Statistiques multivariées pour l'analyse du risque alimentaire

par Emilie Chautru

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Stéphan Clémençon et de Jean-Luc Volatier.

Le président du jury était Liliane Bel.

Le jury était composé de Anne-Laure Fougères, Valentin Patilea.

Les rapporteurs étaient Anne Ruiz-Gazen, Johan Segers.


  • Résumé

    Véritable carrefour de problématiques économiques, biologiques, sociologiques, culturelles et sanitaires, l’alimentation suscite de nombreuses polémiques. Dans un contexte où les échanges mondiaux facilitent le transport de denrées alimentaires produites dans des conditions environnementales diverses, où la consommation de masse encourage les stratégies visant à réduire les coûts et maximiser le volume de production (OGM, pesticides, etc.) il devient nécessaire de quantifier les risques sanitaires que de tels procédés engendrent. Notre intérêt se place ici sur l’étude de l’exposition chronique, de l’ordre de l’année, à un ensemble de contaminants dont la nocivité à long terme est d’ores et déjà établie. Les dangers et bénéfices de l’alimentation ne se restreignant pas à l’ingestion ou non de substances toxiques, nous ajoutons à nos objectifs l’étude de certains apports nutritionnels. Nos travaux se centrent ainsi autour de trois axes principaux. Dans un premier temps, nous nous intéressons à l'analyse statistique des très fortes expositions chroniques à une ou plusieurs substances chimiques, en nous basant principalement sur des résultats issus de la théorie des valeurs extrêmes. Nous adaptons ensuite des méthodes d'apprentissage statistique de type ensembles de volume minimum pour l'identification de paniers de consommation réalisant un compromis entre risque toxicologique et bénéfice nutritionnel. Enfin, nous étudions les propriétés asymptotiques d'un certain nombre d'estimateurs permettant d'évaluer les caractéristiques de l'exposition, qui prennent en compte le plan de sondage utilisé pour collecter les données.

  • Titre traduit

    Multivariate statistics for dietary risk analysis


  • Résumé

    At a crossroads of economical, sociological, cultural and sanitary issues, dietary analysis is of major importance for public health institutes. When international trade facilitates the transportation of foodstuffs produced in very different environmental conditions, when conspicuous consumption encourages profitable strategies (GMO, pesticides, etc.), it is necessary to quantify the sanitary risks engendered by such economic behaviors. We are interested in the evaluation of chronic types of exposure (at a yearly scale) to food contaminants, the long-term toxicity of which is already well documented. Because dietary risk and benefit is not limited to the abuse or the avoidance of toxic substances, nutritional intakes are also considered. Our work is thus organized along three main lines of research. We first consider the statistical analysis of very high long-term types of exposure to one or more chemical elements present in the food, adopting approaches in keeping with extreme value theory. Then, we adapt classical techniques borrowed from the statistical learning field concerning minimum volume set estimation in order to identify dietary habits that realize a compromise between toxicological risk and nutritional benefit. Finally, we study the asymptotic properties of a number of statistics that can assess the characteristics of the distribution of individual exposure, which take into account the possible survey scheme from which the data originate.


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