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Métrologie Sensorielle Bertrand Thuillier - Qualimapa Formation 2017 Apports de l’analyse sensorielle Perception sensorielle Moyens à mettre en œuvre Tests de différentiation Tests de description Tests d’appréciation Validation des mesures Travaux pratiques [email protected] www.abt-sensory-analysis.com

Métrologie sensorielle Qualimapa 2017©trologie... · 2017. 6. 8. · Evaluation sensorielle et design sensoriel Agro-alimentaire : Sens principaux : Visuel Olfactif -Gustatif Ouie-Toucher

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Métrologie Sensorielle

Bertrand Thuillier - QualimapaFormation 2017

Apports de l’analyse sensorielle Perception sensorielle

Moyens à mettre en œuvre

Tests de différentiationTests de descriptionTests d’appréciation

Validation des mesures

Travaux pratiques

[email protected]

www.abt-sensory-analysis.com

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Imaginer le produitSélectionner les ingrédientsAssembler / formuler la recette Déguster Apprécier (… ou pas) Re-formulerRe-déguster Apprécier Se servir

Modèle élémentaire

Une seule entité d’expertise et d’appréciation

-> Maximiser sa propre appréciation

Comprendre !!

Applications

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Développement & Qualité produit

Composantes sensorielles

Applications

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Evaluation sensorielle et design sensoriel

Agro-alimentaire :

Sens principaux :

Visuel

Olfactif - Gustatif

Ouie - Toucher

Sens principal :

Visuel - Toucher

Design sensoriel : Maîtrise dans la

conception et développement de tous les aspects

perçus dʼun produit (spécifications des sensations

dégagées par le produit). Objectif : Maximiser également les

perceptions positives pour un produit

Voir &utiliser

Autres secteurs :

Percevoir & consommer

Analyse fonctionnelle

Esthétisme

-> Métrologie sensorielle :

. Différentiation ?

. Description ?

. Appréciation ?

Applications

Nécessité d’une métrologie sensorielle basée

sur la perception sensorielle

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Perception sensorielle

� Connaître son

environnement

immédiat

Photons

Ondes de pression sonores

Contraintes mécaniques externes

Contraintes mécaniques internes

Gravité et mouvements

Chaleur et froid

Molécules irritantes

Molécules non irritantes gazeuses

Molécules non irritantes dissoutes

Vision

Audition

Sensibilité tactile

Sensibilité kinesthésique

Equilibration

Sensibilité thermique

Sensibilité chimique

Olfaction

Goût

Perception sensorielle

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Représentation sensorielle

1. Stimulus

2. Réception / Transduction-> Potentiel de réception

3. Conduction-> Amplification / Transmission

4. Représentation primaire-> Convergence dans des cellules nerveuses regroupées avec :

. Intensité : sommation des influx

. Qualité : origine topographique des influx

5. Représentation secondaire-> Traitement des messages (analyse du signal dans les cortex sensoriels) :

. Contrastés (# distinction bruit – signal),

. Stabilisés (continuité temporelle)

. Lissés (continuité spatiale),

. Complétés de par la nature discrète ou par l’absence des récepteurs)

6. Représentation consciente+ Mémoire, Plaisir, & Langage

Perception sensorielle

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Mesurer les stimulus sensoriels

Différence / identité ?

Description ?

Appréciation ?

Difficultés : Variabilité des mesures. Facteur juge :

Variance inter

Variance intra

. Facteur produit

Objectifs

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Moyens à mettre en œuvre

Local et box d’évaluation

Panel

Echantillons

Séance / Service

Méthodes

Rendre répétables des

informations subjectives

DifférenciationDescription

Appréciation

Moyens

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Description – organisation – circulation –

Adaptation.

Biais d'environnement : Neutralité /

extraction / bruits

Contrôle : T°, hygrométrie, …

Boxs : taille, évier, éclairage, produits

particuliers

Local et box d’évaluation

Moyens

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Recrutement & Sélection : Intérêt -

disponibilité

Filtres sur agueusies, anosmies

Formation & Entraînement :

Discrimination - Mémorisation

Evaluation :

Discrimination, répétabilité,

consensus

Panels : Recrutement et entraînement

Mandarine

Orange

Clémentine

Moyens

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Echantillonnage des produits (pains,

jambon, fromage, fruits)

Codification en aveugle (chiffres)

Préparation : température et autres

paramètres physiques stables

Produits : Echantillonnage et préparation

Moyens

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Biais d’attention et d’environnement : Perturbations extérieures,

température, bruits,…

Biais de présentation : présentation en premier, en second, …

Biais de service : Non régulier, agitation

des produits, …

Biais sur les juges : perturbation par des cosmétiques,

du café, …

Séance & service : Eviter les biais

Moyens

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Tests sensoriels

Trois familles de tests :

. Tests de discrimination / conformité

. Profils / description libre

. Tests consommateurs / tests de produits

A chaque objectif de mesure ou composantes, des

tests différents.

Différence / identité ? (Différenciation)

Caractéristiques ? (Description)

Préférence ? (Appréciation)

Moyens

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Différenciation

Les Tests de conformité / Suivis de production :

-> Panélistes peu nombreux (5 à 10)

-> Répétition forte des évaluations ou témoin disponible

Ces deux produits sont-ils différents ?

Ces deux produits sont-ils identiques ?

Ce produit est-il conforme (usine) ?

Les tests de discrimination (Test triangulaire, test par paire, test A-nonA, test 2

sur 5) :

-> Panélistes nombreux (10+)

-> Compromis saturation sensorielle et puissance statistique

Méthodes

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Le test triangulaire (principe)

2 produits (A et B) :

3 échantillons

Présentation équilibrée des combinaisons :

AAB ABA BAA BBA BAB ABB

Présentation impérativement sans biais :

codes aléatoires - même présentation

Nombre de juges :

Minimum 15 juges

Question :

Quel est l’échantillon unique ?

Triangulaire

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Exemple de présentation d’un test triangulaire

Séance : Essai MP

A -> Produit standard

B -> Essai MP

Génération aléatoire sur 3 caractères

Produit A : 131 - 876

Produit B : 357 - 912

Triangulaire

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Exemple de saisie d’un test triangulaire

Questions :

. Code du produit différent ?

. Intensité de la différence (de 0 à 10) ?

. Commentaires sur cette différence ?

Triangulaire

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?

Interprétation d’un test triangulaire

Les produits sont différents

Les produits ne sont pas différents

Risque α

Risque ß

Les produits ne sont pas identiques

Les produits sont identiques

Nombre de juges

Nombre de réponses

correctes

Loi binomiale B(nombre de

juges, probabilité : 1/3)

Triangulaire

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DescriptionCaractéristiques de ces produits ?

Quelles sont leurs spécificités ?

Comment les décrire ?

Objectifs

Mesure : Echelles

Dimensions : Descripteurs

Dispositifs / nombre de produits

Mode d’évaluation

Méthodes

Approche classique (ou Profil produit std). QDA : Quantitative Descriptive Analysis - Stone et al. (1974)

. QFP : Quantitative Flavor Profiling - Stampanoni (1993)

Approches temporelles. Méthodes Temps Intensité - Larson-Powers et Pangborn (1978)

. Dominance Temporelle des Sensations (DTS) - Pineau et al. (2003)

Approches synthétiques (distances). Profil Napping© - Pages (2003)

. Tris libres

Méthodes de libre choix. Profil libre (Free Choice Profiling) - Williams et Langron (1984)

. Profil Flash © - Siffermann (2000). Profil Pivot © - Thuillier (2007)

Descriptions libres (traitement textuel). Dégustation classique

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Le profil classique (principe)

Définition d’un système de mesure :

Echelle et Descripteurs

Apprentissage des juges :

Entraînement sur des références

Evaluation des produits – Questions :

Intensité des descripteurs sensoriels ?

Traitement des données :

Analyse des données :

Distribution - Variabilité - Différences - Synthèse

Profil produit

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Profil : Echelles

Structurées (0 à 10 : 1, 2, 3 … )Distribution plus qualitative

Facilité d’utilisation

Eviter les petites échelles : 1 à 3,4,5

Continues (Très faible à très fort)Distribution plus homogène

Utilisation plus difficile

Profil produit

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Profil : Descripteurs

1. Recherche des descripteurs : Selon absence ou présence préalable de descripteurs

2. Identification des termes possibles (si absence) : Génération de termes en petit comité sur la gamme des produits concernés

3. Consensus pour la sélection des descripteurs (10 -> 30) : pertinents

précis

discriminants

exhaustifs

indépendants

4. Références pour entraînement :Identification - Réalisation - Définition

→Râpeux

Profil produit

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Profil : Nombre de produits / Dispositifs

Blocs Complets (usuel)Tous les produits sont

présentés à tous les juges

Blocs Incomplets (ou BIE) :Equilibre des présentations

Traitements spécifiques

Importance de la saturation sensorielle ->Limitation du nombre de produits à évaluer en même temps

Maximum 2 produits (produits très saturants : cigarettes)

Maximum 6 produits (produits peu saturants : eaux)

Profil produit

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Profil : Codification / Présentation

Codification nécessaire :

présentation « à l’aveugle »

Utilisation de codes aléatoires à 3 chiffres

Eviter tous signes de reconnaissance

Equilibre des présentations nécessaire

Présentation aléatoire ou

Présentation en carrés latins ou

Présentation en carrés latins de Williams

Profil produit

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Profil : Mode de service / évaluation

Présentation Monadique

Par produit

Tous descripteurs

Présentation Comparée

Par descripteur

Tous produits

Profil produit

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Saisie d’un profil classique

Exemple de saisie

comparée

. Intensité de chacun des

descripteurs ?

. Commentaires sur cette

description ?

Profil produit

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Analyse des résultats

Texte (commentaires / description libre) :

. Comptage des occurrences brutes des mots

. Regroupements par synonymie / lemmatisation

. Prise en compte des modalisateurs

. Fréquence des mots-clés et analyses factorielles

Chiffres (intensité des descripteurs) :

. Distribution des notes

. Statistiques simples et graphiques

. Analyse de la variabilité -> signification

. Analyses multi-dimensionnelles

Traitement

des

produits et

des juges

Profil produit

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Statistiques descriptives

Représentations en profil vertical :Représentation en étoile :

Notes et commentaires bruts

Analyse de données

Information nécessaire mais non suffisante : signification !

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Distribution des notes et signification

Nécessité d’identifier la distribution des notes⇒ Utilisation des statistiques appropriées

Distribution gaussienne :

Utilisation des moyennes / écart-type / intervalles de confiance

Planche de Galton

Distribution non gaussienne :

Utilisation des rangs / sommes des rangs.

Analyse de données

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Données gaussiennes – 2 produits uniquement

Tests de Student apparié :

1. Différence entre produits, par juge

2. Calcul de la moyennes des différences

3. Calcul de l’écart-type

4. Statistique de Student

Tests de Student non apparié (comparé)

1. Calcul des moyennes et écart-type par produit, tous juges

2. Statistique de Student sur la différence des moyennes

Analyse de données

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Données gaussiennes – plus de 2 produits

Analyse de la variabilité

Source de

variabilité

Degrés de

liberté

(ddl)

Somme des carrés Carrés moyens F FischerComparaison de moyennes

(ppds)

Produits p-1 SCP=j*Σ(ŷpro - ŷ)² CMP=SCP/p-1CMP/CM

E

ppds prod., 5% = t(5%,ddl

err) * racine(2*SCE/j)

Juges j-1 SCJ=p*Σ(ŷjug - ŷ)² CMJ=SCJ/j-1 CMJ/CMEppds juges, 5% = t(5%,ddl

err) * racine(2*SCE/p)

Erreur ou

résiduelle(p-1)(j-1) SCE=SCT-SCP-SCJ

CME=SCE/(p-1)(j-

1)- -

Total (p*j)-1 SCT=Σ(ypro,jug - ŷ)² - - -

2. Les différences observées sont-elles significatives ?

Les différences observées ont elles représentatives d’un phénomène statistiquement différent ou non ?

1. Quels sont les facteurs prépondérants ?

Importance des différences en passant d’un juge à un autre juge ou en passant d’un produit à un autre produit ?

Modèle simple à deux facteurs :

Produits + juges, sans répétition

Analyse de données

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Données non gaussiennes – 2 produits uniquement

En cas de données appariées : Test de Wilcoxon

1. Rapprochement des deux séries de produits (a et b, par exemple)

2. Calcul des différences par paire (d)

3. Ordonnancement des différences en valeur absolue (r) avec prise en compte des ex-aequos

4. Affectation en r+ et en r – selon que a > b ou a < b

5. Somme des rangs R+, R-, nombre de paires (n) et statistique (unilatérale ou bilatérale) R de Wilcoxonsi n ≤ 20 ou statistique basée sur la loi normale réduite, si n>20.

En cas de données non appariées : Test U de Mann et Whitney

1. Rassemblement des valeurs des deux séries de produits

2. Ordonnancement des valeurs avec prise en compte des ex-aequos

3. Calcul de la somme des rangs pour les produits a et b

4. Calcul des Ua et Ub basés sur Ra,m et Rb,n – puis prise en compte du Umin

5. Statistique (unilatérale ou bilatérale) U de Mann et Whitney si m et n > 8 ou statistique basée sur la loi normale réduite.

Analyse de données

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Données non gaussiennes – plus de 2 produits

En cas de données appariées : Test de Friedmann

1. Transformation des notes en rangs par juge avec prise en compte des ex-aequos

2. Somme des rangs par produit tous juges confondus

3. Calcul de de la statistique F (ou F’ en cas d’ex-aequos)

4. Calcul de la statistique de Kramer pour les comparaisons par paire

En cas de données non appariées : Test H de Kruskal et Wallis

1. Rassemblement des valeurs des séries de produits

2. Ordonnancement des valeurs avec prise en compte des ex-aequos

3. Calcul de la somme des rangs pour chacun des produits

4. Calcul de H avec la somme des rangs et le nombre de valeurs par produit

5. Statistique H de Kruskal et Wallis si 3 produits avec moins de 5 valeurs, sinon statistique basée sur la statistique du Khi²

Analyse de données

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Analyse de données - stratégie

2 produits > 2 produits

Données

Normales(distribution gaussienne)

Tests de Student(appariés / non appariés)

Analyse de la variance(Tests de ppds / Newman&Keuls /

Duncan)

Données non

Normales(distribution non

gaussienne)

.Tests de Wilcoxon(bilatéral / unilatéral à droite et à

gauche)

.Tests U Mann et Whitney(bilatéral / unilatéral d&g)

.Tests de Friedmann(sans, avec ex-aequo : F,F’)

/ Test de Kramer)

.Tests H de Kruskal et

Wallis

Tests de

Kolmogorov-

Smirnov (<50)

Tests de Khi2

(>50)

Analyse de données

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Résultats d’un profil produit standard

Représentations, normalité & signification

Analyse de données

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Analyses multidimensionnellesComment décrire analyser et résumer un tableau de données ouencore représenter des objets décrits par plus de 3 dimensions ?

Analyses en Composantes Principales

Analyses Factorielles des Correspondances

STATIS

Analyse Procustéenne Généralisée

Classifications Ascendantes Hiérarchiques

Analyse de données

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Analyses en composantes principales

Approche et étapes d’interprétation :

a. Considérer le % d’inertie apportée par les premières

composantes (valeurs propres)(VP = Somme des distances entre individus le long de cette composante)

-> Qualité de la représentation des individus

b. Identifier les descripteurs participant le plus à la

constitution des composantes (vecteurs propres)(projections des variables sur les composantes = coef. de corrélation des

variables sur les composantes)

-> Signification de la nature des composantes

c. Identification des variables pertinentes et de leurs liens-> Représentation et liens entre variables

d. Position, proximités et éloignement des individus-> Représentation et distances entre individus

Analyse de données

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Liens entre représentations

Focales différentes basées

sur des valeurs de distances

Analyse de données

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Formation et entraînement du panel

Utiliser un ou plusieurs produits référents pour former et entraîner le panel

Avec des résultats de synthèse sur le

déroulement des formations

Panel

Sur la base de triangulaires

Sur la base de profils

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Validation des mesures : Etude du panel

Comment évaluer les notations ou les performances d’un juge ?

Graphiques de

comparaison par

juge ou par

descripteurs

Pour rappel, variabilité des mesures : . Facteur juge (Variance inter et intra)

. Facteur produit

Juges = instruments de mesure -> Nécessité de connaître ces instruments

Panel

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Performances des panélistes

Indicateurs de répétabilité/reproductibilité, de

discrimination, d’homogénéité, de consensus

Indice de reproductibilité = Racine du carré moyen de l’erreur divisé par la moyenne

du descripteur considéré – plus basse est la valeur, plus répétable est le juge

Indice de discrimination = Probabilité du facteur produit du descripteur considéré –

plus basse est la valeur, plus discriminant est le juge

Indice d’homogénéité panel = Probabilité de l’interaction Juge x Produit – nécessité

d’une valeur non significative (sup. 0.05)

Consensus panel = Inertie composante 1 au carré divisé par la somme des inerties

au carré d’une ACP produits x juges – plus la valeur est proche de 1, plus le panel est

consensuel

Panel

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Appréciation

Questions Acceptabilité / Préférence produits

. Comparaisons entre produits ?

. Amélioration des produits ?

. Evolution acceptabilité au cours du temps ?

. Compréhension préférence ?

Questions d'intentions d'achat / marché

. Développement des ventes ?

. Succès lancement d'un nouveau produit ?

Appréciation

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Appréciation - Origines des préférences

* Origine biologiques initiales (mimiques des

bébés -> sucré +)

* Déterminants culturels (Famille, religion,

pays, représentation)

* Familiarisation sensorielle (attrait de la

nouveauté : apprentissage parental)

* Complexité du produit (diminution de la

lassitude)

* Expériences positives ou négatives

(problèmes digestifs)

Complexité et multiplicité

de ces origines / racines

Appréciation

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Tests hédoniques

Tests de produits :

Evaluation des produits-> Comparaisons avec historiques d’appréciation

-> Corrélations avec des descriptions de produits

Questionnaires d’intention :

Pas d’évaluation des produits

-> Habitudes de consommation, préférences, marques

achetées, magasins fréquentés, intentions d’achat, …

Mesures comportementales :

Observations en situation

-> Fiabilisation des mesures

-> Pratiques culinaires, utilisation, …

-> expression impossible ou non verbale

Appréciation

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Tests de produits (principe)

Produits : Evaluation en aveugle (1 à 6 produits maximum)

Présentation des produits :Servis principalement en monadique (en salle ou à domicile)

Présentation :Codes aléatoires – Présentation aléatoire ou carrés latins

Panélistes :Minimum 60 panélistes (consommateurs représentatifs)

Questionnaire :Questions d’appréciation – Qualités et défauts, principalement

Quelles réponses attendues, et par conséquent

quelles questions ?

Appréciation

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Saisie d’un test de produits

Saisie des informations sur

différents supports (papier -

Internet – tablettes) en

fonction du contexte, sur

les produits ou les

personnes interrogées, et

selon les différentes

questions posées

Appréciation

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Traitement d’un test de produits

Analyse de données (cf. traitements sur profils)

Analyse et signification des fréquences

Segmentation selon les caractéristiques des panélistes

Preference Mapping interne & externe

Appréciation

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Travaux Pratiques 1/2

Mise en place de tests triangulaires

. Préparation du protocole

. Edition des feuilles

. Codification des verres

. Service

. Evaluation

. Saisie des données

. Edition des résultats

Travaux pratiques

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Travaux Pratiques 2/2

Mise en place de tests de profils

Evaluation et traitement

. Préparation du protocole

. Edition des feuilles

. Codification des verres

. Service des produits

. Evaluation

. Saisie des données

. Traitement des données

. Edition des résultats

. Interprétation

Conception des questionnaires

. Service de jus d’orange représentatifs

. Evaluation des produits

. Expressions sur les perceptions

. Sélection par consensus des termes

. Reprise et définition des termes : attributs

. (Conception de quelques références)

. (Evaluation des références)

Travaux pratiques

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Evaluation & compléments

Evaluation : Interprétation écrite des résultats (travail individuel)

. Description et interprétation des résultats des tests triangulaires.

. Description et interprétation des résultats statistiques concernant les tests

de profils.

. Revue des résultats sur les performances des juges.

Bibliographie et compléments :

. Traité d’évaluation sensorielle – Aspects cognitifs et métrologie des perceptions – Dunod - Paris.

. Evaluation sensorielle – Manuel méthodologique – Collection Tech&Doc Lavoisier - Paris.

. Recueil des normes en Analyse sensorielle – Afnor - Paris.

Travaux pratiques