Analyse de données sensorielles avec XLSTAT-Sensory, Paris, octobre 2017

Inscrivez-vous à cette formation de 3 jours sur l’utilisation des méthodes d’analyse sensorielle standard et avancées avec XLSTAT-Sensory, solution performante, complète et intuitive.

Analyse sensorielle avec XLSTAT-Sensory, formation 3 jours

Cette formation développe les méthodes d’analyse sensorielle les plus couramment utilisées aujourd’hui, incluant la collecte des données grâce aux plans d’expérience, l’analyse des effets produits, juges, séance, ou encore l’établissement d’un profil sensoriel et la segmentation des consommateurs, ou enfin l’analyse de tableaux multiples et la cartographie des préférences. De nombreux exemples sont développés pour permettre aux participants de se familiariser à la pratique de l’analyse des données sensorielles avec XLSTAT-Sensory.

Prérequis

Aucun

Objectifs

Acquisition de connaissances sur l’analyse des données sensorielles et utilisation efficace de la solution XLSTAT-Sensory

Programme

1. Introduction : statistique et analyse sensorielle – sensométrie

2. Les méthodes statistiques de base

• Analyses unidimensionnelles (principaux graphiques et indicateurs)

• Analyses bivariées (principaux graphiques et indicateurs)

• Test d'hypothèse (comparaison de moyennes, de variances)

Comment fournir une première description simple des produits, des différences entre ceux-ci ? Graphique sémantique différentiel.

3. L'analyse de la variance

• Les analyses usuelles à un et deux facteurs

• Extension à des modèles plus complexes (> 3 facteurs, effet aléatoire, modèle hiérarchique)

• Analyse de pénalités

Effets juge, produit, séance, etc. ; interaction juge/produit, juge/séance, etc. ; répétabilité, reproductibilité, performance de juges, juries. Comparaisons multiples de produits.

4. Approches non paramétriques

• Conditions d'utilisation

• Tests usuels (Wilcoxon, Mann et Whithney, Kruskal – Wallis)

Quelles approches utiliser lorsque les approches classiques ne s'appliquent plus ?

5. Le recueil de données sensorielles : la planification de séances d'évaluation

• Données hédoniques, données descriptives

• Plans de recueil usuels : blocs complets, incomplets, carrés latins, carrés de Williams, MOLS

• La stratégie des plans optimaux

Choix d'un plan complet ou incomplet ? Quel nombre de produits par juge ? L'ordre d'évaluation des produits (rang, arrière-effet) est-il important ?

6. Les analyses multidimensionnelles usuelles

• L'analyse en composantes principales (ACP)

• L'analyse factorielle des correspondances simples et multiples (AFC et ACM)

• La classification ascendante hiérarchique (CAH). La méthode de Ward

Établir des profils sensoriels ; construire un « espace produit » ; analyse « textuelle » de produits ; établir des groupes de produits, des segments de consommateurs.

7. L'analyse de tableaux multiples

• L'analyse factorielle multiple (AFM)

• L'analyse Procrustéenne Généralisée (GPA)

Analyse simultanée de variables descriptives et instrumentales, des résultats de plusieurs juries, de perception gustatives et olfactives, etc.

8. La cartographie des préférences

• Cartographie interne

• Cartographie externe

Comment relier préférences des consommateurs et caractéristiques organoleptiques et / ou instrumentales des produits ? Optimiser l'acceptation d'un produit par les consommateurs.

9. Approches « holistiques »

Introduction à quelques méthodes statistiques dites holistiques où les évaluateurs portent un jugement global sur les produits : napping, recueil direct de similarités ou épreuves de catégorisation.

10. Un test de discrimination des produits : l'essai triangulaire

Profils des formateurs

Emmanuel Périnel

Emmanuel Périnel est un consultant indépendant en analyse de données et statistiques. Il a reçu un doctorat de l’Université Paris IX-Dauphine en statistique appliquée après son DEA en mathématiques appliquées aux sciences économiques. Emmanuel a aussi été maître de conférence dans plusieurs établissements tels que l’Université Paris Dauphine, l’Agrocampus de Rennes, et enseignant vacataire à l'Université de Strasbourg et l'Université de Haute Alsace de Colmar. Ses travaux de recherche portent sur la discrimination par arbre et l’analyse sensorielle. Il a travaillé en tant que consultant pour de nombreux industriels, tels que Chanel, Firmenich, Société Générale ou encore EDF.
En savoir plus