiplicité
de ces origines / racines
Appréciation
Tests hédoniques
Tests de produits :
Evaluation des produits-> Comparaisons avec historiques d’appréciation
-> Corrélations avec des descriptions de produits
Questionnaires d’intention :
Pas d’évaluation des produits
-> Habitudes de consommation, préférences, marques