Influence du mode de construction de groupes alimentaires sur l'identification de régimes plus sains et durables par optimisation multicritère

Influence of food grouping to determine more healthy and sustainable Diets bymulti-criteria Optimization

• Auteur / Autrice : Sarah Chabert
• Direction : Jean-françois Huneau
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de la nutrition
• Date : Inscription en doctorat le 01/03/2025
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Agriculture, Alimentation, Biologie, Environnement, Santé
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : PNCA - Physiologie de la Nutrition et du Comportement Alimentaire
• Partenaire(s) de recherche : Référent : AgroParisTech

Mots clés

Mots clés libres

Classification des aliments

Optimisation de régimes

Régimes sains

Adéquation nutritionnelle

Impact environnemental

Régime durable

Food grouping

Diet optimization

Healthy diet

Nutritional adequacy

Environmental impact

Sustainable diet

Résumé

Le secteur alimentaire joue un rôle majeur dans le changement climatique et la perte de biodiversité. Parallèlement, les recommandations nutritionnelles doivent être réalistes et alignées sur les attentes sociétales. Ce projet vise à identifier des régimes alimentaires plus sains et plus durables pour les adultes français en intégrant les dimensions sanitaires, nutritionnelles, environnementales, culturelles et économiques grâce à une optimisation multicritères. En 2016, l'ANSES a développé des modèles alimentaires combinant adéquation nutritionnelle, santé à long terme et habitudes alimentaires réalistes. La classification des aliments a été identifiée comme un point clé de l'optimisation des régimes alimentaires. Une première classification en 32 groupes (INCA2) s'est basée sur l'homogénéité nutritionnelle et les habitudes alimentaires. Cependant, la classification des aliments est multidimensionnelle (sanitaire, économique, culturelle et environnementale), et il est ici proposé de l'aborder en fonction de la perception des citoyens quant à la possibilité de substituer certains aliments. Une enquête évaluera et affinera les sous-groupes en fonction des comportements alimentaires des Français et de leurs motivations au changement. Différentes catégorisations, basées sur de nouveaux sous-groupes alimentaires, seront définies et testées afin d'optimiser des modèles alimentaires sains après évaluation des données pertinentes sur la contamination des aliments, leur valeur nutritionnelle et leur impact environnemental à l'échelle de la population générale. D'autres dimensions culturelles, environnementales et économiques seront ensuite intégrées comme objectifs et/ou contraintes dans l'étape d'optimisation suivante. Une analyse de sensibilité permettra d'ajuster certaines contraintes. Enfin, les régimes alimentaires proposés seront comparés à la disponibilité réelle des aliments en France afin d'évaluer leur pertinence pour l'élaboration de nouvelles recommandations alimentaires.

The food sector plays a major role in climate change and biodiversity loss. At the same time, nutritional recommendations must be realistic and aligned with societal demands. This project aims to identify healthier and more sustainable diets for French adults by integrating sanitary, nutritional, environmental, cultural, and economic dimensions through multi-criteria optimization. In 2016, ANSES developed dietary models combining nutritional adequacy, long-term health, and realistic dietary patterns. Food grouping was identified as a critical point for diet optimization. An initial classification into 32 groups (INCA2) was based on nutritional homogeneity and dietary habits. However, food grouping is multidimensional (sanitary, economic, cultural and environmental), and it is here proposed to focus on food grouping based on citizens' perception as easily or potentially substitutable. A survey will assess and refine subgroups based on French eating behaviors and motivations for change. Different categorizations based on different new food subgroups will be defined and tested, by using them to optimize healthy eating patterns after assessing all relevant information on food contamination, nutritional value and environmental impact at the general population level. Other cultural, environmental and economic dimensions will then be added as objectives and/or constraints in the next optimization step. A sensitivity analysis will help adjust certain constraints based on their level of uncertainty. Finally, the proposed diets will be compared with actual food availability in France to evaluate their relevance for developing new dietary guidelines.