Un outil d’apprentissage automatique alimenté par les profils chimiques des vins rouges peut en déduire leur origine
Un nouvel outil d’apprentissage automatique peut analyser les profils chimiques des vins et les utiliser pour prédire avec précision où ils ont été produits. Le système pourrait aider l’industrie vitivinicole à authentifier l’origine de ses produits.
Chaque vin a un profil chimique complexe, qui est façonné par des éléments tels que le sol et le climat de la zone où les raisins ont été cultivés – son terroir – ainsi que par les pratiques individuelles du producteur de vin. Alors que les molécules individuelles peuvent avoir un impact important sur la saveur d’un vin et fournir des informations clés sur l’endroit où le vin a été produit, la vaste gamme de composés contenus dans n’importe quel vin rend son analyse une tâche difficile.
Une équipe de recherche dirigée par Stéphanie Marchand de l’Université de Bordeaux, France, et Alexandre Pouget de l’Université de Genève, Suisse, a développé un système d’apprentissage automatique pour analyser les profils chimiques complets de divers vins. Les algorithmes d’apprentissage automatique ont analysé les chromatogrammes en phase gazeuse non traités de 80 vins différents produits au cours de 12 années de récolte dans sept domaines viticoles de la région bordelaise en France. À partir de ces informations, le système a pu déduire quels vins étaient produits sur les mêmes domaines avec une précision de 100 %. Le système a déduit le millésime des vins avec une précision de 50 %.
Les chercheurs notent qu’il reste à voir comment leur classificateur basé sur GC fonctionnerait lorsqu’il serait fourni avec les profils chimiques des vins provenant d’au-delà de la région bordelaise. Ils déclarent également qu’il serait intéressant de comparer les performances de leur système avec celles d’un dégustateur humain expert lors d’un test de dégustation à l’aveugle.
