Méthode rapide pour évaluer la qualité de l’huile d’olive extra vierge

Une équipe de chercheurs des Universités de Bari et de Milan a développé un système innovant d’analyse non destructive pour l’évaluation rapide, durable et à faible coût de la qualité de l’huile d’olive vierge extra (HOVE). Cette avancée représente un outil efficace dans la lutte contre l’adultération et la fraude dans l’un des secteurs alimentaires les plus touchés.

Le nouveau protocole, publié dans la revue Food Chemistry, est basé sur l’application d’approches chimiométriques et d’intelligence artificielle (IA) à la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FT-IR).

L’objectif principal est d’estimer la concentration d’esters éthyliques d’acides gras, qui sont des indicateurs clés de la qualité et de l’authenticité de l’HOVE. Actuellement, ce paramètre est déterminé par chromatographie en phase gazeuse (CPG). Bien que la CPG soit fiable, c’est une procédure complexe, lente, coûteuse et qui nécessite l’utilisation de réactifs chimiques et de laboratoires spécialisés.

La méthode proposée tire parti des informations obtenues par la spectroscopie FT-IR, qui génère une empreinte digitale spectrale du produit. Cette empreinte est analysée à l’aide d’analyses multivariées et de modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning).

L’algorithme le plus efficace identifié dans l’étude utilise la technique XGBoost. Grâce également à l’utilisation d’outils d’IA explicable, l’algorithme est capable d’identifier et d’interpréter les régions spectrales les plus fortement associées à la présence des esters éthyliques. Ce processus permet de détecter des corrélations qui sont invisibles à l’œil humain et aux méthodes d’analyse traditionnelles, sans qu’il soit nécessaire de détruire l’échantillon.

La mise en œuvre de cette technologie a le potentiel de réduire drastiquement le temps et les coûts d’analyse, en plus de diminuer l’impact environnemental associé aux méthodes traditionnelles. Elle permettra un criblage rapide d’un plus grand nombre d’échantillons, offrant une indication immédiate et fiable de la conformité du produit.

Bien que cette approche ne remplace pas encore la méthode officielle (chromatographie en phase gazeuse), elle peut immédiatement servir d’outil préliminaire efficace pour les producteurs, les usines, les consortiums et les organismes de certification, améliorant concrètement les processus de contrôle de la qualité.

L’équipe de recherche, qui fait partie du projet METROFOOD-IT, travaille déjà à élargir l’ensemble de données expérimentales et à étendre la méthodologie à l’évaluation d’autres paramètres importants de qualité de l’HOVE, tels que :

 
• L’acidité

 

• L’indice de peroxyde

 

• La teneur en phénols

L’objectif final est de développer un système intégré capable d’offrir une évaluation complète et rapide du produit, révolutionnant le contrôle de la qualité dans le secteur agroalimentaire. La combinaison de la spectroscopie avec l’intelligence artificielle se profile comme l’avenir pour rendre les tests de qualité plus accessibles et plus efficaces.