Méthodologies statistiques pour le recueil et l’analyse de données de caractérisation de grands ensembles de stimuli – Application à la caractérisation sensorielle de produits et à la caractérisation de gestes culinaires

Autor: Brard, Margot
Přispěvatelé: Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre Culinaire Contemporain, Institut national supérieur des sciences agronomiques, agroalimentaires, horticoles et du paysage (AGROCAMPUS OUEST), David CAUSEUR, Sébastien LÊ, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), BRARD, Margot
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Statistiques [math.ST]. Institut national supérieur des sciences agronomiques, agroalimentaires, horticoles et du paysage (AGROCAMPUS OUEST), 2019. Français
Statistiques [math.ST]. Institut national supérieur des sciences agronomiques, agroalimentaires, horticoles et du paysage (AGROCAMPUS OUEST), 2019. Français. ⟨NNT : ⟩
Popis: In the agri-food sector, the characterization of culinary techniques - through their observation and analysis - is increasingly seen as a lever for innovation. By analyzing how their products are used in the kitchen by the users (consumers or professionals), the manufacturers can detect improvement tracks or ideas for new products. In this research, we propose new methods dedicated to the characterization of culinary techniques. Their innovative nature is based on the fact that they are based on a quantitative approach, and not on a qualitative approach as is usually the case. They partially draw their inspiration in two methods of characterization used in sensory analysis: the free sorting and the binary Q-methodology.We see how methodological developments brought to the latter make it possible to characterize large sets of stimuli. These developments are both related to the procedure of data collection and to the procedure of statistical analysis of the data. In particular, we propose several statistical procedures to address various issues: the statistical analysis of a set of partitions containing missing data, the unsupervised agreement-based clustering of a set of profiles of binary evaluations, etc. Then, we see that these two 'improved' quantitative methods of characterization can be successfully applicable to culinary techniques.
Dans le secteur agroalimentaire, la caractérisation des gestes culinaires est considérée de plus en plus comme un levier d’innovation. En observant et en analysant la manière avec laquelle leurs produits sont appréhendés en cuisine par les usagers (consommateurs ou professionnels), les industriels peuvent en effet déceler des pistes d’amélioration ou des idées de nouveaux produits. Dans ce travail de recherche, nous proposons de nouvelles méthodes dédiées à la caractérisation des gestes culinaires. Leur caractère innovant repose sur le fait qu’elles relèvent d’une approche quantitative, et non d’une approche qualitative comme cela est usuellement le cas. Elles s’inspirent en partie de deux méthodes de caractérisation utilisées en analyse sensorielle : le tri libre et la Q-méthodologie binaire. Nous voyons comment des développements méthodologiques apportés à ces dernières permettent de caractériser des grands ensembles de stimuli. Ces développements sont liés à la fois à la procédure de recueil des données et à la procédure d’analyse statistique des données. En particulier, nous proposons plusieurs procédures statistiques permettant d’aborder des problématiques variées : l’analyse d’un ensemble de partitions contenant des données manquantes, la classification non supervisée de profils d’évaluations binaires basée sur la notion d’accord inter-évaluateurs, etc. Nous voyons ensuite que les deux méthodes de caractérisation quantitatives ‘améliorées’ sont applicables à des gestes culinaires.
Databáze: OpenAIRE
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