Une méthode d’acquisition de données de mycologie prévisionnelle plus rapide et performante au service de l’industrie agroalimentaire
Deux équipes du Carnot AgriFood Transition, le centre technique ADRIA et le Laboratoire Universitaire de Biodiversité et Ecologie Microbienne (LUBEM), ont collaboré sur le projet LIGHT avec l’objectif de valider l’utilisation de la néphélométrie laser pour prédire le comportement des levures et moisissures d’altération en productions agroalimentaires, et ainsi accélérer le développement de la mycologie prévisionnelle en milieu industriel.
Prévoir le comportement des levures et moisissures d’altération : un enjeu clé en agroalimentaire
La mycologie prévisionnelle représente un intérêt fort pour les industriels autour des problématiques récurrentes que sont la durée de vie des aliments, les altérations organoleptiques et le gaspillage alimentaire, notamment dans les secteurs laitiers et ceux des produits de boulangerie, viennoiserie et pâtisserie, qui sont particulièrement concernés par le développement de levures et de moisissures d’altération.
« On estime les pertes économiques imputables aux contaminations fongiques à plusieurs centaines de millions d’euros par an pour certains secteurs industriels, bien qu’une évaluation précise demeure complexe à réaliser » précise Nicolas Nguyen Van Long, Responsable d'activité - Quantification et Prévision du Comportement Microbien à l’ADRIA et co-porteur du projet LIGHT¹.
La validation d’une technique innovante pour le développement de la mycologie prévisionnelle
Alors que la microbiologie prévisionnelle, qui a pour but de prévoir le développement des micro-organismes, est largement reconnue et utilisée par l’industrie agroalimentaire pour anticiper et contrôler le développement des bactéries pathogènes, son application aux levures et moisissures d’altération est encore limitée par les contraintes des techniques culturales classiques, souvent chronophages et nécessitant des ressources importantes.
C’est pour permettre le développement de la mycologie prévisionnelle que les équipes de l’ADRIA et du LUBEM ont développé LIGHT : un projet de recherche qui a travaillé sur l’application de la néphélométrie laser pour générer des données à haut-débit sur le comportement des levures et moisissures d’altération. La miniaturisation et l’automatisation permises par cette technique présentent de nombreux avantages, notamment celui de réduire le temps et les ressources nécessaires à la production de modèles prédictifs.
“L’acquisition simultanée de nombreuses données analytiques offerte par la néphélométrie laser facilite l’accessibilité aux outils de mycologie prévisionnelle à l’industrie agroalimentaire, une retombée attendue du projet LIGHT » explique Nicolas Nguyen Van Long.
Afin de valider l’équivalence entre les méthodes classiques et la néphélométrie laser dans l’acquisition de données à haut-débit, les travaux de recherche ont été structurés en trois sous-projets visant à évaluer l’influence des facteurs biotiques et environnementaux sur le système de mesures et à valider la capacité de la néphélométrie laser à produire des données exploitables en mycologie prévisionnelle.
L’enrichissement de l’outil Sym’Previus avec un module fongique : une avancée significative pour les industriels de l’agroalimentaire
S’il a mis en évidence l’influence des paramètres du néphélomètre laser sur la performance des mesures et la nécessité de poursuivre certaines démonstrations, le projet LIGHT représente une avancée importante pour la mycologie prévisionnelle. Il a permis à l’ADRIA et au LUBEM d’augmenter leur puissance d’analyse dans ce domaine en faveur d’une maîtrise accrue de la sécurité sanitaire des aliments, notamment sur des projets de plus grande envergure.
Ces travaux de recherche ont également facilité l’acquisition des données nécessaires à l’ajout d’un nouveau module fongique à Sym’Previus, un outil de prévision du comportement microbien codéveloppé par l’ADRIA et largement utilisé par les industriels de l’agroalimentaire.
« Ce nouveau module est un atout majeur pour les entreprises qui disposent maintenant d’un outil capable de prévoir le développement de certaines moisissures, ce qui pourra leur être crucial pour garantir la sécurité et la qualité de leurs productions, mais aussi accroître leur compétitivité » conclut Nicolas Nguyen Van Long.
¹Projet de ressourcement réalisé avec le soutien de l’Institut Carnot AgriFood Transition, et le soutien financier de l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) et du Conseil Régional de Bretagne
