Le modèle de vendange par IA de Rioja a atteint 96 % de précision dans les vignobles disposant de données de terrain détaillées

L’intelligence artificielle fait son entrée dans la gestion du vignoble à Rioja, où le conseil de régulation de la région indique avoir mis au point des modèles prédictifs pour améliorer les estimations de vendange et affiner les connaissances agronomiques sur près de 66 000 hectares de vignes.

Pablo Franco, directeur général du Consejo Regulador de la DOCa Rioja, a présenté l’avancement du projet lors de la première conférence ABC Excellence organisée par l’Asociación de Bodegas por la Calidad. Il a indiqué que l’initiative a débuté en 2022 et qu’elle vise non seulement à prévoir le volume de récolte, mais aussi à soutenir une gestion plus précise de l’appellation et, à terme, à aider les viticulteurs à prendre des décisions dans leurs propres vignobles.

Franco a expliqué que le projet s’appuie sur plus de 25 ans d’informations agronomiques collectées par le conseil, notamment des relevés phénologiques et des estimations de production. Avant qu’un algorithme puisse être entraîné, a-t-il dit, ces données ont dû être rassemblées, numérisées et organisées, puis combinées avec des données topographiques, des relevés climatiques, des images satellites et des observations de terrain.

Ce travail initial a constitué l’un des principaux défis. Franco a indiqué que le registre traditionnel du vignoble de Rioja repose sur des références alphanumériques, alors que les systèmes d’intelligence artificielle nécessitent un positionnement géographique exact pour chaque parcelle. Il a également souligné que la qualité des données est essentielle à la fiabilité du modèle. Des informations erronées, en particulier provenant de stations météorologiques non vérifiées, peuvent affecter les performances de l’ensemble du système, a-t-il précisé.

Le premier modèle développé en 2023 utilisait environ 1 650 variables d’entrée. Celles-ci comprenaient des données historiques, des données climatiques et topographiques, des images multispectrales et des observations de la campagne en cours. Le conseil a entraîné 170 modèles prédictifs et retenu ceux qui donnaient les meilleurs résultats.

Franco a indiqué que la première série de résultats montrait que le système pouvait estimer la production avec une grande précision, mais révélait aussi des variables agronomiques qui n’étaient pas encore prises en compte. Cela a conduit au développement de modèles auxiliaires destinés à identifier des facteurs tels que les couverts végétaux, les ceps manquants, les stades phénologiques et les dégâts causés par le gel et la grêle.

La campagne 2025 est devenue un test majeur en raison d’une forte pression du mildiou. Franco a expliqué que l’algorithme n’avait pas été spécifiquement entraîné pour reconnaître la maladie, mais qu’il avait tout de même détecté une forte baisse du potentiel productif. Selon sa présentation, le modèle a abaissé les rendements attendus de près de 2 000 kilogrammes par hectare sans que le mildiou soit explicitement intégré à son analyse.

À partir de plus de 7 700 observations de terrain, le conseil a ensuite développé un modèle spécifique afin d’intégrer cette variable et d’améliorer les prévisions lors des campagnes marquées par une pression des maladies.

Le système est contrôlé en continu à partir de données réelles de terrain. Franco a indiqué qu’en 2024 il avait atteint des niveaux de précision supérieurs à 91 %, pour monter à 96 % dans les parcelles où des informations agronomiques détaillées étaient disponibles. Il a ajouté que ces résultats montrent que la précision s’améliore nettement lorsque les viticulteurs fournissent des données plus spécifiques sur leurs vignobles.

Le projet poursuit son विस्तार. Parmi les prochaines étapes figurent la numérisation supplémentaire du registre viticole de Rioja, de nouveaux modèles pour estimer la fertilité des vignobles et détecter les parcelles abandonnées, ainsi qu’un portail permettant aux viticulteurs de consulter les informations agronomiques concernant leurs exploitations et d’alimenter le système en nouvelles données.

Pour Rioja, l’une des régions viticoles les plus importantes d’Espagne, cet effort reflète une volonté plus large d’utiliser des outils numériques dans l’agriculture tout en protégeant des vignobles établis de longue date. Franco a déclaré que l’objectif à long terme est de mieux comprendre et gérer le patrimoine viticole de Rioja, avec une attention particulière portée aux vieilles vignes et aux vignes centenaires, qui sont au cœur de l’identité de la région.