Analyse factorielle de données de catégorisation. (Application aux données sensorielles)

En analyse sensorielle, les approches holistiques, dans lesquelles les objets sont considérés comme un tout, sont de plus en plus utilisées pour recueillir des données. Leur intérêt vient d'une part du fait qu'elles permettent d'acquérir d'autres types d'informations que celles obtenues par les méthodes de profil classiques et d'autre part du fait qu'elles ne demandent aucune compétence particulière, ce qui les rend réalisable par tous types de sujets. La catégorisation (ou tri libre) dans laquelle la tâche demandée aux sujets est de fournir une partition des objets, fait partie de ces approches. Cette thèse se concentre dans une première partie sur les données de catégorisation. Après avoir vu que cette méthode de recueil de données est pertinente, nous nous intéressons au traitement statistique de ces données à travers la recherche de représentations euclidiennes. La méthodologie proposée qui consiste à utiliser des méthodes factorielles telles que l'Analyse des Correspondances Multiple (ACM) ou l'Analyse Factorielle Multiple (AFM) est également enrichie d'éléments de validité. Cette méthodologie est ensuite illustrée par l'analyse de deux jeux de données obtenus à partir de bières d'une part et de parfums d'autre part. La deuxième partie est consacrée à l'étude de deux modes de recueil de données liés à la catégorisation : le Napping® catégorisé et le tri hiérarchique. Pour ces deux recueils, nous nous intéressons également au traitement des données en adoptant une démarche similaire à celle utilisée pour les données de catégorisation. Enfin, la dernière partie est consacrée à l'implémentation dans le logiciel R de différentes fonctions permettant de traiter les trois types de données que sont les données issues de catégorisation, Napping® catégorisé et tri hiérarchique.In sensory analysis, holistic approaches in which objects are considered as a whole are increasingly used to collect data. Their interest comes on a one hand from their ability to acquire other types of information as the one obtained by traditional profiling methods and on the other hand from the fact they require no special skills, which makes them feasible by all subjects. Categorization (or free sorting), in which subjects are asked to provide a partition of objects, belongs to these approaches. The first part of this work focuses on categorization data. After seeing that this method of data collection is relevant, we focus on the statistical analysis of these data through the research of Euclidean representations. The proposed methodology which consists in using factorial methods such as Multiple Correspondence Analysis (MCA) or Multiple Factor Analysis (MFA) is also enriched with elements of validity. This methodology is then illustrated by the analysis of two data sets obtained from beers on a one hand and perfumes on the other hand. The second part is devoted to the study of two data collection methods related to categorization: sorted Napping® and hierarchical sorting. For both data collections, we are also interested in statistical analysis by adopting an approach similar to the one used for categorization data. The last part is devoted to the implementation in the R software of functions to analyze the three kinds of data that are categorization data, hierarchical sorting data and sorted Napping® data.RENNES-Agrocampus-CRD (352382323) / SudocSudocFranceF