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Intégration des connaissances expertes appliquée à l’affinage de camemberts

fabrication de fromages à la louche
© J.A. Prost
L’objet de cette étude est la reconstruction des dynamiques d’affinage d’un fromage de type camembert à partir de l’ensemble des connaissances disponibles. Parmi ces connaissances, le savoir faire des experts a été considéré. Ces savoir-faire sont difficiles à recueillir, c'est le « paradoxe de l'expertise » bien connu en intelligence artificielle. En même temps des méthodes ont été développées en psychologie cognitive pour éliciter les connaissances expertes. Une de ces méthodes a été mise place avec succès dans le cadre de notre travail sur l'affinage de camembert. Les données d'experts, formalisées sous forme de mesures sensorielles ont été confrontées à des analyses microbiologique, physicochimique et biochimique de fromages en cours d'affinage. Une très bonne corrélation a pu être établie entre les données observées au niveau macroscopique et celles mesurées au niveau microscopique. En parallèle, à partir (1) de ces connaissances provenant d’experts, (2) des hypothèses posées par les scientifiques pour représenter les lois physiques et les cinétiques réactionnelles en cours d’affinage et (3) des bases de données disponibles, un modèle représentant les dynamiques réactionnelles complexes en cours d’affinage a été développé et validé avec plus de 80% de bonnes réponses sur base de test.
Un programme soutenu par l'agence nationale de la recherche (ANR)Cette étude s’inscrit dans le projet «Intégration des connaissances et méthodes de viabilité pour maitriser la qualité alimentaire» (INCALIN) financé par l’ANR
Ecole Polytechnique, Institut des Systèmes complexes de Paris Ile de France : Paul Bourgine
INRIA Saclay : Evlyne Lutton
Laboratoire d’Informatique de Paris 6 : Pierre-Henri Wuillemin
et ACTILAIT pour les tests d’affinage : Jean-René Kerjean

Références :

1.    Barrière, O., Lutton, E., Baudrit, C., Sicard, M., Pinaud B., Perrot, N. (2008). Modeling Human Expertise on a Cheese Ripening Industrial Process Using GP. Lecture Notes in Computer Science, Parallel Problem Solving from Nature – PPSN X , Springer Berlin/Heidelberg (Eds). Vol 5199, pp. 859-868.
2.    Baudrit, C., Wuillemin, P.H., Sicard M., Perrot, N. (2008). A Dynamic Bayesian Network to Represent a Ripening Process of a Soft Mould Cheese. Lecture Notes in Computer Science, Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems. Springer Berlin/Heidelberg (Eds). Vol 5178, pp. 265-272.
3.    Sicard M., Guillon M. (2008). Comment pérenniser les savoir-faire ? Process-alimentaire, Ed. Dubois-Baudry, p.66, sept. 2008.
4.    Sicard M., Perrot N., Leclercq-Perlat M.-N., Corrieu G.,(2008). Towards integration of expert skills and instrumental measurements for monitoring cheese throughout the ripening process: Application to Camembert-type cheeses. International Dairy Journal. (en cours de soumission).

Voir aussi

L'activité Intégration des connaissances
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Rédaction : Nathalie Perrot
Date de création : 30 Juin 2010
Mise à jour : 05 Juillet 2010
Contact : Nathalie Perrot

Unité Génie et Microbiologie des Procédés Alimentaires,
INRA-AgroParisTech, Grignon
nathalie.perrot@grignon.inra.fr