Contamination modeling of Listeria monocytogenes to improve surveillance in food industry

Les industriels du secteur agro-alimentaire sont responsables de la qualité des produits mis sur le marché. Un moyen de vérifier cette qualité consiste à déterminer la distribution de la contamination. Dans cette thèse, nous avons utilisé des données portant sur L. monocytogenes durant le procédé de fabrication de lardons et du saumon fumé. Nous avons ensuite élaboré des modèles hiérarchiques pour décrire la concentration en prenant ou non en compte diverses variabilités, nous avons estimé les paramètres par inférence bayésienne, puis comparé leur capacité à simuler des données proches des observations. Nous avons également comparé l'estimation de paramètres par inférence fréquentiste sur deux modèles en utilisant les données brutes issues des analyses microbiologiques et ces mêmes données converties en concentration. Par ailleurs, nous avons amélioré un modèle décrivant le devenir de L. monocytogenes au cours de la fabrication des lardons. Le plan d'échantillonnage permettant d'estimer la qualité des produits, nous avons appliqué la théorie de la décision aux couples L. monocytogenes/lardons et L. monocytogenes/saumon fumé en sortie usine pour déterminer la taille optimale de l'échantillon à prélever par lot de manière à minimiser les coûts moyens supportés par le fabricant. Enfin, nous avons comparé plusieurs plans d'échantillonnage de mesure de la température d'un plat en sauce fabriqué dans une cuisine centrale et placé dans une cellule de refroidissement rapide. L'objectif était de sélectionner le meilleur plan d'échantillonnage en fonction du risque admissible pour le gestionnaire quant à la croissance de C. perfringens.Food business operators are responsible for the quality of the products they sell. A way to assess the safety of food is to determine the contamination distribution. During my PhD thesis, we used data about L. monocytogenes during the process of diced bacon and of cold smoked salmon. Then, we constructed several hierarchical models to describe contamination taking or not into account several kinds of variability such as between batches variability. We compared the capacity of each model to simulate data close to the observed ones. We also compared the parameters assessment by frequentist inference using raw data (the results of the microbiological analyses) and concentration-like data. In addition to the models describing the contamination at one step of the process, we improved an existing model describing the fate of L. monocytogenes throughout the diced bacon process. A tool to assess the quality of a product is the sampling plan. We applied the Bayesian theory of decision to the pairs L. monocytogenes/diced bacon and L. monocytogenes/cold smoked salmon at the end of the process to determine the optimal size of a sample analysed per batch so that the average cost for the manufacturer is as los as possible. We also compared several sampling plans of temperature measurement of a meal cooked in an institutional food service facility and put in a blast-chiller just after cooking. The aim was to select the best sampling plan regarding the risk of C. perfringens growth that the manager is ready to take