Modélisation probabiliste de la qualité d'un vignoble et modélisation déterministe de la qualité d'un vin : Premières approches

PROBABILISTIC MODELING OF THE QUALITY OF A VINEYARD AND DETERMINISTIC MODELING OF THE QUALITY OF A WINE : FIRST APPROACHES

Philippe ABBAL, Jean-Marie SABLAYROLLES, Eric MATZNER-LOBER, Jean-Michel BOURSIQUOT, Alain CARBONNEAU
*Corresponding author*: P. ABBAL  -  Email : abbal@supagro.inra.fr

 

 

 

Abstract

Objectively evaluating the quality of a vineyard is not always simple. We designed a probabilistic model that takes into account the parameters defining the status of the vineyard with their associated interactions. It is based on a Bayesian network, including an inference engine and software. Data were collected from vine-growing experts. For this purpose, 661 grape varieties were evaluated by experts and data for these varieties were included in the system. No such model has been developed before. This system should ease assessments of the likely impact of the choices and decisions of vine growers on the quality of new vineyards to be planted in any part of the world.

Predicting the quality of a wine is a complex task given the large number of factors to be taken into account simultaneously and their interactions. This work is a first deterministic approach to assess the quality of a wine. It uses a very important dataset collected for decades in a vineyard associated to the expertise of the wine maker. In this approach, we used the methods of linear algebra to represent the quality of the wine through several sub-models. Created for the situations studied (Châteauneuf du Pape, Côtes du Rhône , Rasteau), this expert model is not directly applicable to other situations but could be used as a reference for further studies.

Keywords : vineyard quality, bayesian network, expert data, linear model, wine quality

 

Résumé

Evaluer de façon objective la qualité d'un vignoble n’est pas toujours simple. Nous avons conçu un modèle probabiliste qui prend en compte les paramètres définissant le statut de la vigne avec leurs interactions associées. Basé sur un réseau bayésien défini par des experts, il utilise un logiciel de calcul d’inférences. Les données ont été recueillies auprès d’experts pour chaque variable du réseau. Ainsi, 661 cépages ont été évalués et ces résultats sont utilisés par le système. Aucun modèle probabiliste similaire n’avait été développé auparavant. Ce système devrait faciliter l’évaluation de l’impact probable des choix et des décisions des vignerons sur la qualité des vignes à planter dans n’ importe quelle partie du monde.

Prédire la qualité d'un vin est une tâche complexe étant donné le grand nombre de facteurs à prendre en compte simultanément et leurs interactions. Ce travail est une première approche déterministe. Il utilise un ensemble très important de données recueillies dans un vignoble ainsi que l’expertise associée à ces données pendant plusieurs décennies. Dans cette approche, nous avons utilisé les méthodes de l’algèbre linéaire pour représenter la qualité du vin à travers plusieurs sous-modèles. Créé pour les situations étudiées (Châteauneuf du Pape, Côtes du Rhône, Rasteau), ce modèle d'experts n’est pas directement applicable à d'autres situations mais pourra servir de référence pour d'autres études.

Mots-clés :  qualité du vignoble, réseau Bayésien, dires d’experts, modèle linéaire, qualité d’un vin

 

 

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