Détection des foies gras de canard ayant subi un processus de congélation-décongélation

La vente de foies gras de canards frais est essentiellement concentrée sur la période des fêtes de fin d’année, créant un déséquilibre entre la demande des consommateurs français et la disponibilité du produit. Certains acteurs du marché français sont alors tentés de congeler les foies gras de canards pour les vendre en frais, pratique interdite par la règlementation française et européenne. Les abatteurs souhaiteraient pouvoir qualifier les produits vendus en frais, afin de s’assurer qu’ils sont bien conformes à la réglementation. Dans notre étude, 5 méthodes ont été testées : mesure de l’oxydation des produits, empreintes par spectrométrie de masse MALDI-TOF, spectroscopie en proche infrarouge (NIRS), Résonance Magnétique Nucléaire (RMN), IRM et conductivité. Parmi ces méthodes, deux ont donné des résultats très prometteurs : les empreintes MALDI-TOF et le NIRS. Lors de la première phase du projet, sur des foies provenant d’un même lot et calibrés en poids, les empreintes MALDI-TOF arrivaient à bien classer les foies avec des pourcentages de validation interne et de capacité de reconnaissance compris entre 93% et 100%. De même, la méthode NIRS a montré qu’il était possible de mettre au point des calibrations avec des coefficients de détermination des modèles de calibration (R²c) de 0.82, et de validation croisée (R²cv) de 0,80. Lors de la seconde phase du projet, de la variabilité a été intégrée dans la provenance des foies afin de disposer d’un modèle spécifique de la congélation/décongélation et utilisable sur des foies tout-venants. La méthode MALDI-TOF a permis de reconnaître les foies gras congelés, mais avec des erreurs de classification, et trop de variabilité pour pouvoir valider le modèle de la première phase. Concernant le NIRS, la validation externe révèle également un niveau d’erreur de classification trop important. Toutefois, des essais de calibration/validation externe réalisées sur la seconde base de données, plus variable, montrent des résultats encourageants : R²p de 0,67 à 0,86 avec 31 à 2% d’erreur, très majoritairement faux négatifs. Une phase de validation de ces deux méthodes sur un pool plus important de foies gras, provenant de différents itinéraires techniques semble nécessaire pour avoir des équations de prédiction robustes et fiables.