Vins contrefaits, l’intelligence artificielle peut démasquer les arnaques

AGI – Venez identification la signature chimique du vin et son utilisation éventuelle identifier leur origine était jusqu’à présent resté un mystère. Désormais, en appliquant des outils d’intelligence artificielle aux données existantes, un groupe de scientifiques de l’Université de Genève, en collaboration avec l’Institut des Sciences de la Vigne et du Vin deUniversité de Bordeauxa réussi à identifier avec 100% de précision la marque chimique des vins rouges de sept grandes entreprises productrices de la région bordelaise.

Ces résultats, publiés dans la revue « Communications Chemistry », ouvrent la voie à de nouveaux outils potentiels pour lutter contre la contrefaçon et des outils prédictifs pour guider la prise de décision dans le secteur vitivinicole.

Chaque vin est le résultat de mélanges fins et complexes de milliers de molécules. Leurs concentrations fluctuent en fonction de la composition du raisin, qui dépend elle-même de la nature, de la structure du sol, de la variété des raisins et des pratiques du vigneron. Ces variations, même minimes, peuvent avoir un impact important sur le goût du vin. Avec le changement climatique, les nouvelles habitudes de consommation et l’augmentation des contrefaçons, la nécessité de disposer d’outils efficaces pour déterminer l’identité des vins est devenue aujourd’hui fondamentale.

“Le secteur du vin a fait de nombreuses tentatives pour déterminer l’existence prouvée d’une signature chimique qui ont cependant souvent conduit à des résultats douteux ou corrects obtenus avec des techniques complexes – a déclaré Alexandre Pouget, professeur titulaire au Département de neurosciences fondamentales de la Faculté de Médecine de l’Unige – cela est dû à la grande complexité des mélanges et aux limites des méthodes utilisées”.

L’une des techniques utilisées est la « chromatographie en phase gazeuse »., qui consiste à séparer les composants d’un mélange par affinité entre deux matériaux. Cette méthode, en particulier, nécessite que le mélange passe à travers un tube très fin de 30 mètres de long, ici les composants qui ont la plus grande affinité avec le matériau du tube se sépareront progressivement des autres ; chaque division sera ensuite enregistrée par un « spectromètre de masse », qui produira un chromatogramme, capable de détecter les « pics » sous-jacents aux séparations moléculaires.

Dans le cas du vin, du fait des nombreuses molécules qui le composent, ces pics sont extrêmement nombreux, rendant très difficile une analyse détaillée et exhaustive. En collaboration avec l’équipe de Stéphanie Marchand, de l’Institut des Sciences de la Vigne et du Vin de l’Université de Bordeaux, le groupe de recherche d’Alexandre Pouget a trouvé la solution à ce dilemme, combinant chromatogrammes et outils d’intelligence artificielle.

Les chromatogrammes proviennent de 80 vins rouges issus de douze millésimes, entre 1990 et 2007., et sept domaines dans la région bordelaise. Ces données brutes ont ensuite été traitées grâce au machine learning, un domaine de l’intelligence artificielle dans lequel les algorithmes apprennent à identifier des modèles récurrents dans des groupes d’informations. ” Au lieu d’extraire des pics spécifiques et de déduire leurs concentrations, cette méthode nous a permis de prendre en compte les chromatogrammes complets de chaque vin, qui peuvent comprendre jusqu’à 30 000 points, y compris le ‘bruit de fond’, et de résumer chaque chromatogramme en deux coordonnées X et Y. , après avoir éliminé les variables inutiles – a expliqué Michael Schartner, ancien chercheur postdoctoral au Département de neurosciences fondamentales de la Faculté de médecine de l’Université et premier auteur de l’étude – ce processus est appelé réduction de dimensionnalité”.

En plaçant les nouvelles coordonnées sur un graphique, les chercheurs ont pu visualiser sept « nuages ​​» de points et ont découvert que chacun d’entre eux regroupait les millésimes d’un même domaine en fonction de leurs similitudes chimiques. “Cela nous a permis de démontrer que chaque entreprise a sa propre signature chimique – a déclaré Marchand, qui est également co-auteur de l’étude – nous avons également observé que trois vins étaient regroupés à droite et quatre à gauche, ce qui correspond à la deux parties de la Garonne sur lesquelles sont situés ces domaines”.

Au cours de leurs analyses, les chercheurs ont découvert que l’identité chimique de ces vins n’était pas définie par la concentration de certaines molécules spécifiques, mais à partir d’un large spectre chimique. “Nos résultats démontrent qu’il est possible d’identifier l’origine géographique d’un vin avec une précision de 100% en appliquant des techniques de réduction de dimensionnalité aux chromatogrammes en phase gazeuse – a souligné Pouget, qui a également dirigé la recherche – l’étude apporte de nouvelles connaissances sur les composantes de l’identité et sensorielle propriétés d’un vin. Il ouvre également la voie au développement d’outils d’aide à la décision, à la préservation de l’identité et de l’expression d’un territoire et, pour lutter plus efficacement contre la contrefaçon.

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