Les algorithmes entrent dans le vignoble

L'intelligence artificielle devient un élément clé du processus de vinification, de la vigne à la vente finale. Le secteur est confronté à de nouveaux défis, notamment des conditions météorologiques imprévisibles et des épidémies. Selon l'Organisation internationale de la vigne et du vin (OIV), en 2024, la production mondiale de vin est tombée à 225,8 millions d'hectolitres, soit une baisse de 4,8 % par rapport à 2023. La superficie totale des vignobles a également diminué pour atteindre 7,1 millions d'hectares, soit une baisse de 0,6 % par rapport à l'année précédente. Ces changements rendent la prédiction, l'optimisation et l'automatisation plus précieuses que jamais pour les producteurs de vin.

La viticulture de précision est un domaine où l'IA fait la différence avant même que les raisins n'atteignent la cave. L'OIV définit la viticulture de précision comme une approche fondée sur les données qui utilise la technologie pour prendre des décisions spécifiques au site afin d'améliorer la production. Des outils tels que les capteurs de sol et les capteurs météorologiques, l'imagerie satellite, les drones, la cartographie GPS et la robotique sont désormais courants dans les vignobles. L'IA permet de transformer les données issues de ces outils en conseils pratiques, comme l'endroit où pulvériser les pesticides ou la quantité d'eau à utiliser.

Les pressions commerciales poussent également les établissements vinicoles à adopter des solutions numériques pour l'ensemble de leurs activités. Une étude réalisée en 2024 par ProWein et l'université de Geisenheim a révélé que si de nombreuses entreprises reconnaissent la valeur du commerce électronique et de la gestion des relations avec les clients, seules 15 % d'entre elles prévoient d'investir dans de nouveaux outils de marketing numérique d'ici à 2025. La gestion des données reste un défi pour de nombreux domaines viticoles, ce qui peut ralentir l'adoption de l'IA.

La réglementation est un autre facteur qui influe sur l'utilisation de l'IA dans le secteur vitivinicole. Dans l'Union européenne, la loi sur l'IA est entrée en vigueur le 1er août 2024. Bien que la plupart des utilisations de l'IA dans les vignobles et les caves ne soient pas considérées comme présentant un risque élevé en vertu de cette loi, les entreprises doivent tout de même respecter des règles en matière de documentation, de transparence et de gouvernance des données.

Dans les vignobles, l'adoption de l'IA se concentre sur la surveillance des conditions et les interventions ciblées. Les vignobles modernes utilisent un mélange de capteurs au sol, de stations météorologiques et de télédétection à partir de satellites ou de drones équipés de caméras avancées. Une revue publiée dans Horticulturae couvrant les recherches de 1999 à 2022 souligne que ces technologies génèrent de grandes quantités de données dont l'interprétation nécessite un apprentissage automatique. L'IA est de plus en plus utilisée pour la détection précoce de maladies telles que le mildiou. Par exemple, l'imagerie multispectrale par drone permet de repérer les changements dans les feuilles de vigne qui signalent l'infection avant qu'elle ne se propage à grande échelle.

Les modèles d'apprentissage profond sont désormais suffisamment rapides pour permettre la détection des maladies en temps réel sur le terrain. Une étude a fait état d'un modèle capable d'identifier le mildiou avec une précision de près de 90 % à des vitesses adaptées à une utilisation pratique dans les vignobles. L'IA est également utilisée pour évaluer la résistance de la vigne aux maladies dans le cadre des programmes de sélection, certains réseaux neuronaux atteignant une précision de plus de 80 %, bien plus rapidement que les méthodes manuelles.

La prédiction des rendements est un autre domaine où l'IA présente des avantages évidents. Des prévisions précises aident les viticulteurs à planifier les besoins en main-d'œuvre, le calendrier des vendanges et l'espace disponible dans les cuves. Des recherches publiées dans Precision Agriculture ont démontré que les modèles de vision par ordinateur pouvaient prédire les rendements de raisin jusqu'à deux mois avant la récolte avec une grande précision pour plusieurs variétés de raisin. Grâce aux progrès de la technologie des smartphones, même les appareils bon marché peuvent être utilisés pour l'estimation des rendements en combinant des capteurs de couleur et de profondeur avec des algorithmes d'apprentissage automatique.

Des groupes de recherche australiens ont fait état d'améliorations dans la prédiction des rendements en combinant des caméras au sol et le LiDAR avec l'imagerie aérienne, ce qui a permis d'augmenter de 8 % la précision de la prédiction au niveau du bloc pour les vignobles d'Australie et de Californie.

La gestion de l'eau est une autre application essentielle de l'IA, car les sécheresses sont de plus en plus fréquentes et le coût de l'eau augmente. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent désormais prédire le stress hydrique au niveau des vignes individuelles en utilisant des données sur le terrain, la conductivité du sol et les indices de santé des plantes collectées par des capteurs ou des drones. Ces prévisions permettent d'orienter les stratégies d'irrigation de précision.

L'IA permet également de cibler les pulvérisations de pesticides en analysant la structure du couvert végétal et le risque de maladie afin de créer des cartes d'application à taux variable. Des essais sur le terrain ont montré que ces systèmes peuvent maintenir le contrôle des maladies tout en réduisant l'utilisation de produits chimiques et la consommation d'eau par rapport à la pulvérisation traditionnelle à taux constant.

La robotique associe l'IA à l'automatisation physique dans le vignoble. Des entreprises comme Vitibot commercialisent des véhicules électriques autonomes conçus pour les rangs de vigne étroits et utilisant une navigation GPS de haute précision. Ces robots permettent de remédier à la pénurie de main-d'œuvre et d'améliorer la sécurité en effectuant des tâches répétitives telles que la pulvérisation ou la tonte.

À mesure que l'IA s'intègre dans les opérations viticoles, son rôle continue de s'étendre au-delà de la production, vers les ventes et l'engagement des consommateurs. Cependant, des défis subsistent autour de l'intégration des données, de la conformité réglementaire et des priorités d'investissement au sein d'un paysage industriel fragmenté. L'évolution continue de la technologie et de la réglementation déterminera la rapidité et l'ampleur de la transformation de la viticulture par l'IA dans les années à venir.