Abstract :
[fr] L’utilisation de la spectrométrie moyen infrarouge à transformée de Fourier (FT-MIR) dans le cadre des analyses du lait a permis récemment de développer des modèles de prédiction pour une large gamme de nouveaux phénotypes. Pour garantir leur robustesse, il est important de couvrir au maximum la variabilité phénotypique. De plus, la qualité des prédictions doit être assurée via la maîtrise de l’ensemble des facteurs pouvant l’influencer. L’objectif de cette thèse est de faire la synthèse de recommandations et pratiques permettant d’assurer la robustesse tout en maintenant la qualité des prédictions FT-MIR des échantillons de lait analysés en routine. Premièrement, la sélection des échantillons est importante. Deux stratégies d’échantillonnage ont été investiguées afin d’accroître la variabilité du set d’échantillons de calibrage. La première reposait sur une méthode originale de tri des échantillons de référence à analyser sur base de leur variabilité spectrale (X). Une deuxième visait à créer de la variabilité dans le set de calibration directement à partir du phénotype (y). Ensuite, le choix de l’analyse de référence est un facteur important qui ne doit pas être exclusivement basé sur la précision. En effet, d’autres critères devront aiguiller ce choix afin de composer avec les contraintes techniques, pratiques, financières et éthiques. L’utilisation d’un prétraitement ou le choix de l’algorithme utilisé pour construire un modèle influencera également ses performances. D’autre part, la plupart des nouveaux modèles utilisent une plus grande quantité de nombres d’ondes, voire l’utilisation de corrélations indirectes. Le contrôle des interférences et des déviations spectrales des appareils sera donc un point important à maitriser, car toute déviation pourra entraîner des conséquences fâcheuses. Ainsi, l’utilisation de méthodes de standardisation spectrale adéquates semble une solution prometteuse. Les procédures actuellement utilisées en routine pour valider les méthodes, pour assurer leur adaptabilité à une zone géographique donnée, ou encore pour contrôler la qualité au quotidien des appareils de routine, devront subir des adaptations ou de nouvelles procédures devront être créées. En conclusion, ce travail de thèse, reflétant 20 ans d’expérience, a pu mettre en avant de nombreuses solutions et développements futurs pour permettre d’améliorer la robustesse des équations et maintenir la qualité des prédictions en routine. Les résultats obtenus soulignent le besoin de créer des collaborations internationales tant pour le développement des modèles prédictifs que pour éditer des recommandations afin d’utiliser pleinement les potentialités de la spectrométrie FT-MIR pour l’analyse du lait.
[en] The use of Fourier Transform Medium Infrared Spectrometry (FT-MIR) in milk has recently allowed the development of prediction models for a wide range of new phenotypes. To ensure their robustness, it is important to cover as much phenotypic variability as possible. Moreover, the quality of predictions must be ensured by controlling all the factors that can influence it. The objective of this thesis is to synthesize recommendations and practices to ensure the robustness while maintaining the quality of FT-MIR predictions of milk samples analyzed in routine. First, sample selection is important. Two sampling strategies were investigated to increase the variability of the calibration sample set. The first was based on an original method of sorting the reference samples to be analyzed on the basis of their spectral variability (X). A second one aimed at creating variability in the calibration set directly from the phenotype (y). Then, the choice of the reference analysis is an important factor that should not be exclusively based on precision. Indeed, other criteria will have to guide this choice in order to deal with technical, practical, financial and ethical constraints. The use of pre-processing or the choice of algorithm used to build a model will also influence its performance. On the other hand, most of the new models use a larger number of wave numbers, or even the use of indirect correlations. The control of interferences and spectral deviations of the devices will be an important point to master, because any deviation could lead to unfortunate consequences. Thus, the use of adequate spectral standardization methods seems a promising solution. The procedures currently used in routine to validate methods, to ensure their adaptability to a given geographical area, or to control the quality of routine equipment, will have to be adapted or new procedures will have to be created. In conclusion, this thesis work, reflecting 20 years of experience, was able to put forward many solutions and future developments to improve the robustness of the equations and maintain the quality of predictions in routine. The results obtained underline the need to create international collaborations both for the development of predictive models and for issuing recommendations in order to fully use the potentialities of FT-MIR spectrometry for milk analysis.
