Un indicateur de transformation pour mieux classifier l’offre alimentaire

Les consommateurs ont aujourd’hui pris conscience que l’alimentation est un facteur clé de leur santé. L’indicateur de transformation permets de mieux classifier l’offre alimentaire.

Les produits industriels transformés, et en particulier les produits dits « ultra-transformés » sont ainsi pointés du doigt pour être pour partie responsables de maladies cardiovasculaires, d’obésité ou encore de cancers (Fiolet et al., 2018). Toutefois, si une classification des produits alimentaires selon leur niveau de transformation existe (classification NOVA, Monteiro et al., 2018) celle-ci reste relativement imprécise et ne permet pas de prendre en compte la diversité de l’offre alimentaire en produits transformés.

Pour aider à la mise en place de recommandations auprès des consommateurs, mais également des industriels et des pouvoirs publics, et pour construire une offre alimentaire sûre et saine, il semble nécessaire d’étudier les impacts de la transformation alimentaire, élaborée dans différents contexte de production, sur les qualités nutritionnelles (composés néoformés et marqueurs chimiques) et environnementales (impact sur le changement climatique, la biodiversité, émission de polluants) et sur les perceptions des consommateurs de ces différentes dimensions en termes d’impacts sur leurs santés et de leur éventuelle recherche de naturalité.

L’UMR Génie et Microbiologie des Procédés Alimentaires (GMPA) de l’INRA et d’AgroParisTech a déjà développé en 2017 un indicateur de processing (IDP) dans le cadre d’un projet visant à « Mieux connaître la transformation industrielle et la diversité de nos aliments pour une alimentation plus saine et durable : exemple d’une cartographie multicritère du marché français des pizzas ». Cet indicateur a permis de montrer des différences significatives entre les familles de pizza ainsi qu’entre les secteurs frais et surgelés. Les indicateurs nutritionnels (5C, SENS) ainsi que le nombre d’additifs et d’ingrédients étaient également très variables entre les pizzas. Des modèles statistiques ont pu être mis en place afin d’étudier les liens entre les différents indicateurs.

Plusieurs projets, dont un projet de thèse, sont en préparation dans le cadre du RMT Nutriprévius et de Carnot Qualiment, mobilisant notamment le CTCPA, afin de contribuer à un indicateur de transformation des aliments.