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_09 HDR Giboreau - Institut Paul Bocuse

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- Perspective centrée « Produits » -<br />

discriminabilité). L’application du modèle pour des échantillons n’ayant pas servi aux<br />

calculs permet de valider les modèles. L’ensemble de la démarche est présentée Figure 2.<br />

Large veille produit = définition du périmètre à étudier<br />

(produits commerciaux + nouveaux ingrédients / procédés)<br />

Sélection des textures typiques<br />

Mise au point de produits modèles (formulations simples)<br />

Mesures physiques<br />

Stats univariées (validation)<br />

Statistiques multivariées<br />

- 26 -<br />

Mesures sensorielles<br />

Stats univariées (validation)<br />

Validation et ajustement - autres produits du marché<br />

Modèles prédictifs<br />

Figure 2. Démarche de mise au point des modèles de prédiction du profil sensoriel.<br />

Au travers de projets internes aux entreprises, j’ai adapté cette démarche à la<br />

texture des crèmes glacées, au toucher des plastiques et au toucher des textiles en<br />

m’associant à des ingénieurs (chez Nestlé et PSA) et à des stylistes (chez PSA) pour<br />

choisir les produits typiques et en travaillant avec des physiciens pour choisir ou<br />

développer les méthodes adéquates 13 .<br />

Ces travaux confirment, dans le seul domaine de la somesthésie, la multiplicité<br />

des propriétés physico-chimiques contribuant à la perception des états de surface et de<br />

substance : composition, écoulement, élasticité, comportement aux interfaces,<br />

granulométrie, microstructure…<br />

13 Exemples d’application : Chez Nestlé, une gamme de textures de référence a servi de base à un travail international<br />

d’harmonisation des méthodes sensorielles. Chez PSA, des macros Excel sont maintenant utilisées pour positionner<br />

sensoriellement des nouveaux échantillons à partir de leurs caractéristiques physiques.

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