ISO 13301:2002

NORME ISO
INTERNATIONALE 13301
Première édition
2002-09-15
Analyse sensorielle — Méthodologie —
Lignes directrices générales pour la
mesure des seuils de détection d'odeur, de
flaveur et de goût par une technique à
choix forcé de 1 parmi 3 (3-AFC)
Sensory analysis — Methodology — General guidance for measuring
odour, flavour and taste detection thresholds by a three-alternative forced-
choice (3-AFC) procedure
Numéro de référence
©
ISO 2002
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Sommaire Page
Avant-propos . iv
Introduction. v
1 Domaine d'application . 1
2 Références normatives. 2
3 Termes et définitions . 2
4 Principes . 3
4.1 Techniques expérimentales . 3
4.2 Traitement des données. 4
5 Techniques expérimentales . 4
5.1 Préparation des échantillons . 4
5.2 Sélection des concentrations du stimulus. 5
5.3 Présentation des échantillons . 5
5.4 Entraînement des sujets. 6
5.5 Sélection des sujets. 6
5.6 Plan d’expérience. 7
6 Traitement des données. 8
6.1 Modèles mathématiques et statistiques . 8
6.2 Contrôle préliminaire des données . 10
6.3 Technique du maximum de vraisemblance pour ajuster les données à un modèle logistique et
pour estimer les limites d'erreur. 11
6.4 Interprétation des résultats. 11
6.5 Les p différents de 0,5 . 12
d
6.6 Évaluation du meilleur seuil estimé (BET: Best Estimate Threshold). 12
6.7 Présentation des résultats . 13
Annexe A (informative) Nombre estimé de sujets requis pour un degré donné de précision . 14
Annexe B (informative) Exemples. 15
Bibliographie. 28

Avant-propos
L'ISO (Organisation internationale de normalisation) est une fédération mondiale d'organismes nationaux de
normalisation (comités membres de l'ISO). L'élaboration des Normes internationales est en général confiée aux
comités techniques de l'ISO. Chaque comité membre intéressé par une étude a le droit de faire partie du comité
technique créé à cet effet. Les organisations internationales, gouvernementales et non gouvernementales, en
liaison avec l'ISO participent également aux travaux. L'ISO collabore étroitement avec la Commission
électrotechnique internationale (CEI) en ce qui concerne la normalisation électrotechnique.
Les Normes internationales sont rédigées conformément aux règles données dans les Directives ISO/CEI,
Partie 3.
La tâche principale des comités techniques est d'élaborer les Normes internationales. Les projets de Normes
internationales adoptés par les comités techniques sont soumis aux comités membres pour vote. Leur publication
comme Normes internationales requiert l'approbation de 75 % au moins des comités membres votants.
L'attention est appelée sur le fait que certains des éléments de la présente Norme internationale peuvent faire
l'objet de droits de propriété intellectuelle ou de droits analogues. L'ISO ne saurait être tenue pour responsable de
ne pas avoir identifié de tels droits de propriété et averti de leur existence.
L'ISO 13301 a été élaborée par le comité technique ISO/TC 34, Produits alimentaires, sous-comité SC 12, Analyse
sensorielle.
Les annexes A et B de la présente Norme internationale sont données uniquement à titre d’information.
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Introduction
Le concept de «seuil» est largement utilisé en analyse sensorielle et les documents sur les études sensorielles
d’aliments et de boissons s’y réfèrent souvent. Les données sur les seuils sensoriels aux stimuli chimiques sont
utilisées dans les études sensorielles de deux façons principales: comme mesures de la sensibilité de sujets ou de
groupes de sujets aux stimuli spécifiques; comme mesures de la capacité des substances chimiques à évoquer
des réponses sensorielles chez les sujets. Dans le premier cas, la valeur du seuil est prise comme une description
de la performance d’un sujet; dans le second cas, comme une mesure d’une propriété de la substance.
e
Le terme «seuil» a été introduit par les psychophysiciens du XIX siècle et employé pour indiquer une
concentration de stimulus au-dessus de laquelle ce dernier pouvait être détecté et au-dessous de laquelle il ne le
pouvait pas [voir Figure 1 a)].
1)
Cependant, dans la pratique, le graphique de la probabilité de détection par rapport à l’intensité du stimulus se
présente toujours sous la forme d’une ogive [voir Figure 1 b)] et il est pratique de supposer, aux fins de calcul, que
le seuil fluctue de sorte qu’une concentration d’un stimulus particulier le dépasse dans certaines occasions mais
pas dans d’autres. Le seuil peut ainsi être obtenu sous forme d’estimation de la médiane de ces valeurs
momentanées, c’est-à-dire comme étant la concentration de stimulus à laquelle la probabilité de détection est de
0,5. Le seuil défini ainsi a des analogies avec les niveaux d’effet médian utilisés dans certaines branches de la
biologie, comme la pharmacologie et la toxicologie, qui sont concernées par l’effet de produits chimiques sur les
organismes.
a) Notion traditionnelle du seuil b) Nature probabiliste du seuil
Figure 1 — Notion traditionnelle et nature probabiliste du seuil

1) La présente Norme internationale est basée sur l’utilisation de la méthode 3-AFC de présentation des stimuli, et la
probabilité de détection, p , est modélisée sous la forme p = 1,5 × p − 0,5 dans laquelle p est la probabilité d’une sélection
d d c c
correcte. Il s’agit là strictement d’un «modèle au jugé» du comportement du sujet. Ce n’est pas un modèle psychométrique du
processus de décision du sujet, tel qu’un modèle de détection de signal, qui pourrait aussi être appliqué (voir Macmillan and
Creelman [13]).
Lorsque les seuils de détection d’une substance particulière dans l’air ou dans l’eau ont été mesurés dans plus
d’un laboratoire, les valeurs rapportées couvrent souvent deux ou trois ordres de grandeur ou davantage (Devos et
al. [6], Fazzalari [10], van Gemert et al. [14]). Cette amplitude est supérieure à ce que l’on peut attendre d’erreurs
expérimentales seules ou de différences dans le traitement des données; mais elle peut probablement provenir
des différences dans les concepts de seuils entre les laboratoires et des différences dans le mode expérimental.
Devos et al. [6] suggère un mode opératoire pour normaliser les seuils de détection dans l’air.
Il convient que l’utilisateur soit conscient que la détermination des seuils de détection requiert un effort
expérimental plus grand que cette description ne le laisse apparaître au premier abord. Les résultats
expérimentaux démontrent que lors de la répétition des essais, les seuils individuels observés tendent à diminuer,
et la différence entre les individus elle aussi tend à diminuer. Les essais de mesure de seuils sont souvent une
activité peu familière et les sujets amélioreront leur sensibilité à mesure qu’ils s’habituent à la substance et aux
mécanismes de l’essai. La technique 3-AFC demande que les sujets puissent reconnaître le stimulus. Les
programmes d’entraînement requièrent un effort mais ils apportent à leur tour des informations nécessaires sur la
plage de détection partielle de chaque sujet. Les résultats s’améliorent à mesure que l’expérimentateur apprend à
adapter les concentrations présentées à la plage de chaque sujet (voir 6.3).

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NORME INTERNATIONALE ISO 13301:2002(F)

Analyse sensorielle — Méthodologie — Lignes directrices
générales pour la mesure des seuils de détection d'odeur, de
flaveur et de goût par une technique à choix forcé de 1 parmi 3
(3-AFC)
1 Domaine d'application
La présente Norme internationale fournit des lignes directrices pour
 obtenir des données sur la détection de stimuli chimiques qui évoquent des réponses concernant l’odeur, la
flaveur et le goût par la technique 3-AFC (choix forcé, 1 parmi 3);
 le traitement des données afin d’estimer la valeur d’un seuil et ses limites d’erreur, ainsi que d’autres
statistiques liées à la détection du stimulus.
De façon typique, les techniques seront utilisées selon l’un des deux modes suivants (bien que les expériences
peuvent comprendre les deux modes):
 investigation sur la sensibilité des sujets aux stimuli spécifiques;
 investigation sur la capacité d’une substance chimique à stimuler les sens chimioréceptifs.
Des exemples pour le premier mode comprendraient des études sur les différences de sensibilité entre des
individus ou des populations spécifiées d’individus et sur les effets de l’âge, du sexe, de l’état physiologique, des
maladies, de la prise de médicaments et les conditions ambiantes sur la sensibilité.
Des exemples pour le second mode comprendraient
 des études sur la chimie de la flaveur et sur l’impact de produits chimiques spécifiés sur la flaveur des
aliments;
 la classification, en fonction de leur impact sur les humains, des produits chimiques s’ils sont présents dans
l’environnement;
 des études sur la relation entre la structure moléculaire et la capacité d’un produit chimique à agir comme
stimulant;
 l’assurance de la qualité des effluents gazeux et de l’eau, des aliments et des boissons;
 des études sur le mécanisme de l’olfaction.
Dans les deux modes, la façon dont la probabilité d’une réponse correcte change avec l’intensité d’un stimulus,
c’est-à-dire la pente de la courbe dose/réponse, pourrait être un aspect important de l’étude, aussi bien que la
valeur de seuil, et les modes de traitement des données décrits ici donnent ces informations.
La présente Norme internationale porte sur les prescriptions en matière de données et sur les modes de calcul.
Concernant la validité des données, le texte se limite aux règles et aux précautions générales. Il ne fait pas la
différence entre les seuils de détection et les seuils de différence. Fondamentalement, les modes opératoires
mesurent un seuil de différence parce qu’un échantillon d’essai est comparé à un échantillon de référence. En
général, l’échantillon de référence n’est pas destiné à contenir le stimulus examiné, mais la présente Norme
internationale n’exclut pas un plan d’expérience dans lequel la référence pourrait contenir le stimulus, ou bien il se
pourrait qu’on ne sache pas si la référence contient le stimulus.
La présente Norme internationale n’est pas applicable au mesurage du seuil de reconnaissance tel qu’il est défini
dans l’ISO 5492. Elle n’aborde pas non plus la normalisation des méthodes de détermination de la qualité de l’air,
car une Norme européenne est en préparation à ce sujet [9].
2 Références normatives
Les documents normatifs suivants contiennent des dispositions qui, par suite de la référence qui y est faite,
constituent des dispositions valables pour la présente Norme internationale. Pour les références datées, les
amendements ultérieurs ou les révisions de ces publications ne s’appliquent pas. Toutefois, les parties prenantes
aux accords fondés sur la présente Norme internationale sont invitées à rechercher la possibilité d'appliquer les
éditions les plus récentes des documents normatifs indiqués ci-après. Pour les références non datées, la dernière
édition du document normatif en référence s’applique. Les membres de l'ISO et de la CEI possèdent le registre des
Normes internationales en vigueur.
ISO 5492:1992, Analyse sensorielle — Vocabulaire
ISO 6658:1985, Analyse sensorielle — Méthodologie — Guide général
ISO 8586-1:1993, Analyse sensorielle — Guide général pour la sélection, l’entraînement et le contrôle des
sujets — Partie 1: Sujets qualifiés
ISO 8586-2:1994, Analyse sensorielle — Guide général pour la sélection, l’entraînement et le contrôle des
sujets — Partie 2: Experts
ISO 8589:1988, Analyse sensorielle — Directives générales pour la conception de locaux destinés à l’analyse
3 Termes et définitions
Pour les besoins de la présente Norme internationale, les termes et définitions donnés dans l’ISO 5492 ainsi que
les suivants s'appliquent.
3.1
stimulus
substance pouvant ou non provoquer une sensation détectable par un ou plusieurs sens en fonction de la quantité
présente
3.2
milieu
tout matériau utilisé pour dissoudre, diluer, disperser ou absorber un stimulus dont le seuil sensoriel doit être
mesuré
3.3
échantillon de référence
quantité de milieu ne contenant pas de stimulus ajouté
3.4
échantillon pour essai
quantité du milieu auquel a été ajouté un stimulus de concentration connue
3.5
essai 1 parmi 3 à choix forcé (3-AFC)
essai de discrimination dans lequel trois échantillons sont présentés au sujet (l’un étant un échantillon pour essai
contenant un stimulus défini connu du sujet, les deux autres étant des références) et pendant lequel le sujet doit
indiquer l’échantillon pour essai
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3.6
présentation
ensemble de trois échantillons constituant un essai 3-AFC
3.7
modèle de seuil
modèle de détection sensorielle dans lequel un stimulus présenté pour un essai particulier est détecté (entraînant
une réponse correcte) ou n’est pas détecté (entraînant une réponse faite au hasard)
3.8
modèle de la détection du signal
modèle de détection sensorielle dans lequel un stimulus présenté lors d’un essai particulier donne un certain
niveau d’évidence de sa présence
NOTE Cette évidence contribue à une décision par le sujet sur la présence ou l’absence du stimulus.
3.9
seuil de détection
intensité la plus faible d’un stimulus sensoriel qui a une probabilité de détection de 0,5 dans les conditions de
l’essai, calculée à partir du modèle de seuil
3.10
seuil individuel
seuil de détection d’un seul sujet
3.11
seuil moyen
moyenne (dont le type doit être spécifié, par exemple moyenne arithmétique, moyenne géométrique ou médiane)
des seuils individuels
3.12
seuil de groupe à partir de données combinées
estimation obtenue en utilisant la somme des résultats pour un groupe particulier de sujets à chaque concentration
du stimulus comme apport pour ajuster le modèle statistique
4 Principes
4.1 Techniques expérimentales
Le stimulus est présenté dans le milieu à une concentration spécifiée et il est présenté au sujet avec une paire
d’échantillons de référence. Il est demandé au sujet de sélectionner l’un des échantillons comme contenant le
stimulus ou ayant le stimulus à la plus grande concentration. Le sujet doit faire un choix. Il est nécessaire pour un
essai 3-AFC que le sujet soit capable de reconnaître le stimulus.
En règle générale, le stimulus est dissous dans l’air ou dans l’eau. Il est peu probable qu’un gaz autre que l’air soit
utilisé comme milieu gazeux dans les essais avec des sujets humains, mais des solvants autres que l’eau,
solutions aqueuses ou autres solvants, ou des solides, par exemple des aliments, peuvent être utilisés comme
milieux liquides ou solides pour diluer le stimulus comme le nécessite l’expérience. Il est essentiel que le milieu soit
homogène de façon que les éléments de la paire de références soient identiques et les mêmes dans toutes les
présentations.
Le stimulus est présenté à plusieurs concentrations. Les présentations sont répétées, à chaque concentration, un
nombre suffisant de fois pour obtenir la précision désirée sur le seuil et sur les paramètres du modèle
mathématique. La nature des essais répétés (pour un sujet, d’un sujet à l’autre et pour des combinaisons des
deux) est fixée par le plan d’expérience de l’étude.
4.2 Traitement des données
Le résultat d’une présentation est un résultat binaire — l’échantillon nommé par le sujet est l’échantillon pour essai
(sélection correcte) ou c’est l’une des références (sélection incorrecte). Le nombre de sélections correctes est
additionné pour l'ensemble des présentations et pour chaque concentration du stimulus, et forme, avec le nombre
total de présentations et la concentration du stimulus, les données à traiter pour obtenir les valeurs déduites des
observations. Selon le modèle statistique, le nombre de sélections correctes à une concentration particulière suit
une distribution binomiale.
Pour l’essai 3-AFC, le seuil est la concentration du stimulus à laquelle la proportion de sélections correctes est
égale à 2/3, soit 50 % au-dessus du hasard. Les données, en tant que proportions de sélections correctes, peuvent
être simplement examinées et interpolées pour déduire ce point, mais une estimation plus précise du seuil, et de
ses limites, peut être obtenue en ajustant un modèle mathématique aux données. Un modèle logistique est utilisé
dans les présentes lignes directrices, et le modèle est ajusté par la technique du maximum de vraisemblance ou,
de façon alternative, par la procédure des moindres carrés. L’ajustement évalue les deux paramètres du modèle,
l’un étant un paramètre de situation, l’autre un paramètre de forme. Le premier situe la courbe ajustée sur le
continuum du stimulus, l’autre détermine la raideur de la courbe. La courbe ajustée permet de déduire des
estimations sur les proportions des détections autres que de 50 %.
Le modèle le plus simple à ajuster est celui dans lequel la distribution de la proportion des sélections correctes
provient d’une seule distribution approximativement normale. Un cas type en serait celui où les données
proviennent de répétitions avec un seul sujet. Une fonction logistique unique peut alors être ajustée de façon
adéquate, soit une fonction avec une seule paire de valeurs pour les paramètres de la courbe. Il n’est pas rare que
les sensibilités aux produits chimiques ne se répartissent pas normalement, ni même de façon symétrique parmi
les sujets, et pour certains stimuli chimiques les distributions sont nettement bimodales, mais les écarts par rapport
à une distribution normale sont difficiles à démontrer, à moins que les mesures ne soient faites avec un grand
nombre de sujets, typiquement plus de 100. Une fonction logistique unique ne constituera pas un ajustement
adéquat pour des données provenant d’une distribution qui présente une déviation significative avec une
distribution unique et normale, mais le modèle mathématique peut être étendu pour traiter ces cas.
5 Techniques expérimentales
5.1 Préparation des échantillons
5.1.1 Précautions générales
Voir l’ISO 6658. S’assurer que le stimulus et le milieu sont stables pour toute la durée de l’étude, qu’ils sont non
toxiques et non allergènes. S’assurer qu’ils sont représentatifs de l’objet de l’étude, par exemple des gaz
d’échappement peuvent varier avec le procédé qui les génère, et des substances chimiques peuvent exiger une
purification pour retirer les flaveurs étrangères ou les irritants de la molécule à étudier. Préparer une quantité
homogène de stimulus et de milieu, suffisamment grande pour que les sujets reçoivent des présentations
identiques, à l’exception de la concentration du stimulus et de sa position dans la présentation. Préparer les
échantillons dans un local conforme à l’ISO 8589. Utiliser des récipients qui n’adsorbent pas le produit chimique en
essai et qui n’apportent ni odeur ni goût. S’assurer que la présence ou l’absence du stimulus ne peut pas être
détectée de façon visuelle ou par un moyen quelconque à la disposition du sujet, autre que les sens chimiques.
Stocker les échantillons à l’abri de la lumière et de la chaleur quand ils ne sont pas utilisés.
5.1.2 Gaz
Collecter ou préparer le stimulus et le milieu dans des récipients de type flacons ou ballons enduits de Téflon
(PTFE). Si le stimulus est un gaz inodore contenant une impureté odorante, rincer le récipient et les tubes et
robinets associés plusieurs fois avec un échantillon frais afin de saturer les parois. Pour la même raison et pour
éviter les changements de volume, maintenir une température constante proche de celle qui sera utilisée pour la
présentation des gaz aux sujets. Utiliser des tuyaux et des robinets lisses et enduits de PTFE exempts de points
de changement soudain de pression.
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5.1.3 Liquides
Pour les stimuli à présenter en milieu aqueux, s’assurer qu’il est possible d’obtenir une dissolution complète et de
la conserver pendant toute la durée de l’expérience. Pour les substances partiellement hydrophobes, préparer le
premier stade de dilution dans de l’éthanol ou de l’éthylène glycol purifié avec du charbon actif pour retirer les
odeurs étrangères. Noter que l’eau distillée et l’alcool absolu présentent souvent des odeurs fortes; utiliser à leur
place des produits de qualité alimentaire et purifier avec du charbon actif si nécessaire. Présenter les substances
complètement hydrophobes dans un solvant non aqueux, par exemple de la paraffine liquide inodore ou du
phtalate de dinonyle, et éviter les récipients en plastique car la substance peut se dissoudre dans le polymère. Lors
de la préparation de dilutions séquentielles, ne pas oublier que plus la dilution est importante, plus la proportion de
stimulus qui peut se perdre par adsorption sur la paroi du récipient est grande. Dans la mesure du possible,
préparer chaque dilution avec une microseringue ou équivalent directement à partir d’une solution de base et éviter
les séquences de préparation de chaque dilution à partir de la précédente.
5.1.4 Solides
Le milieu présentant le plus grand intérêt est en général un aliment, tel que le fromage, le poisson ou la viande. À
moins qu’il n’existe une technique selon laquelle le solide peut être dissous et reconstitué, le diviser finement ou
l’écraser avant d’ajouter le stimulus dans un solvant approprié, puis bien mélanger et laisser le temps au produit
chimique de se diffuser dans la matrice avant de préparer les échantillons pour les présenter aux sujets. Coder
chaque échantillon, par exemple au moyen d’un nombre aléatoire à trois chiffres.
5.2 Sélection des concentrations du stimulus
Faire une série de présentations 3-AFC dont chacune est d’une concentration plus grande que la précédente
d’environ un facteur X. Se guider sur la grandeur acceptable de l’erreur de l’estimation du seuil: choisir en règle
générale X ≈ 3 à 5 pour les études approximatives et X ≈ 2 pour une plus grande précision. Pour chaque sujet,
choisir une stratégie d’expérimentation qui entraînera la définition de l’ogive du modèle logistique en des points
distribués sur sa plage de détection partielle. Les points de données les plus efficaces sont ceux qui correspondent
à des sélections correctes entre 45 % et 90 % dans l’essai, c’est-à-dire p = 0,18 à 0,85.
d
Pour ne gaspiller ni les échantillons ni le temps du sujet, commencer par situer la plage d’intérêt des
concentrations pour chaque sujet à l’aide d’un facteur X élevé. Il convient de noter que ces essais initiaux servent
également à montrer les mécanismes de l’essai et à apprendre aux sujets à reconnaître le stimulus quand il est
au-dessus de leur plage de détection partielle.
Passer à l’ensemble définitif de présentations 3-AFC à des concentrations adaptées à chaque sujet en utilisant un
facteur X faible. Si, une fois terminé, il se révèle que les données ne définissent pas de façon adéquate l’ogive d’un
sujet, administrer des niveaux de concentration supplémentaire jusqu'à ce que ce soit le cas. Demander
régulièrement au sujet de décrire la nature du stimulus détecté de façon à éviter toute perte de mémoire à son
égard. Le fait de poser la question peut également révéler une séquence involontaire de réponses correctes dues
au hasard et non à la détection; par exemple, une série de 3 bonnes réponses par hasard se produira une fois en
27 essais.
5.3 Présentation des échantillons
5.3.1 Préparation
Présenter les échantillons à des sujets installés dans des cabines (voir l’ISO 8589) et observer les règles de bonne
pratique sensorielle, telles qu’elles sont décrites dans l’ISO 6658. Coder les échantillons avec des nombres
aléatoires à trois chiffres ou placer les échantillons selon une disposition arrangée à l’avance, par exemple côte à
côte devant le sujet avec le premier échantillon à gauche, en utilisant la même disposition sur la feuille de réponse.
Pour éviter toute erreur due à la position, équilibrer les trois combinaisons des ordres de présentation, AAB, ABA,
BAA, entre les sujets. Donner instruction aux sujets de minimiser leur fatigue sensorielle en ingérant une quantité
minimale de chaque échantillon dont la concentration est au-dessus du seuil et en laissant suffisamment de temps
entre les échantillons pour une récupération sensorielle.
5.3.2 Gaz
Présenter les échantillons à l’aide d’un olfactomètre tel que ceux décrits dans [8] et [12].
5.3.3 Liquides
Présenter les produits chimiques non volatils dissous dans de l’eau purifiée ou dans un solvant insipide. Utiliser
des récipients qui n’absorbent pas le produit chimique, par exemple des béchers en verre de 100 ml au quart
pleins. Présenter les produits chimiques volatils dans des récipients bouchés avec une large ouverture adaptée
pour renifler ou prendre une petite gorgée, ou dans des récipients souples fermés, par exemple flacons à presser
de 250 ml prévus pour libérer un volume donné d'espace de tête ou de liquide dans les narines ou dans la bouche
(voir [4], [7] et [11]). Si le milieu est une boisson, utiliser le type de récipient habituel pour une évaluation
sensorielle du produit.
5.3.4 Solides
Si le milieu est un aliment, présenter les échantillons sous la forme habituelle pour une évaluation sensorielle du
produit.
5.4 Entraînement des sujets
Dans la plupart des cas, le seuil d’intérêt est celui d’un observateur informé, entraîné par une exposition répétée à
détecter la substance en question chaque fois que sa présence est perceptible, par exemple comme un polluant de
l’air ou de l’eau, ou comme un composé ou une altération de la flaveur d’un aliment ou d’une boisson. La familiarité
avec la substance est également une exigence dans l’essai 3-AFC. Un entraînement inadéquat peut étendre de
façon artificielle la plage observée des seuils vers le haut de 1 à 2 ordres de grandeur. Une extension artificielle
vers le bas peut provenir d’un surentraînement, quand les sujets deviennent experts pour trouver l’échantillon traité
par des moyens autres que sa flaveur. Si le seuil recherché est celui d’un observateur fortuit, par exemple pour un
agent avertisseur dans un gaz domestique, des sujets non formés et une légère distraction (par exemple bruit)
peuvent être utilisés, et l’essai triangulaire ou des comparaisons par paires peuvent remplacer l’essai 3-AFC.
Un programme d’entraînement peut être la présentation du stimulus de façon monadique à concentrations élevées,
puis à deux concentrations, ou plus, qu’il est demandé au sujet de classer, puis par choix forcé 1 parmi 3 tout en
situant la plage de détection partielle du sujet. Il convient de noter que les seuils initiaux diminuent avec la pratique
et qu’ils auraient tendance à se stabiliser après 3 à 5 essais, également que les sujets individuels peuvent
présenter des différences de leur sensibilité de base à la substance en question selon un facteur de deux ou trois
ordres de grandeur, ou plus.
5.5 Sélection des sujets
5.5.1 Généralités
Sélectionner les sujets de façon à répondre aux objectifs de l'étude, en suivant les lignes directrices données dans
l’ISO 8586-1 et dans l’ISO 8586-2.
5.5.2 Seuil individuel
L’essai peut être fait, par exemple, pour comparer le seuil d’un individu avec une valeur de la littérature, avec une
valeur préalablement déterminée dans des situations différentes ou avec ses seuils pour d’autres substances.
L’essai peut être fait pour diagnostiquer l’anosmie ou l’hyperosmie, l’agueusie ou l’hypergueusie.
5.5.3 Distribution des seuils
L’expérimentateur peut désirer connaître la distribution des seuils au sein d’une population. Le groupe d’essai peut
être lui-même un échantillon extrait d’une population plus vaste ou il peut comprendre tous les membres d’une
population sélectionnée, par exemple les membres d’un jury d’essai. La sélection des populations ne fait pas partie
du domaine d’application de la présente Norme internationale, mais il est recommandé à l’expérimentateur de
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définir avec soin la population ou l’échantillon de la population à soumettre à l’étude. Pour la présentation des
résultats, voir 6.7.
5.5.4 Mesures des seuils de stimuli
La valeur d’un seuil moyen ou de groupe pour un stimulus n’est valable que pour le jury de sujets utilisés dans les
épreuves et il est recommandé à l’expérimentateur d’être prudent dans l’extrapolation des résultats hors de ce jury.
Il convient que l’expérimentateur sélectionne le jury pour répondre aux objectifs et aux buts des mesures. Par
exemple, une étude des propriétés organoleptiques relatives de différents produits chimiques pourrait être
effectuée à l’aide d’un petit jury de sujets sélectionnés, alors que l’étude des propriétés de composants
potentiellement importants dans la flaveur d'aliments pourrait requérir un jury plus vaste qui soit représentatif d’une
population particulière.
Le nombre de sujets et le nombre de présentations pour atteindre la précision requise des estimations doivent être
pris en considération ensemble. Quand il est fait appel à de petits nombres de sujets, il sera nécessaire de répéter
les présentations à ces sujets afin de générer suffisamment de données, alors qu’une seule présentation par sujet
pour chaque concentration, ou peut-être juste à quelques concentrations, pourrait suffire pour des jurys importants.
5.6 Plan d’expérience
5.6.1 Seuil individuel
La plage de concentrations la plus efficace pour estimer les paramètres de la logistique se situe entre 45 % et
90 % de sélections correctes. Dans cette plage, le déterminant principal de précision des estimations est le nombre
total de présentations, en supposant qu’elles sont en gros équilibrées autour du seuil. Le Tableau 1 donne les
coefficients à utiliser pour approximer les limites d’erreur liées à l’estimation du seuil, dans les unités de
concentration originales. Voir aussi l’annexe A.
Tableau 1 — Guide pour déterminer le nombre de présentations requises
pour une précision désirée dans l’estimation d’un seuil
Nombre total de présentations
40 60 80 100 120 160 200
Limite d’erreur liée au seuil 2,5 2,2 2,0 1,8 1,7 1,6 1,5

Les limites sont obtenues en divisant et en multipliant l'estimation du seuil par le coefficient du Tableau 1; par
exemple, si le seuil obtenu avec 80 présentations est de 2,4 ppm (2,4 ml/m ), les limites seront de 1,2 ppm
3 3
(1,2 ml/m ) et de 4,8 ppm (4,8 ml/m ). La précision augmente seulement lentement au-dessus de 200
présentations et l’amélioration ne vaut probablement pas l’effort supplémentaire. Une stratégie séquentielle est
efficace. Après quelques présentations répétées à chaque concentration, ajuster la logistique et calculer le seuil et
les limites d’erreur. Effectuer d’autres répétitions à des concentrations dans la plage la plus efficace, déterminée à
partir de la logistique ajustée, et répéter jusqu'à obtention de la précision désirée.
5.6.2 Distribution des seuils
Répéter les mesures faites en 5.6.1 avec les sujets sélectionnés. Présenter les résultats sous forme d'histogramme
ou de graphique de fréquences cumulées. Consigner le seuil moyen sous forme de moyenne arithmétique, de
moyenne géométrique ou de médiane ou, si la distribution semble être bimodale ou multimodale, tenter de
déterminer le nombre de modes. Pour le traitement des données, voir l’article 6.
5.6.3 Mesure du seuil d’un stimulus pour un groupe de sujets
5.6.3.1 Généralités
En choisissant un plan d’expérience, il faut tenir compte que les variations de sensibilité entre les sujets seront
vraisemblablement maintes fois plus importantes que chez un sujet individuel. Il s'ensuit qu'il est probable que
l'applicabilité pratique de la valeur centrale résultante pour le groupe sera supérieure si la répétition vise à
augmenter le nombre de sujets inclus dans l'essai, plutôt qu'à accroître le nombre de présentations par sujet.
5.6.3.2 Seuil de groupe à partir de données combinées
Plutôt que d'ajuster séparément un modèle logistique aux données de chaque sujet, ajuster simplement un seul
modèle logistique aux données combinées, en utilisant toutes les données à chaque concentration donnée comme
entrées dans le modèle. Il convient de noter qu’un plus grand nombre de données obtenues par regroupement
permet d'obtenir un meilleur ajustement pour le seuil du groupe combiné, soit le seuil de détection défini en 3.9.
Voir la discussion en 6.5 et les exemples B.2 et B.4 dans l'annexe B. Utiliser cette technique quand les différences
entre les individus ne font pas partie du plan d’expérience, par exemple pour classer des produits chimiques selon
leur importance en tant que polluants ou en tant qu’altérations sensorielles.
5.6.3.3 Seuil moyen
Répéter les mesures faites en 5.6.1 avec les sujets sélectionnés. Présenter les résultats dans un histogramme, tel
que celui représenté à la Figure 2, ou sous forme de graphique de fréquences cumulées. Utiliser cette technique
quand les différences entre les individus constituent une partie de l'objectif de l'étude, par exemple pour étudier
l'impact d'un composant de sapidité, d'un polluant ou d'une altération sensorielle sur une population particulière.
Dans la Figure 2, les deux premiers histogrammes montrent les 443 mêmes sujets. L'histogramme inférieur ne
compte que 222 sujets, donc l'échelle verticale est doublée aux fins de comparabilité. L'échelon de dilution «0»
représente la solution saturée pour chaque élément odorant et donc le seuil le plus élevé (d’après Amoore [3]).
6 Traitement des données
6.1 Modèles mathématiques et statistiques
Dans un essai 3-AFC, la probabilité qu'une réponse sélectionnée de façon aléatoire soit correcte est de 1/3, soit
environ 0,33, car un seul parmi les trois choix proposés est correct. D'après le modèle de seuil, la probabilité d'une
réponse correcte, p , est par conséquent liée à la probabilité de détection, p , par l'équation (1)
c d
12 1
pp=+ 1−p = p+ (1)
()
cd d d
33 3
parce que sur une proportion p d'essais, le stimulus est détecté et une réponse correcte est donnée alors que sur
d
la proportion restante, 1 − p , les sujets ne peuvent pas détecter le stimulus et doivent deviner au hasard avec une
d
probabilité de 1/3 de donner une réponse correcte. Le seuil étant défini comme la concentration de stimulus pour
laquelle p = 0,5, il s'ensuit que c'est la valeur pour laquelle p = 0,67.
d c
La quantité p représente les données observées, alors que p est une inférence à partir du modèle de seuil.
c d
D'intérêt ici est le calcul inverse:
pp=−1, 5 0, 5 (2)
dc
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Figure 2 — Distributions de seuil olfactif dans une population

Quand la proportion de choix corrects, p , dans une série d'essais de différence répétés plusieurs fois à chacune
c
des différentes concentrations du stimulus, est tracée en fonction des concentrations, les points représentent à peu
de chose près une ogive. Si p est converti en p par l'équation (2), le graphique de p forme une autre ogive [voir
c d d
Figure 1 b)] avec des asymptotes en 0 et 1 pour les concentrations de stimulus suffisamment faibles et élevées.
Dans le cas d'une sensibilité aux produits chimiques, l'intensité est en général exprimée sous forme d'un
logarithme de concentration ou de dilution.
L'ogive reliant p à la concentration peut être modélisée par la distribution normale cumulée ou, de façon plus
d
pratique, par la distribution logistique cumulée, dont l'équation peut s'écrire
p=+ (3)
c
bt−x
()
1+ e
avec la concentration de stimulus indiquée par x alors que les valeurs des coefficients t et b dépendent des
données. Quand x = t et p = 0,5, t est donc la valeur de seuil du stimulus. Le paramètre b détermine l'importance
d
du changement en x requis pour produire un changement particulier quelconque en p et il détermine donc la
d
raideur de l'ogive.
6.2 Contrôle préliminaire des données
6.2.1 Préparation
Faire un contrôle préliminaire des données, numériquement ou à l’aide d’un graphique de proportion de réponses
correctes, p , par rapport à la concentration logarithmique. Noter si les résultats semblent se conformer à une ogive
c
et si les concentrations testées se trouvent à la fois au-dessus et au-dessous du seuil estimé, comme elles le
devraient pour que l'estimation soit précise. Si ce n'est pas le cas, rassembler davantage de données. Estimer le
seuil à l’œil nu et décider s’il est assez précis pour le but recherché. Si ce n'est pas le cas, ajuster un modèle à la
calculatrice en utilisant la transformation logit décrite en 6.2.2 ou utiliser la technique du maximum de
vraisemblance décrite en 6.3 et, avec plus de précision, dans les exemples B.2 à B.4.
6.2.2 Estimation préliminaire du seuil et de la pente à l'aide de la transformation logit
Le logit est l'équivalent du probit familier, à l'exception près que ce dernier est basé sur la distribution normale
cumulée. Transformer p en sa forme logit par la formule
d

p
d
L = log (4)

d e
1− p
d
et combiner l'équation (4) à l'équation (2) pour exprimer L en fonction de p :
d c
1
p −
c
L = log (5)

d e
1− p
c


Le fait de remplacer p dans l’expression (5) par l’expression (3) donne l'expression suivante:
c
L=−bt x (6)
( )
d
Observer que L augmente de façon linéaire avec l'intensité du stimulus si p se conforme bien à une ogive
d c
logistique. À ce point, décider s'il convient de compléter les calculs en utilisant des données transformées ou non
transformées. Le graphique non transformé de p en fonction de log x est presque linéaire dans la plage centrale
c
et, dans le but de situer le seuil, qui est le point où p = 2/3, la transformation donne peu d'avantage par rapport à
c
une ogive ajustée à l’œil nu ou à une droite ajustée numériquement dans la plage centrale des données p .
c
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Sur l'échelle transformée, le seuil est la concentration logarithmique à laquelle L = 0. Estimer sa valeur à partir
d
d'une droite ajustée à l’œil nu ou en ajustant numériquement une droite de régression linéaire. Noter que les
valeurs transformées proches des asymptotes peuvent être erratiques parce que de petits changements dans les
proportions dans ces régions ont de grands effets. Donc, ignorer les valeurs de p au-dessous de 0,43 ou
c
au-dessus de 0,9 (valeurs transformées de L au-dessous de − 1,75 ou au-dessu
...