La spectrométrie de réflexion dans le proche infrarouge a été utilisée avec succès pour la prédiction de la teneur en arabica dans des mélanges de cafés commerciaux torréfiés et moulus. Dans un premier temps une base de données de spectres est constituée. Cette base comprend des cafés torréfiés arabica, robusta et des mélanges préparés en laboratoire dont la teneur en arabica varie régulièrement entre 0 et 100%. Les différentes méthodes de régression multivariées testées sont : la régression linéaire multiple, la régression sur composantes principales et la régression par les moindres carrés partiels. A partir de la population de spectres une équation de calibration est développée en appliquant la régression par les moindres carrés partiels (PLS). Cette équation permet de prédire avec une précision satisfaisante la teneur en arabica de cafés torréfiés moulus. L'erreur standard de prédiction (SEP) est estimée à 3,8% et le coefficient de détermination pour la régression est égal à 0.99.