Confrontation avec le jugement des experts
Lecture automatique de la propreté du sucre par analyse d’images

4.1 Constitution d’une base de données

Afin de corréler les résultats du système à l’appréciation qualitative des techniciens, sept experts ont été réunis sur une même journée, en un même lieu, pour travailler sur une base d’images de 45 membranes issues de diverses sucreries. Pour chacune d’elle, chaque expert a livré un jugement indépendant. Ensuite, les experts ont évalué la propreté de ces mêmes filtres directement sur l’image originale de la membrane (sans traitement) projetée sur grand écran. L’analyse statistique de toutes les données collectées a permis de tirer un grand nombre d’enseignements. Pour chaque échantillon, on calcule l’écart maximum et l’écart-type des sept notes. Pour chaque série de 45 écarts, on donne le minimum et le maximum et on calcule la moyenne et l’écart-type (tableau 3). L’écart moyen entre experts est d’environ 1 point (moyenne des écarts maximum) mais il n’est pas rare qu’il représente plusieurs points.

La subjectivité du test a été confirmée par la diversité des histogrammes de distribution des réponses. Un exemple de distribution est donné sur la figure 4. L’histogramme présente, en ordonnées, le nombre d’occurrences (fréquences) pour les 10 notes présentées par demi-point en abscisses. On remarque que, sur un même lot de filtres, les appréciations d’un expert peuvent présenter une distribution très différente de la médiane des réponses données par les sept experts.

En revanche, aucune différence significative n’apparaît entre la lecture visuelle directe sur la membrane et celle faite sur les images numériques de ces mêmes filtres projetées à l’écran, ce qui confirme la bonne qualité d’acquisition des images.