CONTEXTE et ENJEUX Dans un contexte où les consommateurs sont de plus en plus sensibles au discours médical sur la valeur santé des aliments, l’image nutritionnelle du lait et des produits laitiers génère des freins à leur consommation du fait de leur richesse en acides gras (AG) saturés (AGS), dont certains sont considérés comme pro-athérogènes. L’amélioration de leur image (via une meilleure connaissance de leur intérêt nutritionnel) demande la détermination d’autres composés (caroténoïdes, vitamines, minéraux, protéines solubles, acides gras mineurs) ainsi qu’une caractérisation rapide de leur composition qui jusqu’alors requiert l’utilisation de méthodes de laboratoire très précises mais souvent longues, destructrices et coûteuses. Ainsi, la mise au point de méthodes d’analyse rapide de la composition des produits est de plus en plus d’actualité. Les méthodes rapides les plus couramment utilisées sont des méthodes spectrales. Celles-ci sont basées soit sur la quantification de l’énergie absorbée par les échantillons dans le domaine du visible, du proche et du moyen infrarouge (respectivement PIR et MIR), soit sur la mesure de la fluorescence consécutive à une excitation spécifique des molécules fluorescentes présentes dans les échantillons. Pour les produits laitiers, les spectroscopies MIR et PIR permettent une bonne prédiction des teneurs en AGS, AG monoinsaturés et des AG ayant une concentration élevée mais elles sont peu précises pour la mesure de teneurs en AG polyinsaturés (AGPI) (incluant l’acide linolénique, les AGPI longue chaîne n-3 et les CLA) (Lucas et al., 2008; Soyeurt et al., 2008 ; Coppa et al., 2010). Il n’existe pas, à ce jour, de comparaisons directes de ces 2 méthodes appliquées aux mêmes échantillons. Par ailleurs, ces méthodes spectroscopiques ont été peu utilisées pour prédire la teneur de ces échantillons en d’autres composés nutritionnels tels que les caroténoïdes, les vitamines, et les minéraux (Nozière et al, 2006 ; Lucas et al, 2008). Cette double approche serait innovante pour les caractériser rapidement dans les produits laitiers. De même, pour les produits carnés, la spectroscopie PIR a récemment donné des résultats intéressants pour prédire la composition en AG des lipides de la viande ovine (Guy et al., 2011). Mais en fait, il existe peu de données sur les teneurs en AG longs et insaturés des lipides des viandes de ruminants (notamment bovines) par ces méthodes rapides. De même que pour les produits laitiers, il n’y a pas eu d’études avec la spectroscopie de fluorescence ni de comparaison directe entre ces différentes méthodes. L’objectif de notre étude est de comparer les performances des méthodes de spectroscopie dans le proche et moyen infrarouge et de spectroscopie de fluorescence pour la prédiction des teneurs du lait en caroténoïdes, vitamines (A, E, B 9 et B 12 ), minéraux (calcium et phosphore), protéines solubles et pour la prédiction en AG des lipides des produits carnés. Les échantillons utilisés ont été caractérisés en parallèle par des méthodes référencées de laboratoire. RESULTATS Sur 415 échantillons de lait, 26 composés (8 caroténoïdes, 6 vitamines, 4 minéraux et 8 acides gras) ont été étudiés. Des prédictions moyennes ont été obtenues avec des coefficients de détermination de validation croisée (R2CV) entre 0,64 et 0,77 en PIR, et entre 0,54 et 0,65 en MIR pour le 9- cis β-carotène, la β-cryptoxanthine, la zéaxanthine et la lutéine. Des prédictions moyennes ont également été obtenues pour la vitamine E (a-tocophérol) et la vitamine A avec ces 2 méthodes spectrales. La prédiction des teneurs des autres caroténoïdes et vitamines s’est révélée mauvaise avec des R2CV inférieurs à 0,60. Par contre, de bonnes prédictions avec des R2CV compris entre 0,81 et 0,90 ont été obtenues pour certains AG (C16:0, C18:1 trans 11, et somme des AGS) en PIR. Les erreurs de prédiction des méthodes PIR et MIR sont identiques pour la majorité des composés. Globalement, la prédiction des teneurs des caroténoïdes totaux, de la vitamine B 12 et des AG est, respectivement, meilleure en spectroscopie PIR et celle de la lutéine, du calcium total et soluble en spectroscopie MIR. Concernant la viande, la PIR a permis une bonne prédiction des lipides et des acides gras totaux (respectivement, R²CV ≥ 0,92 et 0,91), des AGS et AG monoinsaturés totaux (respectivement, R²CV ≥ 0,91 et 0,89) et des AG majeurs de ces familles : 16:0, 18:0 et 18:1 n-9 (respectivement, R²CV ≥ 0,92, 0.87 et 0,89). Par contre, la prédiction des AGPI est mauvaise et doit être améliorée (R²CV ≤ 0.52). Deux méthodes de spectroscopie de fluorescence synchrone (SFS) et frontale (SFF) ont été appliquées sur les échantillons de lait de vache et de viande bovine. Concernant le lait, la fluorescence synchrone a permis d’atteindre les coefficients de détermination de la validation externe les plus élevés (de 0,45 à 0,54 pour le 9- cis β-carotène, la β-cryptoxanthine, la zéaxanthine et la lutéine). Concernant les échantillons de viande bovine, une bonne prédiction a été obtenue pour les AG totaux (respectivement, R²CV=0,85 et 0,74 pour SFS et SFF), les AGS (R²CV ≥ 0,84 et R²CV ≤ 0,78) et AG monoinsaturés (R²CV ≥ 0,70 et R²CV ≤ 0,75) mais la prédiction a été mauvaise pour les AGPI (R²CV≤ 0,58 ou 0,49). Les R²CV calculés par SFS ont été sensiblement plus élevés que ceux obtenus par la SFF. PERSPECTIVES Un prolongement de ces travaux serait de prédire sur les mêmes échantillons de lait les teneurs en vitamines du groupe B (B1, B2, B3, B5, B6, B8 et B9). Concernant les produits carnés, d’autres voies sont à explorer concernant l’authentification des conditions de production (par la prédiction des rapports d’isotopes stables) ou la qualité sensorielle (par la prédiction de la concentration en scatole, responsable de défauts de flaveur).