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Détermination de l'origine géographique du cacao par spectrométrie proche infrarouge : estudio preliminar

Davrieux F., Assemat S., Boulanger R., Cros E.. 2005. In : 14th International Cocoa Research Conference. Proceedings : rumo a uma economia sustentavel do cacau - quais as estrategias para este fim ?. Lagos : Cocoa Producers' Alliance, p. 1047-1052. Conférence Internationale sur la Recherche Cacaoyère. 14, 2003-10-13/2003-10-18, Accra (Ghana).

La traçabilité des produits alimentaires dont le cacao, est une demande forte des consommateurs. Des méthodes simples et rapides sont alors nécessaires pour effectuer un contrôle à posteriori de l'origine de la matière première. Le cacao est un bon modèle de la complexité du problème car la variabilité de la qualité dépend de très nombreux facteurs dont la variété, le terroir et le traitement post-récolte. Cette qualité est reliée à la composition biochimique. Or, s'il existe dans quelques cas très rares des marqueurs biochimiques de la variété, il n'existe pas aujourd'hui de marqueurs de l'origine géographique. Les méthodes d'empreintes globales sont à l'heure actuelle un moyen simple d'aborder ce problème. La spectrométrie proche infrarouge (SPIR) a été testée comme moyen de discriminer entre 3 origines géographiques. Pour cette étude, les spectres proche infrarouge de 182 échantillons décortiqués broyés: 70 de Côte d'Ivoire (Amelonado, Forastero hybrides, descendances libres), 32 de Trinidad (Forastero et Trinitario) et 80 du Venezuela (Criollo modernes et Trinitario) ont été acquis en réflectance diffuse à l'aide d'un monochromateur Foss 6500. Ces échantillons prennent en compte la variabilité due au post récolte et à 3 années de production. Différentes méthodes de classification basées sur les données spectrales telles que la régression "partial least square" (PLS), l'analyse discriminante sur composantes principales et l'analyse discriminante pas à pas, ont été testées. Le modèle discriminant développé à partir des composantes principales extraites des données spectrales, après élimination des bandes d'absorption de l'eau, permet de classer avec 100% de réussite les échantillons en fonction des pays. Les performances du modèle ont été testées en prédiction de la façon suivante: 20% des échantillons tirés au hasard parmi les 182 ont été classés correctement en appliquant un modèle discriminant construit à partir des échantillons restants. Ces résultats sont pro

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