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TI : La modélisation du risque de contamination d'un aliment emballé
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:
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,
2
0
0
7
considérée, ainsi que des pratiques industrielles : type d'emballage, formulation du matériau
d'emballage, mode de conservation de l'aliment, format de la portion, etc.
En reprenant les principes formulés par le médecin et alchimiste Paracelse au 16
e
siècle,
l'exposition peut directement être comparée à la dose nécessaire pour qu'un effet
toxicologique soit détectable et ainsi analyser le danger liée à une contamination fortuite ou
ubiquitaire des aliments. Dans le cas d'une campagne de veille sanitaire, l'exposition est
comparée à la dose journalière tolérable ou une dose journalière admissible. Comme il existe
des disparités de poids entre individus, notamment en fonction de l'âge ou du sexe,
l'exposition est souvent ramenée à la masse corporelle soit en supposant un poids moyen de
60 kg (55 kg pour la population asiatique, 15 kg pour les enfants), soit en introduisant la
distribution de poids des individus. Cette dernière analyse ne sera pas effectuée ici et les
données d'exposition seront exprimées en quantité ingérée quotidiennement par individu.

Cette partie présente les principes de l'évaluation probabiliste de l'exposition du
consommateur à partir de données de contamination simulées. La capacité à modéliser la
contamination avec une granularité variable (d'une famille de produits alimentaires à l'unité
portionnable consommée) est plus particulièrement mise en avant pour estimer la contribution
d'un produit alimentaire, une pratique industrielle ou une pratique domestique.
5.1 Principe de calcul
L'exposition est analysée pour une catégorie d'aliments et ciblée éventuellement sur une
population de consommateurs (ex. enfants). En première approximation, l'exposition
moyenne à un contaminant pour une classe d'aliments est définie comme le produit de la
consommation moyenne par sa contamination moyenne. Ce niveau d'analyse peut être
suffisant pour discriminer les principales sources d'exposition ou évaluer les substances
susceptibles de présenter un danger pour le consommateur. Il est toutefois très incomplet pour
le gestionnaire du risque parce qu'il ne donne pas une borne supérieure de l'exposition du fait
de la variabilité des consommations (différences entre forts et faibles consommateurs) et des
sources d'incertitude (ex. erreurs d'échantillonnage, dépendance entre les variables,
descriptions imprécises du schéma d'exposition, désaccords entre experts, incertitude sur les
modèles utilisés, ignorance sur les autres facteurs...).

L'analyse probabiliste permet de palier aux principales limites précédentes. Pour un individu
i, la contribution d'un seul aliment k appartenant à une catégorie j est :
, ,
P
i j k
k
k
e
C
m
=
(47)
k
m
est la quantité ingérée.
Pour l'individu
i, l'exposition cumulée durant une période t dépend d'une nombre d'unités
consommées
N
i,j
dans chaque catégorie
j durant le même période :
,
, ,
,
,
1
1
1
i j
N
P
i
i j k
k
i k
j k
j
k
e
e
C
m
t
t
=
=
=
(48)
Cette analyse doit être répétée pour chaque individu
i intégré dans l'étude en considérant que
tous les consommateurs ne mangent pas les mêmes produits et dans les mêmes quantités. On
pourra également tenir compte du fait que la concentration de l'aliment
P k
C
dépend aussi du
temps de contact entre l'emballage et l'aliment et donc des pratiques de stockage du
consommateur (durée, température). Dans ce dernier cas,
P k
C
doit être remplacé par
,
P i k
C
.
Par ailleurs, suivant que
,
i k
m
est mesuré (lors d'une étude de consommation) ou estimé à