Des scientifiques espagnols utilisent l'intelligence artificielle pour révolutionner la modélisation de la fermentation du vin

Des chercheurs du Conseil national de la recherche espagnole (CSIC) utilisent l'intelligence artificielle pour modéliser la fermentation du vin, afin d'aider les viticulteurs à mieux contrôler ce processus complexe. Le projet, appelé Tailored-Wine, est financé par l'Agence nationale de la recherche espagnole et dirigé par l'Institut de recherche marine (IIM-CSIC) de Vigo. L'équipe développe depuis des années des outils informatiques pour aider les établissements vinicoles à prévoir et à gérer la fermentation, une étape qui implique des micro-organismes vivants et de nombreuses variables difficiles à contrôler.

La nouvelle initiative ajoute l'intelligence artificielle aux modèles existants basés sur la physique, la chimie et la biologie. Selon Eva Balsa, chercheuse principale, l'objectif est de créer des modèles hybrides qui combinent les connaissances scientifiques et les techniques d'intelligence artificielle. Ces modèles devraient être plus précis et plus adaptables, notamment parce que le changement climatique accroît la variabilité de la composition des raisins.

Le groupe de recherche a déjà développé des jumeaux numériques pour le secteur vitivinicole - des répliques virtuelles des processus de fermentation qui permettent la simulation et la prédiction. Aujourd'hui, il s'attache à comprendre plus en détail le métabolisme des levures, en particulier la manière dont elles gèrent le carbone et l'azote au cours de la fermentation. Cet aspect est important car les niveaux de ces nutriments dans les raisins peuvent varier en fonction du cépage, du millésime et, de plus en plus, en raison du changement climatique.

Afin de recueillir des données expérimentales pour leurs modèles, l'équipe de Vigo collabore avec l'Institut d'agrochimie et de technologie alimentaire (IATA-CSIC) de Valence. La cave pilote de l'IATA fournira des données réelles sous la coordination d'Amparo Queral et d'Eladio Barrio. Un expert en bioinformatique de l'IATA est également impliqué pour incorporer dans les modèles des informations génétiques sur les souches de levure.

Une fois développés, les modèles informatiques seront validés à l'usine expérimentale de Valence avant d'être transférés à l'industrie. M. Balsa note que la prise en compte des variations de la teneur en azote et en carbone est désormais une priorité, car ces changements peuvent avoir une incidence considérable sur les résultats de la fermentation.

Les chercheurs ont déjà commencé à utiliser l'IA dans la phase finale de leur projet précédent. Ils ont récemment publié un article scientifique comparant les modèles basés sur la connaissance à ceux qui reposent uniquement sur l'IA. Leurs conclusions montrent que les modèles d'IA pure nécessitent beaucoup plus de travail en laboratoire, tandis que les modèles hybrides sont utiles lorsque l'on manque de connaissances détaillées. L'entraînement de l'IA à l'aide de modèles scientifiques existants permet d'atteindre rapidement une précision similaire, ce qui rend cette approche prometteuse pour les applications industrielles.

Parallèlement à Tailored-Wine, l'équipe de M. Balsa a lancé un autre projet de partenariat public-privé impliquant les caves Ramón Bilbao et Bodegas Roda de Haro, un groupe de l'université de Saragosse spécialisé dans les arômes, la société d'ingénierie Inconef et la multinationale Lallemand, qui produit des levures et des nutriments pour la fermentation. Ce consortium vise à mettre en œuvre des jumeaux numériques plus détaillés dans les caves et à les combiner avec des capteurs intelligents et des technologies matérielles qui ne sont pas encore largement utilisées dans l'industrie. Le système permettra aux viticulteurs de prendre des décisions en temps réel.

Ces outils numériques pourraient également être appliqués au-delà de la production de vin. Les levures jouent un rôle clé dans de nombreux processus biotechnologiques, tels que la fermentation du yaourt. Alors que le vin présente des défis uniques, comme la production d'arômes, les stratégies de modélisation développées par les chercheurs du CSIC pourraient bénéficier à d'autres secteurs où la fermentation par les levures est essentielle.