L'intelligence artificielle au service de l'analyse des vins

Objectifs à atteindre

Le projet a pour but d’établir une preuve de concept publiable sur l’utilité du traitement des données issues de l’analyse des vins par l’intelligence artificielle et, en particulier, les réseaux de neurones profonds. Aujourd’hui les données issues de l’analyse des vins sont essentiellement traitées par des approches statistiques linéaires simples (analyses de variance par exemple). De plus, souvent, seules les données quantitatives sont traitées. En parallèle, l’avènement des techniques dites de « machine learning » ou « intelligence artificielle », dont les des réseaux de neurones profonds, ont montré leur efficacité dans d’autres domaines sociologiques, technologiques et agroalimentaires pour le traitement de grandes bases de données. Des essais préliminaires effectués hors projet ont montré des résultats intéressants.

1. À partir du traitement des données chromatographiques brutes des vins, il est possible de prédire les résultats de l’évaluation sensorielle de dégustateurs experts.
2. L’utilisation de réseaux de neurones pour le traitement de données brutes issues de la chromatographie permet de différencier des crus indépendamment des millésimes. Les techniques de réduction de dimensionnalité montrent que la chromatographie des vins reflète leur terroir, en distinguant par exemple des vins de Bordeaux issus de divers crus.
3. Il est possible d’établir des liens entre les données sensorielles et des données chromatographiques brutes (sans nécessité de quantification). Aujourd’hui, nous ne pouvons pas présenter les résultats issus des essais préliminaires car les propriétaires des vins analysés ont demandé la confidentialité. Les résultats du présent projet constitueront une preuve de concept publiable permettant de mettre en place un dispositif plus ambitieux et rapidement transférable à la profession. Les revues de publication seront autant à destination de la profession que de la communauté scientifique. Des projets similaires sont balbutiants dans d’autres pays d’Europe (Projet Diversity of Italian Wines par exemple). Nous imaginons que cette approche serait efficace pour révéler des informations cachées dans les données analytiques issues de l’analyse chimique mais aussi de la dégustation. À terme, elle pourrait aussi permettre, à moindre coût, de développer des outils d’aide à la décision pour les œnologues mais aussi de servir les chercheurs pour une meilleure connaissance de l’identité des vins. Cette approche pourrait s’avérer particulièrement utile dans de nombreux domaines tels que : la compréhension de la construction des concepts sensoriels chez le dégustateur expert (modèles de cépages, d’appellations, de styles par exemples) ; la sécurisation des résultats de dégustations qui impliquent des larges panels (dégustations de concours par exemple) et, d’un point de vue plus fondamental, la recherche de molécules liées aux expression des typicités. Dans le cadre de cet appel à projet, nous désirons centrer le travail sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour le traitement des données chromatographiques brutes avec pour objectif de travailler sur la différenciation des espaces de production.  

Résultats attendus

• La constitution d’une base de données de chromatogrammes issus de l’analyse ciblée de vins du commerce sélectionnés pour leur appartenance à un groupe (qualité, appellations, crus, millésimes etc.). Plusieurs plans expérimentaux centrés sur les vins de Bordeaux et les pinots noirs du monde. Les choix de ces plans ont été faits sur (i) des critères économiques et pratiques mais aussi (ii) avec une volonté de mettre en place des comparaisons à des échelles géographiques réduites (plan Bordeaux) et très larges (plan pinot noir). Si les conditions sanitaires de mise en œuvre le permettent, une sélection des vins sera par ailleurs dégustée par un panel expert.
• L’analyse par approche intelligence artificielle (réseaux de neurones profonds) des données chromatographiques afin d’explorer la capacité de cette approche à 1/ reconnaitre et caractériser les cépages, 2/ reconnaitre les vins indépendamment des millésimes, 3/ identifier des portions de chromatogrammes liées à un ou plusieurs paramètres du terroir et 4/ caractériser l’espace sensoriel utilisé pas des dégustateurs experts dans l’évaluation des vins (dans le cas où les vins pourraient être dégustés dans de bonnes conditions scientifiques et sanitaires).
• La publication des résultats dans une revue scientifique à comité de lecture et dans une ou plusieurs revues techniques à destination des professionnels de la filière viticole.