Fuzzy inference systems to model sensory evaluation
Systèmes d'inférence floue pour modéliser l'évaluation sensorielle
Résumé
This chapter proposes a fuzzy approach to model the relationship between expert sensory evaluation and consumer preference. An induction method is used to extract qualitative knowledge from the data sample. The induction process is run under interpretability constraints to ensure the fuzzy rules have a meaning for the human expert. To gain interpretability one should tolerate a loss of accuracy. Applying the complete procedure to a food product underlines the importance of data preprocessing and demonstrates that qualitative knowledge can help to relate product attributes to consumer ratings.
Ce chapitre propose une approche par système d'inférence floue pour modéliser la relation entre les profils sensoriels définis par les experts et les préférences exprimées par les consommateurs. Une méthode d'induction permet d'extraire de la connaissance qualitative des données. La procédure d'induction est contrainte afin d'assurer que les règles induites soient interprétables par l'expert. Ce gain d'interprétabilité peut s'accompagner d'une perte, contrôlée, de précision. L'application de l'ensemble de la procédure à des produits agro-alimentaires souligne l'importance du prétraitement des données et montre que les règles floues peuvent aider à la mise en relation des caractéristiques sensorielles avec la préférence des consommateurs.