Durées et températures des di¤érentes étapes du circuit logistique des

Aucune étude réalisée à ce jour n’a relevé les durées et les ‡uctuations des températures au cours des étapes du circuit logistique de la salade en sachet. Cependant des données provenant d’études variées peuvent être assimilées à celles-ci. Trois principales sources de données ont été utilisées pour reconstituer les couples durées-températures des huit étapes composant le circuit logistique de la salade en sachet :

1. une étude réalisée par l’Afssa avec la collaboration du Cemagref (Afchain, 2005; Afchain et al., 2005) qui a consisté à placer des capteurs thermiques dans des plaques de saumon fumé pour suivre l’évolution des températures au cours de leur circuit logistique. Les durées des di¤érentes étapes ont également été déterminées. Cette étude a été e¤ectuée dans le cadre d’un projet plus large (Afssa, 2006) incluant une analyse quantitative du risque lié à la présence de Listeria monocytogenes dans les plaques de saumon fumé (Pouillot, 2006; Pouillot et al., 2007). Etant donnée la similitude du saumon fumé et de la salade en sachet au niveau des recommandations de conservation (4_{C), de}

l’emplacement des produits dans les meubles de vente et en considérant que la salade en sachet a la même réaction au changement de température que le saumon fumé, les distributions de probabilité des températures établies dans l’étude Afssa-Cemagref peuvent être assimilées à celles de la salade en sachet pour les étapes similaires, 2. des dires d’experts interrogés sur la durée et la température de chaque étape subie par

les salades en sachet de la sortie de la chaine de fabrication jusqu’à la vente,

3. une enquête réalisée par l’Actia (Stahl et al., 2006) relevant les habitudes d’achat, de conservation et de consommation de 900 personnes.

Suivi thermique des plaques de saumon fumé au cours de la chaîne du froid, l’étude Afssa-Cemagref

Protocole Deux campagnes de mesure ont été menées a…n de collecter les pro…ls ther- miques subis par les plaques de saumon au cours de leur circuit logistique et a…n d’ajuster des lois de probabilité sur ces données. La première campagne a consisté à suivre des pro- duits dès la …n de leur fabrication jusqu’à la plateforme de distribution ou dans quelques cas jusqu’au meuble de vente. La deuxième campagne a porté sur la partie suivante du circuit logistique, c’est à dire de la plateforme jusqu’à la consommation. Les températures ont été

enregistrées à l’aide de capteurs placés dans les produits. L’intervalle de temps entre deux en- registrements était constant pour tous les capteurs et toutes les étapes. Les agents de l’Afssa sont intervenus directement sur le terrain auprès des professionnels et des consommateurs. Un biais non-sécuritaire (c’est-à-dire minimisant les températures) sur les mesures est donc possible dû à un changement de comportement des individus soumis à une étude. A l’inverse un biais sécuritaire est possible puisque les températures des meubles de vente ont été rele- vées pendant les heures d’ouverture du magasin, heures auxquelles la température est la plus élevée. La chaîne du froid a été séquencée en huit étapes, une étape pouvant se retrouver plusieurs fois dans un même circuit logistique : transport frigori…que, entrepôt (temps entre deux chargement de camion), plateforme, chambre froide du magasin, meuble frigori…que de vente, transport après achat, réfrigérateurs domestiques et conservation domestique à température ambiante.

Modélisation statistique : modèle DMS (Afchain et al., 2005) Dans l’article de Afchain et al. (2005), il est montré que le pro…l durée-température d’un produit nécessaire à la modélisation de la croissance des bactéries peut être caractérisé par les trois variables suivantes : la durée de l’étape
t, la température moyenne m et la variance des tempéra- tures s2_{. Des distributions de probabilité telles que la distribution exponentielle pour
t, la}

distribution normale pour m et la distribution gamma pour s2 _{ont été ajustées aux données}

récoltées pour chaque étape (cf. Afchain et al. (2005) pour les résultats complets). Les pa- ramètres de ces distributions ont été obtenus par maximisation de la vraisemblance. Notons que pour quelques étapes, les températures relevées par une partie des capteurs, se sont avé- rées constantes ainsi s = 0. Cependant, le pourcentage de températures constantes étant en majorité faible, ce cas ne sera pas considéré ici. Les coe¢cients de corrélation (intra-étapes) des rangs de Spearman entre les variables (
t; m; s2_{) d’une même étape ont été calculés par}

Pouillot (2006) et sont présentés dans le tableau 4.2. On remarque que les corrélations ne sont en général par très élevées à part entre la moyenne et l’écart-type des températures de l’entrepôt et du transport jusqu’au domicile du consommateur ainsi qu’entre la durée et l’écart-type de la température de la plateforme.

Procédure d’utilisation des distributions temps-températures dans l’étude Afssa- Cemagref Plusieurs pro…ls de circuit logistique, chacun comprenant un nombre variable d’étapes ont été identi…és. Certains pro…ls incluent jusqu’à quatre transports frigori…ques. Les proportions des di¤érents pro…ls de circuit logistique ont été calculées. La reproduction

Tab. 4.2: Corrélation des rangs de Spearman intra-étape calculée à partir de l’étude Afssa- Cemagref (Pouillot 2006)

Etapes Cor(
tk; mk) Cor(
tk; sk) Cor(mk; sk)

Transport frigori…que 0:03 0:42 0:21

Entrepôt 0:15 0:40 0:63

Plateforme 0:30 0:67 0:10

Chambre froide 0:22 0:40 0:08

Meuble de vente 0:16 0:13 0:36

Transport après achat 0:14 0:30 0:68

Conservation domestique à température ambiante 0:12 0:03 0:30

Réfrigérateur domestique 0:30 0:08 0:00

tk : durée de l’étape k, mk et sk : moyenne et écart-type de la température de l’étape k

du circuit logistique des plaques de saumon fumé a été réalisée en utilisant des simulations de Monte-Carlo (Pouillot, 2006), c’est à dire en e¤ectuant des tirages aléatoires dans les distri- butions respectives des trois variables (
t; m; s2_{) ainsi que dans les pro…ls. Les corrélations}

entre ces trois variables ont été reconstruites par la méthode d’Iman & Conover (1982). Cette procédure a été validée par comparaison graphique avec la procédure consistant à intégrer les températures observées sur tous les pas de temps pour lesquels les enregistrements ont été e¤ectués (Afchain, 2005; Pouillot et al., 2007). Cette validation permet de montrer que la température moyenne et la variance su¢sent à reconstituer les pro…ls thermiques. Elle montre aussi qu’il n’est pas nécessaire de prendre en compte les corrélations (inter-étapes) entre les variables (
t; m; s2_{) des di¤érentes étapes, di¢ciles à intégrer à cause de la grande}

taille de la matrice des coe¢cients de corrélation des rangs de Spearman. Dires d’experts

Les experts interrogés sont les responsables qualité des entreprises partenaires du projet réunis lors d’un des comités de pilotage. Leur expertise professionnelle et leurs connaissances des durées et des températures de stockage avant embarquement des produits par les trans- porteurs ainsi que celles des livraisons peuvent servir comme données ou comme validation de données existantes. Pour les étapes 1 à 5, il a été demandé aux di¤érents experts de s’accorder sur la durée minimale, la plus probable et maximale de chacune des étapes ainsi que sur la température minimale, la plus probable et maximale.

Enquête ACTIA

Un questionnaire sur les habitudes d’achat, de conservation et de consommation des sa- lades en sachets a été élaboré avec les membres du comité de pilotage ainsi que des personnes de la section analyse sensorielle de l’ACTIA (Stahl et al., 2006). Au total 900 personnes ont renseigné le questionnaire présenté en annexe. Certains résultats de cette enquête, utilisés dans ces travaux, sont donnés dans la section 4.5.4.