L'IA surpasse les experts humains dans la détection de la maladie mortelle de la vigne dans les vignobles français

L'intelligence artificielle s'avère très prometteuse dans la lutte contre la flavescence dorée, une maladie grave qui touche les vignes en France. Lors d'une récente conférence sur l'intelligence artificielle en viticulture, organisée par InterLoire à Saumur, le Comité Champagne a annoncé que l'IA surpassait désormais les experts humains dans la détection de la maladie sur les feuilles de vigne, du moins dans des conditions de laboratoire.

La Champagne est connue pour sa rigueur dans la gestion des vignobles. L'automne dernier, des équipes de viticulteurs et de techniciens ont inspecté 22 350 hectares de vignobles pendant 264 demi-journées, répondant à 27 000 convocations émises par le Comité Champagne. L'opération a mobilisé 480 vignerons chefs de file et 80 experts bénévoles qui ont supervisé les inspections. Malgré ces efforts, les 35 000 hectares de la région n'ont pas tous pu être couverts, et la fatigue des participants devient préoccupante.

Mathieu Liébart, chef de projet au Comité Champagne, a présenté ces chiffres lors de la conférence du 29 janvier. Il a reconnu que l'organisation d'inspections à grande échelle prenait beaucoup de temps et d'énergie. Malgré ces efforts, les opérateurs humains ne détectent qu'environ 50 % des plantes malades. Certaines vignes infectées passent inaperçues, tandis que des vignes saines sont parfois signalées à tort comme suspectes.

Pour pallier ces limites, le Comité Champagne travaille depuis cinq ans à la mise au point d'outils d'intelligence artificielle capables d'identifier plus précisément la flavescence dorée. En entraînant les systèmes d'IA avec des milliers d'images de feuilles saines et de feuilles atteintes de diverses maladies ou décolorations, les chercheurs ont obtenu des taux de reconnaissance supérieurs à 80 %, atteignant jusqu'à 94 % pour certaines techniques appliquées à des feuilles de chardonnay collectées en juillet.

Toutefois, ces taux de réussite élevés n'ont jusqu'à présent été obtenus qu'en laboratoire. La puissance de calcul nécessaire pour analyser les séquences vidéo en temps réel des caméras montées sur les tracteurs est actuellement trop importante pour être déployée sur le terrain. Les chercheurs poursuivent leurs travaux pour surmonter cet obstacle technique.

D'autres groupes font également progresser les applications de l'IA dans le domaine de la santé des plantes. Le consortium Pl@ntNet a développé une application utilisée par 25 millions de personnes dans le monde pour identifier les espèces végétales. Si elle peut désormais reconnaître sept maladies foliaires du colza, l'identification des maladies de la vigne reste un défi. Lydia Bousset-Vaslin, épidémiologiste spécialiste des pathogènes végétaux à l'INRAE de Rennes, a invité les viticulteurs à collaborer en tant que bêta-testeurs en soumettant des images annotées de maladies de la vigne afin d'aider à améliorer la technologie.

L'équipe de Pl@ntNet s'appuie sur les contributions de botanistes amateurs et prévoit d'élargir sa base de données grâce à une participation communautaire similaire pour de nouveaux projets tels que Pl@ntAgroEco. Mme Bousset-Vaslin a souligné la nécessité de disposer de collections d'images couvrant tous les stades de développement des maladies dans les différentes variétés de raisin. Son équipe utilise le modèle DINOv2 de Meta pour l'analyse et la reconnaissance des images.

L'IA progresse également dans l'analyse du vin, au-delà de la détection des maladies. Stéphanie Marchand-Marion, chercheuse à l'Institut des sciences de la vigne et du vin de Bordeaux, a présenté les résultats d'une étude dans laquelle l'IA a analysé des données de chromatographie en phase gazeuse provenant de crus classés à Saint-Émilion et dans le Médoc. L'IA a été capable de distinguer les vins de ces deux régions, ce que l'analyse traditionnelle n'a pas pu faire.

Dans le cadre d'un autre projet présenté lors de la conférence, une équipe espagnole a utilisé l'IA pour décrire les profils gustatifs de 30 vins tempranillo et grenache d'Espagne et d'Australie avec presque autant de précision que des panels de dégustation composés d'experts. Le processus combine des analyses chromatographiques et voltampérométriques avec l'apprentissage automatique, ce qui permet de réaliser des évaluations sensorielles plus rapides et moins coûteuses.

Mme Marchand-Marion a exhorté le secteur vitivinicole à s'approprier ces avancées technologiques et à communiquer de manière proactive sur leurs vins. Elle a prévenu que si les producteurs ne s'engagent pas dans ces nouveaux outils et ne partagent pas des informations précises sur leurs produits, d'autres pourraient intervenir et diffuser des informations erronées.

L'intégration de l'intelligence artificielle dans la viticulture est encore en évolution. Si les résultats obtenus en laboratoire sont prometteurs, notamment avec des taux de détection atteignant 94 %, le défi reste d'adapter ces technologies à une utilisation pratique dans les vignobles. Les chercheurs continuent de chercher à collaborer avec les viticulteurs et à obtenir des fonds supplémentaires pour faire passer ces innovations du laboratoire au terrain.