Morphogrammes

Auteur: Christian Pinatel - CTO - AFIDOL

Article présenté ici dans le cadre du programme Olea 2020
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Exemple de morphogrammes représentant l'huile de Nyons AOC. Le bleu à gauche représente la composition en acides gras et le rose à droite représente la composition en triglycérides. Le valeurs sur chacune des échelles sont des pourcentages sur le champ de variation défini par la base de donnée (ici FATG-BD02). On voit nettement que parmi les huiles contenues dans cette base de données, l'huile de Nyons est au niveau minimal en acide palmitique, et très proche du niveau maximal en acide oléique

Un morphogramme est un graphique en étoile (réalisés sur Excel ®) destiné à identifier un produit parmi des produits comparables à partir d'un ensemble de caractéristiques mesurables. Cette méthode de représentation a été mise au point par Christian Pinatel, Denis Ollivier et Jacques Artaud dans le cadre du programme Oliv-track, en vue de permettre rapidement l'identification de l'origine variétale et éventuellement géographique des huiles d'olive, à partir de leur composition en acides gras et triglycérides. L'appellation "morphogramme" comprend la représentation graphique mais aussi et surtout le traitement préalable des données à l'aide d'une base de données spécifique à chaque produit, ici l'huile d'olive. La particularité de ce type de graphique réside dans le fait qu'il exprime, pour l'échantillon représenté, les écarts sur chacun des composés par rapport au standard du produit et non les valeurs brutes. Ainsi les particularités de tel ou tel échantillon, tel ou tel ensemble de produit est plus facile à identifier.Élaboration d'un mode de représentation efficace

L'objectif est de représenter graphiquement la composition des huiles d'olive de façon à pouvoir contrôler visuellement la conformité d'un échantillon.

Utilisation des histogrammes

Huiles de différentes espèces végétales

Histocolzaolive

Graphique 1: Comparaison de la composition en acides gras d'huiles provenant d'espèces végétales différentes sur un histogramme

La représentation de la composition en acides gras, par exemple, sur un graphique de type histogramme permet d'avoir une idée des acides gras majoritaires, et, au mieux, de distinguer des huiles issues d'espèces végétales différentes (voir graphique 1). Des différences apparaissent sur les composés quantitativement les plus importants, mais on ne peut pas voir les différences au niveau des acides gras minoritaires.

Huiles d'olive de différentes origines

Grloghocolza
 

Graphique 2: Comparaison d'huiles d'olives d'origine géographiques différentes

Si l'on utilise ce mode de représentation pour comparer par exemple les compositions d' huiles d'olives de deux provenances géographiques différentes (AOC Nice et AOC Haute-Provence sur l'exemple représenté sur le graphique 2), on ne voit quasiment pas de différences. Le problème majeur réside dans le fait que les différents composés se trouvent à des niveaux extrêmement différents, et qu'il est impossible de montrer à la fois des différences sur un acide gras en forte teneur et un acide gras en faible teneur. par exemple, l'acide oléique est toujours majoritaire, et des acides gras comme l'acide margarique ou l'acide gondoïque ne dépassent jamais 1%.

Utilisation des échelles logarithmiques et des graphiques en étoile (ou radar)

Grloghocolza

Graphique 3: Graphique en étoile permettant de comparer avec une échelle logarithmique la composition en acides gras d'une huile d'olive et d'une huile de colza

GrlogniceHP

Graphique 4: Graphique en étoile permettant de comparer avec une échelle logarithmique la composition en acides gras d'une huile d'olive de nice avec une huile d'olive de Haute-Provence

L'utilisation d'une échelle logarithmique pourrait permettre de mieux représenter l'ensemble des composants. Les histogrammes étant destinés habituellement à représenter des quantités proportionnelles aux surfaces des différents rectangles, il ne serait pas approprié de les utiliser avec des échelles logarithmiques. On peut cependant utiliser les graphiques dit "radar" ou "toile d'araignée", et ainsi gagner en efficacité sur le plan visuel, notamment pour les composants en faible teneur. On pourrait ainsi comparer facilement la "forme" obtenue avec l'huile d'olive avec celle obtenue à partir d'une autre huile végétale (graphique 3: huile d'olive et huile de colza). Mais les différences obtenues avec deux huiles d'olives de provenance différentes restent minimes (graphique 4: huiles d'olive AOC Nice et huile d'olive AOC haute-Provence)

Utilisation d'une échelle spécifique à l'huile d'olive

AGNice4

Graphique 5: Morphogramme des acides gras d'un échantillon d'huile d'olive AOC Nice

AGHP

Graphique 6: Morphogramme des acides gras d'un échantillon d'huile d'olive AOC Haute-Provence

Afin d'utiliser au mieux les possibilités de représentation graphique, on peut envisager d'utiliser une échelle spécifique à notre produit. Dans ce cas, on ne représente pas les valeurs brutes de chaque composant, mais l'écart par rapport à une teneur moyenne. Pour cela, il suffit de disposer pour chaque composant de sa teneur moyenne pour l'ensemble des produits sur lesquels on travaille (ici l'huile d'olive), ainsi que des teneurs maximales et minimales que le peut observer pour ce composant sur cet ensemble. Ensuite, on exprime la position de la teneur correspondant à l'échantillon par un pourcentage de variation sur l'ensemble ainsi défini.

Par exemple, pour l'acide palmitique (C16:0), la valeur moyenne pour l'huile d'olive est 11,78%, et les valeurs minimales et maximales utilisées sont respectivement 8,53% et 14,49%. Seule la valeur la plus éloignée de la moyenne est retenue (ici 8,53%). Ceci nous donne le champ dans lequel on placera la teneur en acide palmitique d'un échantillon à représenter: 11,78% ± 3,25.

L'application aux huiles d'olive représentées sur le graphique 4, ayant en acide palmitique des teneurs de 10,30% pour l'huile AOC Nice et 11,87% pour l'AOC Haute-Provence, donne respectivement les valeurs (10,30-11,78) / 3,25 = -45,5% et (11,87-11,78) / 3,25 = +2,8%. En répétant ces opérations sur la totalité des acides gras, on peut disposer d'une représentation de la composition en acides gras de chacune des deux huiles. (Graphiques 5 et 6). Les particularités de chacune des huiles apparaissent alors nettement, comme par exemple les teneurs très élevée en acides margarique et margaroléique pour l'huile de Haute-Provence.

Expression de l'homogénéité sur les variables

AGSalonenque

Graphique 7: Morphogramme des acides gras de l'huile de variété "Salonenque" obtenu à partir de 50 échantillons: bons résultats.

AGPetitribier

Graphique 8: Morphogramme des acides gras de l'huile de variété "Petit ribier" obtenu à partir de 6 échantillons: trop peu d'échantillons, vérifier la provenance des échantillons, résultats à examiner au cas par cas en particulier pour le composé C24:0

Lorsque l'on a une série d'échantillons correspondant à une provenance particulière (Aire d'appellation d'origine, pays, variété), il est très utile d'inclure dans la représentation graphique un élément permettant de juger l'homogénéité des échantillons à partir des différentes variables. Pour cela, on peut faire apparaître deux courbes de part et d'autre de la moyenne, correspondant au premier et au troisième quartile. On obtient ainsi, au lieu d'une ligne simple, une bande de couleur dont la largeur varie avec la dispersion sur la variable correspondante. On aura donc en gros trois cas:

  • lorsque la bande de couleur est étroite dans son ensemble, c'est qu'il y a une très bonne homogénéité et que le nombre d'échantillons est correct;
  • lorsque la bande de couleur présente un élargissement flagrant en face d'un composé particulier, il est utile de revoir l'analyse de certains échantillons;
  • lorsque la bande de couleur est large en de nombreux points, c'est que le nombre d'échantillons est insuffisant.

La base de données

Le bon fonctionnement de ces outils nécessite l'élaboration d'une base de données spécifique, donnant notamment la moyenne, et les valeurs extrêmes. Comme les représentations dépendent de la base de données, celle-ci doit changer le moins souvent possible et sa dénomination doit figurer sur chaque morphogramme. Dans le cadre du programme Oliv-track, la première base de donnée élaborée a été dénommée "FATG-BD01". Une nouvelle version, plus complète et allégée, a été élaborée à la fin du programme et dénoméee "FATG-BD02". Après une mise à jour dans la même lignée ("FATG-BD02") une nouvelle forme a été élaborée e dans le cadre du programme Olea 2020, "FATG-DB04". Celle ci utilise maintenant des valeurs statistiques comme bornes, et non plus les valeurs extrêmes.

Fiches de référence

Ci-dessous figurent les fiches disponibles permettant de vérifier la conformité des huiles trouvées sur le marché étiquetées en AOC françaises. Les résultats des analyses de la composition de l'échantillon en acides gras et triglycérides peuvent être confrontés aux fiches de références établies sur plusieurs campagnes.

 
120px-AGTGNîmes

AOC DE NIMES

120px-AGTGNice

AOC NICE

120px-AGTGNyons

AOC DE NYONS

120px-AGTGAIX

AOC D'AIX EN PROVENCE

120px-AGTGHP

AOC HAUTE PROVENCE

120px-AGTGVdB

AOC VALLEE DES BAUX DE PROVENCE

120px-AGTGCorse

AOC CORSE

 
 

La composition de l'huile obtenue par les variétés aglandau et olivière figure sur leurs pages respectives.

Les morphogrammes peuvent permettre une interprétation rapide de la conformité. Pour cela, un outil élaboré sur Excel® peut être téléchargé ici

Un exemple d'utilisation à partir d'échantillons connus peut être consulté en téléchargeant ce fichier.

Bibliographie

Ollivier D., Pinatel C., Dupuy N., Guérère M., Artaud J. (2007). Caractérisations sensorielles et chimiques des huiles d’olive vierges de six AOC françaises. OCL 14 (2) 116-130.