Vignes connectées, récoltes intelligentes l’IA aux vignerons

Quand la science peut tracer la vigne de demain, recherche et innovation : le futur du vin présenté à VinEquip

1. L'IA dans la viticulture/viniculture

L’IA comme levier d’innovation :

L’intelligence artificielle peut intervenir à presque toutes les étapes de la production vitivinicole, de la gestion des vignes jusqu’à la mise en bouteille. Elle permet d’analyser de vastes ensembles de données (météo, sol, humidité) et offre aux viticulteurs des outils d’aide à la décision très utiles.

Face aux défis climatiques (gel, sécheresse, canicules) et à la pénurie de main-d'œuvre, l’IA est perçue comme essentielle pour rendre la viticulture plus précise et durable.

Poids économique et défis :

La viticulture française couvre 750 000 hectares (≈11 % des surfaces mondiales) et représente 15 % de la valeur agricole nationale. Cependant, elle est confrontée à des chocs climatiques, des maladies (mildiou, oïdium) et une pression croissante pour réduire les pesticides. L’IA peut répondre à ces enjeux en automatisant certaines expertises via des drones, capteurs et logiciels. L’IA agit comme un « cerveau » pour les équipements modernes, offrant une surveillance omniprésente et une capacité d’action ciblée.

2. Surveillance intelligente des vignobles

Drones aériens

Les drones équipés de caméras HD ou multispectrales survolent les parcelles pour détecter automatiquement les symptômes de maladies (mildiou, oïdium) ou le stress hydrique/nutritionnel. Ces images sont analysées par des algorithmes IA. Les drones permettent une surveillance rapide et précise sur de grandes surfaces, même dans des zones difficiles d’accès.

Robots de terrain

Le robot Vitirover patrouille entre les rangs de vigne pour repérer les premiers signes de maladie sur les feuilles grâce à l’IA et des capteurs d’image. Ces robots permettent une intervention précoce et localisée, réduisant l’usage excessif de pesticides.

Vue d’ensemble en continu

Les caméras multispectrales fournissent des indices de végétation (NDVI), permettant de cartographier la vigueur des ceps. Une baisse de vigueur peut indiquer un problème (manque d’eau, maladie du bois), que l’IA aide à localiser précisément.

3. Irrigation et fertilisation optimisées

Réseaux de capteurs

Des capteurs connectés mesurent en continu l’humidité du sol, la température, la lumière et les conditions météorologiques. L’IA analyse ces données pour générer des alertes ou recommandations (ex. irrigation ciblée ou traitement préventif contre le mildiou). Si l’humidité augmente anormalement sous un climat doux, l’algorithme alerte sur un risque élevé de développement de maladie.

Interventions automatisées

Le robot Ted (Naïo Technologies) désherbe sans conducteur grâce au GPS RTK. Le projet VineScout collecte les données du vignoble et pourrait bientôt automatiser l’irrigation ou le traitement fongicide.

Économie d’eau et intrants

Des plateformes comme Seabex utilisent l’IA pour piloter l’irrigation en fonction des besoins exacts, sans gaspillage. Prévention du stress hydrique, réduction des excès d’humidité qui favorisent les maladies.

4. Prédiction des rendements et gestion logistique

Modèles prédictifs

L’IA exploite des données historiques (rendements passés, météo) pour anticiper les volumes à produire ou vinifier. Elle établit des corrélations entre variables comme température, pluviométrie ou date de floraison.

Planification optimale

Les prévisions permettent aux viticulteurs d’organiser les vendanges (mobilisation de main-d’œuvre, cuves disponibles) et aux producteurs d’ajuster leur stratégie commerciale selon le volume attendu.

Vendange idéale

L’IA recommande le meilleur moment pour récolter selon la maturation des raisins et les prévisions climatiques. Par exemple :

-Si une pluie est prévue dans 6 jours, mais que la maturité sera atteinte dans 5 jours, elle alerte sur la nécessité de vendanger avant l’averse.

5. Automatisation au chai

Cuves connectées

Des capteurs surveillent en temps réel température, densité ou pH pendant la fermentation. L’IA ajuste automatiquement ces paramètres pour garantir une qualité optimale.

Exemple : Refroidir une cuve si la température dépasse le seuil idéal ou activer un brassage automatisé selon la densité du moût.

Capteurs sensoriels avancés

Le projet PINOT utilise des capteurs reliés à une IA pour détecter les arômes responsables de la qualité du vin avant même qu’ils soient perceptibles par le nez humain. Détection précoce des composés indésirables pour éviter qu’un vin soit gâché.

6. Contrôle qualité et personnalisation

Tri optique automatisé

Les machines équipées d’IA trient rapidement les raisins selon leur maturité et éliminent ceux qui sont pourris ou trop verts.

Assemblages "data-driven"

Exemple Tastry : Une IA analyse les profils chimiques des vins ainsi que les préférences clients pour concevoir des assemblages sur mesure adaptés à un marché cible.

7. Traçabilité via Blockchain

Chaîne infalsifiable

La blockchain enregistre chaque étape du parcours d’une cuvée (vendange, vinification, mise en bouteille). Associée à l’IA, elle garantit conformité et qualité tout au long du processus.

8. Aide à la dégustation et recommandations personnalisées

Applications mobiles

Des apps comme Vivino utilisent l’IA pour prédire si un utilisateur aimera un vin en fonction de ses évaluations passées.

9. Bénéfices majeurs

-Productivité accrue grâce à l’automatisation.

-Durabilité environnementale via réduction des intrants.

-Amélioration de la qualité du vin.

-Rentabilité économique grâce à l'optimisation logistique et prévisionnelle.

10. Limites et défis techniques/éthiques

-Coûts élevés freinant l’adoption par les petites exploitations.

-Nécessité de former les professionnels aux outils numériques complexes.

-Fiabilité variable nécessitant validation régulière des modèles IA.

En somme, l'IA transforme profondément le secteur vitivinicole en augmentant sa précision, sa durabilité et sa rentabilité tout en ouvrant des perspectives inédites dans le contrôle qualité, la personnalisation des produits et l’innovation marketing. Cependant, ces avancées doivent être accompagnées d’un soutien financier et technique pour garantir leur accessibilité à tous les acteurs du secteur.

Merci à :

 

David Fofi, Directeur du département Robotique, Polytech Dijon,
Frédéric Cointault, Enseignant chercheur à L'Institut Agro Dijon,
Jean-Noël Paoli, Enseignant chercheur à l'AgroSup Dijon rattaché à l'UMR Agroécologie.

Pour leur conférence passionnante sur le monde de l'IA dans la filière viticole et vinicole,