Le projet NAME-SA vise à développer et mettre en œuvre une approche intégrée de spectroscopie non destructive pour l’évaluation de la qualité et de la sécurité des produits carnés.
Contexte
Le projet NAME-SA s’inscrit dans un contexte où le contrôle de la qualité, de la sécurité et de l’authenticité des produits carnés représente un enjeu majeur pour la filière agroalimentaire et la confiance des consommateurs. Les méthodes d’analyse conventionnelles peuvent nécessiter des prélèvements, une préparation des échantillons et un temps d’analyse important. Dans ce contexte, le projet vise à développer une approche intégrée basée sur des techniques de spectroscopie et d’imagerie hyperspectrale, permettant d’évaluer les caractéristiques de la viande de manière rapide et non destructive. Mené en collaboration entre le Centre wallon de Recherches agronomiques (CRA-W), Gembloux Agro-Bio Tech et l’Université de Stellenbosch en Afrique du Sud, le projet combine des compétences complémentaires en analyse des aliments, en chimiométrie et en traitement des données. L’objectif est notamment de développer des modèles prédictifs robustes, en s’appuyant sur des techniques d’apprentissage automatique, afin de contribuer à un contrôle plus efficace et fiable de la qualité et de la sécurité des produits carnés.
Objectifs
Les principaux objectifs sont :
- Explorer la faisabilité de l’intégration de spectromètres benchtop, portables, et de l’imagerie hyperspectrale pour l’évaluation multi-paramètre de la viande.
- Développer des modèles de calibration robustes pour prédire les attributs de qualité, les paramètres de sécurité et les marqueurs d’authenticité.
- Transférer les modèles de calibration développés.
- Optimiser la fusion de données et les techniques de modélisation prédictive basées sur l’apprentissage automatique.
- Valider l’approche sur un large éventail de produits carnés et de procédés industriels.
- Renforcer les collaborations entre les équipes sud-africaine et belge, avec une attention particulière à la formation de jeunes chercheurs.
Déroulement
Cette recherche pluridisciplinaire a permis de dépasser les approches conventionnelles en associant des modalités d’imagerie complémentaires, en mobilisant des techniques avancées d’analyse des données et en développant des outils d’inspection complète des produits carnés adaptés aux contextes régionaux. Elle a ainsi mis en évidence le caractère novateur de cette approche ainsi que sa pertinence à l’échelle internationale.
Résultats obtenus
Ce projet a permis de développer un cadre innovant d’imagerie hyperspectrale NIR pour assurer une inspection complète des produits carnés. Les résultats obtenus au niveau de laboratoire ainsi qu’avec des échantillons issus de l’abattoir a permis de caractériser les paramètres de qualité et les critères de sécurité des produits carnés au moyen de modèles prédictifs.
Des approches avancées d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning) ont été explorées afin d’intégrer les différentes sources de données d’imagerie et d’extraire des caractéristiques pertinentes relatives à la fois à la composition chimique des produits (nutriments, adultérants et marqueurs d’altération) et à leur structure physique (défauts, contaminants et répartition des différents composants).
Le projet a permis de développer des modèles robustes et adaptés aux conditions locales, sur la base d’échantillons représentatifs de diverses catégories de produits carnés présentant un intérêt particulier pour l’Afrique du Sud et la Belgique. Le transfert de connaissances entre les pays partenaires a été favorisé par des échanges de chercheurs. Les solutions validées ont été diffusées auprès des acteurs du secteur industriel afin de faciliter leur adoption et de contribuer à l’amélioration de la sécurité sanitaire des aliments, de l’assurance qualité et de la confiance des consommateurs.
Partenaires
- Stellenbosch University (Afrique du Sud)
- Département des sciences alimentaires : expert en microbiologie alimentaire, spectroscopie, food science (en particulier la viande).
- Gembloux Agro-Bio Tech (Belgique)
Expertise en spectroscopie, traitement de données et bovins.
Financement
Le projet est un projet bilatéral de mobilité PINT-BILAT-M NRF (South Africa) 2024) du F.R.S.-FNRS.
Des financements complémentaires sont alloués à l’équipe sud-africaine par la National Research Foundation (NRF), couvrant les missions de terrain, les échanges scientifiques et l’organisation d’ateliers
Equipe
