Innover dans l'analyse de la flaveur des aliments : développer une approche de modélisation associant résultats d’analyse et dires d’experts

Towards the improvement of food flavor analysis through the modelling of olfactometry data and expert knowledge integration

• Auteur / Autrice : Alice Roche
• Direction : Thierry Thomas-Danguin, Sophie Perrot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biotechnologies agro-alimentaires
• Date : Soutenance le 25/10/2018
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Environnements, Santé (Dijon ; Besançon ; 2012-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre des Sciences du Goût et de l'Alimentation (Dijon ; 2010-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Bourgogne (1970-....)
• Jury : Président / Présidente : Catherine Dacremont
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Monmarché, Sophie Tempère
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Didier Dubois, Vicente Ferreira

Mots clés

Mots clés contrôlés

Logique floue

Odorat

Flaveur

Mots clés libres

Flaveur des aliments

Olfaction

Mélange d'odorants

Modélisation prédictive

Expertise

Logique floue

Food flavor

Olfaction

Mixture of odorants

Predictive modelling

Expert knowledge

Fuzzy logic

Résumé

Parmi les dimensions sensorielles engagées dans la perception de la flaveur, la composante odorante est déterminante car elle porte le plus souvent l’identité et la typicité d’un aliment. L’analyse chimique de la composante odorante repose sur une stratégie séparative qui permet d’identifier les différents odorants présents dans l’aliment. Cependant, la perception des odorants en mélange induit des interactions au niveau perceptif qui ne sont pas prises en compte dans les techniques séparatives. Les mécanismes sous-jacents aux interactions perceptives sont mal connus, ce qui limite les possibilités de prédiction de l’odeur d’un aliment sur la base de sa composition chimique. En réponse à cette problématique deux approches émergent de la revue de la littérature. La première est basée sur la prédiction d’odeur d’après la structure moléculaire des odorants. Cependant, les études concernent des odorants seuls et non leurs mélanges. La seconde repose sur la recombinaison d’odorants en mélange après l’étape d’analyse séparative, mais le choix des odorants à associer est essentiellement empirique. Ainsi, deux questions se posent : Comment prédire l'odeur de mélanges de molécules d’après la structure moléculaire des odorants? Comment améliorer l'analyse de la flaveur dans le but de prédire l'odeur d’aliments complexes composés de plusieurs dizaine d’odorants en mélanges? Ces deux questions ont été abordées dans cette thèse dont les travaux sont décrits dans ce manuscrit selon deux axes principaux.Le premier axe décrit l'utilisation et le développement d’un modèle basé sur le concept des distances angulaires calculées à partir de la structure moléculaire des odorants avec pour objectif de prédire la similarité perceptive de mélanges plus ou moins complexes d’odorants. Les résultats soulignent l'importance de prendre en compte la dimension d'intensité des odorants afin d’améliorer la qualité de la prédiction. Des perspectives d’amélioration du modèle sont dégagées pour permettre de dépasser la dimension de similarité et prédire des dimensions qualitatives de l’odeur.Le deuxième axe présente une démarche originale d’intégration de connaissances liées à l’expertise dans la procédure d'analyse de la flaveur. Ainsi, trois types de données hétérogènes sont agrégés dans un modèle mathématique global : des données chimiques, des données sensorielles et des connaissances d’experts aromaticiens. L'expertise est intégrée à travers la création d'une ontologie qui est ensuite associée à une approche de logique floue optimisée par algorithme évolutionnaire. Le modèle développé permet de prédire le profil odorant de seize vins rouges sur la base de leur composition en odorants. Au final, l’ensemble des travaux menés dans cette thèse apporte des résultats originaux permettant une meilleure compréhension de la construction des odeurs des aliments et permet d’élaborer des hypothèses quant aux relations sous-jacentes de l'espace perceptif des odeurs en mélanges complexes.

Among the sensory dimensions involved in food flavor, the odor component is critical because it often determines the identity and the typicality of the food. Chemical flavor analysis provides a list of the odorants contained in a food product but is not sufficient to predict the odor resulting from their mixture. Indeed, odor perception relies on the processing by the olfactory system of many odorants embedded in complex mixtures and several perceptual interactions can occur. Thus, the prediction of the perceptual outcome of a complex odor mixture remains challenging and two main approaches emerge from the literature review. On the one hand, predictive approaches based on the molecular structure of odorants have been proposed but have been limited to single odorants only. On the other hand, methodologies relying on recombination strategies after the chemical analyses of flavor have been successfully applied to identify those odorants that are key to the food odor. However, the choices of odorants to be recombined are mostly based on empirical approaches. Thus, two questions arise: How can we predict the odor quality of a mixture on the basis of the molecular structure of its odorants? How can we improve food flavor analysis in order to predict the odor of a food containing several tens of odorants? These two questions are at the basis of the thesis and of this manuscript which is divided in two main axes.The first axis describes the development of a model based on the concept of angle distances computed from the molecular structure of odorants in order to predict the odor similarity between mixtures. The results highlight the importance of taking into account the odor intensity dimension to reach a good prediction level. Moreover, several perspectives are proposed to extend the model prediction beyond the similarity dimension and to predict more qualitative dimensions of odors.The second axis presents an innovative strategy which allows integrating experts’ knowledge in the flavor analysis procedure. Three different types of heterogeneous data are embedded in a mathematical model: chemical data, sensory data and knowledge from expert flavorists. Experts’ knowledge is integrated owing to the development of an ontology, which is further used to define fuzzy rules optimized by evolutionary algorithms. The final output of the model is the prediction of red wines’ odor profile on the basis of their odorants’ composition. Overall, the thesis work brings original results allowing a better understanding of food odor construction and gives insights on the underlying relationships within the odor perceptual space for complex mixtures.