Caroline Peltier

Scientifiques
Caroline Peltier

Informations générales

Ingénieur & Technicien

Plateforme Chemosens

caroline.peltier@inrae.fr

HAL

Poste

Ingénieur de Recherche INRAE

Formation

  • M2 en informatique et statistiques
  • Thèse de doctorat en sciences de l’alimentation

Activités

Thématique de recherche
Caroline Peltier est spécialisée dans l'analyse de données et les statistiques appliquées à la chimie (chimiométrie) ainsi qu'à l'analyse sensorielle (sensométrie). Dans le cadre de ses activités, elle contribue au traitement statistique des données pour certains projets du CSGA.

Son travail repose principalement sur l'utilisation du langage de programmation R, où elle développe des packages pour mettre ses outils à disposition (notamment les packages PTRMSR, LCMS, AFCR). Ces ressources sont accessibles à tous sur le GitHub de la plateforme (https://github.com/Chemosens), comprenant les packages PTRMSR (prétraitement des données PTR-MS), AFCR (analyse de données de seuils sensoriels type 3-AFC ou tests triangulaires), LCMS (prétraitement de données de lipidomique), et CSProfile (analyse de données de profil).

Ses domaines d'intérêts se concentrent particulièrement autour de l'analyse de données complexes temporelles (Functional Data Analysis) ou multiblocs (Regularized Canonical Correlation Analysis). Elle cherche à appliquer ces techniques pour une meilleure analyse des données physico-chimiques et sensorielles acquises simultanément.
Mots clés
Développement R, sensométrie, chimiométrie, méthodes multiblocs

Publications

  • Peltier, C., Vasku, G., Crepin, M., Cabaret, S., Berdeaux, O., (2024) An R package for automated semi-targeted analysis in lipidomics.(2024) European Journal of Lipid Science and Technology https://hal.inrae.fr/hal-04532909
  • Peltier C., Visalli, M., Schlich, P., Cardot, H., Analyzing temporal dominance of sensations data with categorical functional data analysis (2023). Food Quality and Preference 109 https://hal.inrae.fr/hal-04107401
  • Peltier C., Visalli, M., Labouré, H., Hélard, C., Andriot, I., Cordelle, S., Le Quéré, J.-L., Schlich, P. Automatic pre-treatment and multiblock analysis of flavor release and sensory temporal data simultaneously collected in vivo. (2022) Journal of chemometrics doi: 10.1002/cem.3450 https://amu.hal.science/INSTITUT-AGRO-DIJON-CSGA/hal-03819873v1
  • Peltier C., Le Brusquet, L., Lejeune F.-X., Moszer, I., Tenenhaus, A.,(2023) Missing values in RGCCA: algorithms and comparison. Chapitre d’ouvrage https://hal.science/hal-04272129
  • Peltier, C., Visalli, M., Thomas, A. (2019) Using temporal dominance of emotions at home. Impact of coffee advertisements on consumers’behavior and methodological perspectives. Food Quality and Preference, 71,311-319. https://hal.inrae.fr/view/index/identifiant/hal-02173253
  • Peltier, C., Visalli, M., Schlich, P., (2018) Enhancing canonical variate analysis by taking the scaling effecti into account. Food Quality and Preference, 64, 88-93. https://u-bourgogne.hal.science/hal-01706679/
  • Peltier, C., Visalli, M., Schlich, P. (2014) Comparison of Canonical Variate Analysis and Principal Component Analysis on 422 descriptive sensory studies. Food Quality And Preference ,40B, 326-333. https://hal.inrae.fr/hal-02640508

Plateforme Chemosens