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International audienceThis paper describes a novel approach of the classification of modified starches with regard to their origin and the recognition of their properties and modifications by chemometric treatments of infrared spectra. FTIR spectra of 94 starch samples are recorded with an horizontal ATR accessory. Statistical (PCA, PLS) and neuronal (Kohonen and feedforward networks) methods have been used. Unsupervised projections and supervised prediction results are compared.Les progrès technologiques et les besoins de l’industrie agro-alimentaire ont conduit à sélectionner et à modifier physiquement ou chimiquement la structure des amidonspour obtenir des textures plus veloutées ou pour répondre à des problèmes de conditionnement. Ces modifications doivent préserver l’aspect nutritionnel tout en permettant un traitement industriel plus facile. De plus, les amidons modifiés chimiquement sont considérés comme des additifs, leur emploi est donc limité tandis que les transformations chimiques autorisées sont strictement définies par la législation. Puisque la valeur économique des amidons augmente avec leur degré de modification, des tests physiques et chimiques ont été développés pour les contrôler et les identifier mais ces méthodes sont longues et demandent des techniciens expérimentés. Comme la plupart des modifications conduisent à des changements structuraux, la spectroscopie IRTF a été envisagée comme technique expérimentale pour leur reconnaissance. La complexité du problème d’identification provient du croisement de différentes informations pour chaque échantillon, son origine, ses propriétés et modifications qui peuvent, de plus, être multiples. Un très grand nombre de combinaisons est possible et nous avons développé des méthodes non-supervisées (Analyse en Composantes Principales, réseau auto-organisé de Kohonen) afin de grouper les échantillons en fonction de leur origine végétale et des modifications physiques et chimiques qu’ils ont subies. Par les méthodes supervisées (régression multivariée, réseaux à rétro propagation de l’erreur) une prédiction de l’origine et des modifications a été réalisée et discutée selon le critère de l’erreur standard de prédiction

Recognition of starch origin and modifications by chemometrics spectral data processing (in French).