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Projet LIGHT : l’innovation au service de la qualité microbiologique des aliments

Innovation dans la sécurité sanitaire des aliments : le Projet LIGHT

Dans le secteur agroalimentaire, la sécurité des aliments est au cœur des préoccupations industrielles, notamment en ce qui concerne la lutte contre les pertes et gaspillages alimentaires. Le projet LIGHT, une collaboration entre l’ADRIA et le LUBEM soutenue par l’Institut Carnot AgriFood Transition, l’Agence Nationale de la Recherche (ANR), et le Conseil Régional de Bretagne, se place à l’avant-garde de cette lutte. Il propose une méthode d’acquisition de données pour la mycologie prévisionnelle, destinée à anticiper et maîtriser le comportement des levures et moisissures d’altération dans l’industrie agroalimentaire.

Les levures et moisissures au cœur des problématiques de pertes et gaspillages alimentaire - l'oeil de paco adria 2023 (54)

Prévoir pour mieux agir : l’enjeu de la mycologie prévisionnelle

La durabilité des aliments, leur qualité organoleptique et la réduction du gaspillage sont des défis majeurs pour l’industrie, particulièrement dans les secteurs sensibles tels que la boulangerie, la viennoiserie, la pâtisserie et les produits laitiers. Nicolas Nguyen Van Long, chef de projets ADRIA, souligne l’impact économique considérable des contaminations fongiques, évalué à plusieurs centaines de millions d’euros annuellement pour certaines filières agroalimentaires.

La néphélométrie laser : une technologie de rupture

La microbiologie prévisionnelle s’est imposée comme un outil précieux pour l’industrie agroalimentaire, permettant de prévoir le développement des micro-organismes et d’assurer ainsi la sécurité et la qualité des produits. Toutefois, l’application de ces modèles aux levures et moisissures était jusqu’alors restreinte par les limites des méthodes culturales traditionnelles. Le projet LIGHT a donc misé sur la néphélométrie laser pour offrir une alternative performante, capable de générer des données à haut débit et d’accélérer le développement de la mycologie prévisionnelle en réduisant significativement le temps et les ressources nécessaires.

Sym’Previus : une plateforme enrichie pour l’industrie

symprevius adria

Le projet LIGHT n’a pas seulement permis de valider l’utilisation de la néphélométrie laser en mycologie prévisionnelle ; il a aussi enrichi Sym’Previus, outil reconnu de microbiologie prévisionnelle, par l’intégration d’un nouveau module dédié aux fongiques. Cette avancée offre aux industries agroalimentaires une solution complète pour anticiper le développement des moisissures, améliorant ainsi la sécurité, la qualité de leurs produits et leur compétitivité sur le marché.

Une avancée pour la sécurité des aliments

Le projet LIGHT se distingue par son apport significatif à la maîtrise de la sécurité des aliments. En favorisant l’accès aux outils de mycologie prévisionnelle et en contribuant à l’optimisation de Sym’Previus, il ouvre des perspectives nouvelles pour la gestion des risques liés aux levures et moisissures dans l’industrie agroalimentaire. Un pas de plus vers une production alimentaire plus sûre et durable.

Lire l’article sur le Projet LIGHT de Carnot AgriFood Transition

FICHE PROJET LIGHT

Lubem

Deux équipes du Carnot AgriFood Transition, le centre technique ADRIA et le Laboratoire Universitaire de Biodiversité et Ecologie Microbienne (LUBEM), ont collaboré sur le projet LIGHT avec l’objectif de valider l’utilisation de la néphélométrie laser pour prédire le comportement des levures et moisissures d’altération en productions agroalimentaires, et ainsi accélérer le développement de la mycologie prévisionnelle en milieu industriel.

Porteurs du projet : Nicolas Nguyen Van Long ADRIA & Gaëtan Burgaud LUBEM

adria foodexpertise fond blanc

Le projet LIGHT est un projet de ressourcement réalisé avec le soutien de l’Institut Carnot AgriFood Transition, et le soutien financier de l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) et du Conseil Régional de Bretagne

Avec le soutient de l’ACTIA, dans le cadre de l’UMT ACTIA 19.03 ALTER’IX

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