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Titre: Utilisation de l'intelligence artificielle dans la fabrication du fromage de type Feta et étude de l’effet de l’origine du lait sur sa qualité physicochimique, microbiologique et organoleptique
Auteur(s): Beneddine, Kheira
Boutouiga, Rima
Mots-clés: intelligence artificielle
fromage feta
lait de vache pasteurisé
lait de chèvre
Date de publication: 24-jui-2025
Editeur: Université Ibn Khaldoun –Tiaret
Résumé: Cette étude vise à simuler la fabrication du fromage Feta en utilisant l’intelligence artificielle (IA), en mettant l’accent sur l’impact du type de lait sur la qualité du produit final. Le fromage est fabriqué à partir de trois types de lait : lait de vache, mélange de lait de chèvre et de vache, et mélange de lait de brebis et de vache. L’effet de ces compositions est analysé à travers des paramètres physicochimiques, la qualité microbiologique et les caractéristiques sensorielles du fromage. Les analyses révèlent des différences significatives entre les trois types de fromage Feta en termes d’acidité, d’humidité et de teneur en matières solides dissoutes. De plus, les évaluations sensorielles mettent en évidence des variations de texture, de saveur et d’apparence. Grâce à l’IA, l’impact de la composition du lait et des paramètres de production est modélisé afin d’anticiper la qualité du fromage et d’optimiser les conditions de fabrication. Cette approche permet de réduire les essais expérimentaux et d’assurer une qualité constante du produit. En facilitant le contrôle des paramètres de production, elle représente un levier stratégique pour l’industrie laitière et les artisans fromagers.
Description: This study aims to simulate the production of Feta cheese using artificial intelligence (AI), with a focus on the impact of milk type on the quality of the final product. The cheese is produced from three types of milk: cow's milk, a mixture of goat's and cow's milk, and a mixture of sheep's and cow's milk. The effects of these compositions are analyzed through physicochemical parameters, microbiological quality, and sensory characteristics of the cheese. The analyses reveal significant differences among the three types of Feta cheese in terms of acidity, moisture, and total dissolved solids content. Furthermore, sensory evaluations highlight variations in texture, flavor, and appearance. By leveraging AI, the influence of milk composition and production parameters is modeled to predict cheese quality and optimize manufacturing conditions. This approach reduces the need for experimental trials and ensures consistent product quality. By facilitating the control of production parameters, it represents a strategic asset for the dairy industry and artisanal cheesemakers
URI/URL: http://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/16517
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