Le projet, annoncé le 15 octobre 2026, est basé sur une technologie dont les développements initiaux proviennent de recherches menées au Massachusetts Institute of Technology (MIT) et qu'Analog Devices continue d'affiner.
Cette solution permet d'analyser les signaux chimiques volatils émis par la vigne, le moût et le vin afin d'obtenir des informations précoces sur les processus biologiques et les risques potentiels de qualité.
Détection précoce du défaut d'arôme de champignon frais : le premier résultat de cette collaboration porte sur la détection du risque lié au défaut d'arôme de champignon frais (AAF), associé à un arôme de champignon frais dans le vin. Les chercheurs du Centre de Recherche Robert-Jean de Vogüé de Moët Hennessy ont constitué une bibliothèque d'échantillons et de données associées pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique capables de reconnaître les signatures chimiques caractéristiques de ce défaut.
D’après les organismes participants, cette technologie a permis, pour la première fois, d’identifier précocement des échantillons présentant un risque élevé de développer une altération de la qualité du vin (FMA), avant même que le défaut ne soit détectable par les méthodes classiques. Ce résultat ouvre la voie à une intervention plus précoce dans le processus de vinification et à un meilleur suivi des risques pouvant affecter la qualité du vin.
Capteurs chimiques et apprentissage automatique pour l'analyse de signaux complexes :
la plateforme technologique d'Analog Devices associe des systèmes de détection chimique à des algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Elle analyse un large éventail d'informations chimiques et identifie les signaux les plus pertinents pour reconnaître des schémas liés aux processus biologiques et aux altérations de la qualité. Au lieu de se contenter de rechercher des conditions prédéfinies, le système utilise l'apprentissage automatique appliqué à des données chimiques complexes pour identifier des relations qui pourraient passer inaperçues avec d'autres méthodes. Cette fonctionnalité est conçue pour fournir aux chercheurs, aux viticulteurs et aux œnologues des informations supplémentaires sur l'état des raisins et du vin.
Applications futures en viticulture et en analyse des sols :
Au-delà de la détection de l’FMA, les trois organisations étudient d’autres applications de cette technologie. Parmi les pistes explorées figurent la détection précoce des maladies de la vigne, l’analyse des sols et l’identification d’autres défauts susceptibles d’affecter la production. Le projet inclut également l’analyse des risques liés au changement climatique et à certains phénomènes associés, tels que les incendies de forêt. Ces applications sont encore au stade de la recherche.
L’objectif de cette collaboration est de fournir des outils d’aide à la décision, sans pour autant se substituer à l’expérience et aux connaissances des professionnels responsables de la viticulture et de la vinification.
Une collaboration entre semi-conducteurs, viticulture et recherche :
ce projet réunit les compétences de trois organisations aux spécialisations différentes. Analog Devices, par le biais de sa filiale ADI Health Solutions, apporte la plateforme de capteurs et l’apprentissage automatique pour l’analyse des signatures chimiques. Moët Hennessy contribue avec son expertise en viticulture et en vinification, ainsi qu’avec les données et les échantillons collectés par son centre de recherche. L’Université de Californie à Davis, quant à elle, apporte son savoir-faire scientifique en viticulture et en œnologie.
Manuel Reman, membre du comité exécutif de Moët Hennessy et directeur de la R&D, souligne que cette technologie permet d'interpréter les signaux chimiques des raisins et du vin afin d'anticiper les risques de qualité avant qu'ils ne deviennent visibles.
Max Shulaker, directeur d'ADI Health Solutions, souligne que le résultat obtenu avec FMA constitue la première avancée d'une plateforme ayant des applications potentiellement plus larges dans l'étude des systèmes vivants.
Ben Montpetit, de l'UC Davis, souligne l'importance de combiner les nouveaux outils technologiques avec la formation de professionnels capables d'interpréter les données et de les utiliser dans leurs décisions.
Extension potentielle à d'autres applications industrielles :
Outre les premières applications dans le secteur vitivinicole, Analog Devices prévoit d'étendre la disponibilité de cette technologie à de futures applications industrielles. Moët Hennessy et l'Université de Californie à Davis étudient également comment le développement de bibliothèques de référence partagées pourrait bénéficier à l'ensemble de la filière vitivinicole. Cette collaboration continuera d'explorer l'utilisation des signatures chimiques et de l'apprentissage automatique pour mieux comprendre les processus biologiques, détecter les risques précocement et faciliter la prise de décision par les professionnels du secteur.
