Des scientifiques français utilisent l'apprentissage automatique pour authentifier l'origine des champagnes et des bourgognes avec une précision de 100 %.

Des chercheurs français ont mis au point une nouvelle méthode pour authentifier l'origine des vins mousseux en utilisant l'apprentissage automatique et l'empreinte géochimique. L'étude, menée par des scientifiques de la Sorbonne Université et publiée dans npj Science of Food, s'est concentrée sur 75 échantillons de vins mousseux provenant des régions de Champagne et de Bourgogne. L'équipe a combiné l'analyse isotopique et élémentaire avec des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour distinguer les vins de ces deux régions françaises renommées.

La recherche s'attaque à un problème croissant sur le marché mondial du vin : la contrefaçon. Les vins de grande valeur, en particulier ceux qui sont étiquetés comme étant de Champagne ou de Bourgogne, sont souvent la cible de fraudes. Les méthodes traditionnelles de vérification de l'origine des vins reposent sur la documentation de la chaîne d'approvisionnement et les indications géographiques, mais celles-ci peuvent être manipulées ou falsifiées. Des techniques analytiques telles que la spectroscopie de résonance magnétique nucléaire et la spectrométrie de masse ont été utilisées dans le passé, mais leur coût élevé et leur complexité ont limité leur adoption à grande échelle.

Dans cette étude, les chercheurs ont mesuré le rapport isotopique du strontium (87Sr/86Sr) dans chaque échantillon de vin. Ce rapport est influencé par la géologie du sol du vignoble et il est difficile de le falsifier ou de le modifier au cours de la vinification. En utilisant la régression logistique, un modèle transparent d'apprentissage automatique, ils ont obtenu une précision de 100 % dans la classification des origines des vins sur la base de ce marqueur isotopique.

Pour pallier le coût élevé de l'analyse isotopique (environ 300 euros par échantillon), l'équipe a également vérifié si des concentrations élémentaires pouvaient constituer des alternatives fiables. Elle a constaté que la concentration en rubidium (Rb) permettait à elle seule d'obtenir une précision de classification de plus de 90 % tout en réduisant les coûts d'analyse de 75 %. Cela rend l'authentification de routine plus réalisable pour les producteurs et les organismes de réglementation.

Les chercheurs ont utilisé un ensemble de données composé de 66 échantillons de Champagne et de 9 échantillons de Bourgogne. Pour garantir des résultats robustes malgré ce déséquilibre, ils ont appliqué un suréchantillonnage minoritaire synthétique (SMOTE) et une validation croisée répétée. Ils ont comparé trois modèles d'apprentissage automatique : la régression logistique, la forêt aléatoire et les machines à vecteurs de support. La régression logistique a obtenu les meilleurs résultats, avec un score F1 moyen d'environ 0,93.

L'analyse d'une seule caractéristique a montré que le rapport isotopique du strontium était le discriminant le plus puissant entre les régions, suivi de près par la concentration de rubidium. La combinaison des deux caractéristiques a encore amélioré les performances de classification. L'étude a également exploré les corrélations entre les différents éléments et isotopes, et a révélé que certaines combinaisons permettaient de saisir des aspects uniques de la composition du vin liés à la géologie régionale.

Les implications pratiques sont importantes pour l'industrie du vin. En utilisant le rubidium comme substitut aux mesures isotopiques plus coûteuses, les caves et les organismes de réglementation peuvent mettre en œuvre des programmes d'authentification à grande échelle à moindre coût. La méthode est également transparente et interprétable, ce qui est important pour l'acceptation réglementaire.

Les auteurs notent que leur approche pourrait être étendue à d'autres aliments de grande valeur sujets à la fraude, tels que l'huile d'olive, le miel ou le café. Ils reconnaissent certaines limites : l'ensemble de données actuel ne couvre que deux régions françaises et des facteurs tels que les variations climatiques d'un millésime à l'autre peuvent influer sur les signatures géochimiques. Des protocoles normalisés et des matériaux de référence seront nécessaires pour une adoption plus large.

Les échantillons ont été prélevés en France dans des conditions strictes de salle blanche. L'analyse élémentaire a été réalisée par spectrométrie de masse à plasma inductif quadripolaire (Q-ICP-MS), tandis que les rapports isotopiques ont été mesurés par ICP-MS multicollecteur (MC-ICP-MS). Le flux de travail comprenait la digestion des échantillons, la purification de la matrice avec une résine échangeuse d'ions pour éliminer les interférences, et l'étalonnage avec des normes certifiées.

L'étude a été soutenue par le programme Horizon Europe de l'Union européenne et a impliqué une collaboration avec Moët et Hennessy pour l'accès à des échantillons de vin authentiques. Les résultats de l'étude offrent une solution évolutive pour protéger l'intégrité des appellations dans un secteur où la confiance des consommateurs est étroitement liée aux allégations d'origine.

Alors que les ventes en ligne se développent et que les risques de contrefaçon augmentent dans le monde entier, cette recherche fournit une base scientifique pour une authentification plus sûre des vins. En intégrant la chimie analytique à l'apprentissage automatique, les scientifiques français ont fait un pas en avant pour s'assurer que ce qui est étiqueté comme Champagne ou Bourgogne provient vraiment de ces régions légendaires.