L’appréciation par le consommateur d’un produit alimentaire comme le chocolat est en grande partie due à sa composante aromatique. La perception de cette composante est étroitement liée à la libération des composés d’arômes lors de la consommation du produit. Une étude sensorielle systématiquement menée par la société Valrhona dans une démarche de qualification de ses chocolats noirs de pures origines, fabriqués selon un procédé standard à partir de lots de cacao différents, permet de classer ces chocolats, selon leur profil, en quatre grands pôles sensoriels. Le travail entrepris avait pour but la compréhension de l’origine de cette classification sensorielle par la mise en œuvre de techniques de caractérisation des molécules volatiles responsables de l’arôme des chocolats.Dans un premier temps, l’empreinte globale en composés volatils d’un lot de 206 chocolats représentatifs des quatre pôles sensoriels a été obtenue via une méthode d’analyse couplant un headspace dynamique à la spectrométrie de masse en injection directe, utilisant l’ionisation par transfert de protons (PTR-ToF-MS). Des analyses multivariées des données, et notamment une analyse discriminante de type PLS-DA, ont permis d’élaborer un modèle de prédiction de la classification sensorielle des chocolats basé sur leur composition en molécules volatiles. Différentes méthodes de sélection de variables ont permis de souligner l’existence de composés volatils particuliers capables de discriminer les quatre pôles sensoriels de chocolats.Le potentiel aromatique de 12 chocolats parmi les 206 (trois de chaque pôle) a ensuite été déterminé suite à l’extraction des arômes par une méthode de distillation sous vide dans une analyse par chromatographie en phase gazeuse couplée, d’une part, à l’olfactométrie (GC-O) basée sur la fréquence de détection obtenue par 12 juges, et d’autre part, à un spectromètre de masse (GC-MS) pour l’identification des composés odorants. Ainsi, des composés d’arômes permettant de discriminer les différents pôles sensoriels ont pu être caractérisés au moyen d’une analyse factorielle des correspondances.Enfin, l’analyse « nosespace » d’un jury de 12 personnes dégustant 8 chocolats (deux de chaque pôle parmi les 12 précédents) a été réalisé en PTR-MS. Cette étude, couplée à une analyse sensorielle temporelle (Dominance Temporelle des Sensations, DTS), a permis d’obtenir des données temporelles instrumentales et sensorielles de manière simultanée. L’analyse DTS révèle dans une analyse en composantes principales (ACP) une bonne discrimination des pôles sensoriels, avec des descripteurs dominants similaires dans les pôles 1 et 4, d’une part, et dans les pôles 2 et 3, d’autre part. L’analyse nosespace a permis le suivi de la libération en temps réel de 26 composés d’arômes. La relation entre les deux jeux de données (instrumentales et sensorielles) a été étudiée au moyen de l’indice AWD (Abundance While Dominance) qui représente l’abondance de chaque ion pendant qu’une sensation est dominante. Des analyses factorielles des correspondances menées sur les AWD ont permis pour chaque échantillon de déceler des relations entre composés d’arômes libérés et sensations dominantes. / Consumers’ appreciation of chocolate is mostly due to its aromatic composition. Perception of this component is clearly linked to the release of aroma compounds during chocolate consumption. A systematic sensory evaluation is conducted by the Valrhona Company in order to qualify their pure origin dark chocolates manufactured according to a standard process from differing cocoa batches. The obtained sensory profiles allow classifying the chocolates into four sensory categories, named poles. The objective of the present work was to understand the molecular origin of this sensory classification by using techniques aimed at characterizing volatile organic compounds (VOC) responsible for chocolate flavour.Firstly, global VOC profiles of a set of 206 chocolate samples classified in the four sensory poles were analysed by a direct injection mass spectrometry method using proton transfer reaction as ionisation process (PTR-ToF-MS). A supervised multivariate data analysis based on discriminant analysis of the PLS-DA type allowed the construction of a classification model that showed excellent prediction capability based on VOC composition of the chocolates. Variable selection using dedicated methods pinpointed some volatile compounds important for the chocolates sensory discrimination.Then, the aroma potential of 12 chocolate samples (chosen among the 206 ones with three samples representative of each pole) was investigated on aroma extracts obtained by distillation under vacuum. Gas chromatography coupled to olfactometry (GC-O) and to mass spectrometry (GC-MS) was used to detect and identify the odorous compounds. GC-O data were obtained by 12 assessors using the detection frequency method. Aroma compounds allowing the discrimination of the sensory poles were determined thanks to a correspondence analysis.Finally, a nosespace analysis conducted by 12 assessors on 8 chocolates (two in each pole among the preceding 12) was realised using PTR-MS. This analysis was conducted simultaneously with a temporal sensory analysis (Temporal Dominance of Sensations, TDS), allowing temporal instrumental and sensorial data to be obtained. A principal component analysis (PCA) conducted on the TDS data revealed a good discrimination of the sensory poles, with similar dominant attributes in poles 1 and 4, on the one hand, and in poles 2 and 3, on the other hand. The nosespace data displayed real time release curves of 26 aroma compounds. The relationships between instrumental and sensory data were investigated thanks to the AWD (Abundance While Dominance) index that measures the abundance (area under the curve) of each ion during the dominance of a given sensation. Correspondence analyses of the AWD indices conducted for each chocolate sample allowed to define some relationships between dominant sensations and some released aroma compounds.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2019UBFCK012 |
| Date | 26 March 2019 |
| Creators | Deuscher, Zoé |
| Contributors | Bourgogne Franche-Comté, Le Quéré, Jean-Luc, Rosier-Labouré, Hélène, Boulanger, Renaud |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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