Synthèse d’un article de José Luis P. Calle et al. paru dans Applied Food Research Volume 6, Issue 1, 2026. DOI : https://doi.org/10.1016/j.afres.2026.101898. Texte publié sous licence Creative Commons CC-BY-NC-ND 4.0.
Titre original : Application of FT-IR and machine learning in the characterization of organic and biodynamic wines vs conventional wines
Une approche basée sur la caractérisation du produit
Une équipe de chercheurs de l’Université de Cadiz en Esapagne explore une méthode analytique visant à distinguer les vins selon leur mode de production — conventionnel, biologique ou biodynamique — à partir de leur profil chimique révélé par la spectrométrie. L’objectif consiste à identifier si les différentes pratiques agricoles se traduisent par des différences mesurables dans le produit final.
Cette approche repose sur l’hypothèse que le vin constitue une intégration des conditions de production : pratiques culturales, intrants, caractéristiques du sol et processus de vinification. À ce titre, il peut être analysé comme une « empreinte » du système agricole dont il est issu.
Spectroscopie infrarouge et apprentissage automatique
La méthode développée combine deux outils complémentaires :
- la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FT-IR), qui permet d’obtenir rapidement un spectre représentatif de la composition globale du vin ;
- des techniques d’apprentissage automatique (machine learning), utilisées pour analyser ces spectres et construire des modèles de classification.
Chaque vin analysé est ainsi associé à un signal spectral complexe, intégrant de nombreuses informations chimiques (alcools, acides, composés phénoliques, etc.). Ces données sont ensuite traitées par des algorithmes capables d’identifier des structures discriminantes entre groupes d’échantillons.
Les résultats présentés montrent que ces modèles permettent de classer les vins selon leur mode de production avec un niveau de performance élevé, tout en conservant des avantages opérationnels importants : rapidité d’analyse, absence de préparation lourde des échantillons et caractère non destructif.
Une distinction fondée sur des signatures globales
Contrairement aux approches analytiques ciblées, qui recherchent des molécules spécifiques (par exemple des résidus d’intrants), la méthode proposée repose sur une analyse globale du spectre.
Cette stratégie permet de prendre en compte des différences diffuses et multifactorielles, résultant de l’ensemble des conditions de production. Elle est particulièrement adaptée à des systèmes agricoles où les effets ne se traduisent pas nécessairement par la présence ou l’absence d’un composé unique, mais par des variations dans des équilibres chimiques plus complexes.
Dans ce cadre, la classification des vins repose sur des « signatures » spectrales, c’est-à-dire des configurations caractéristiques du signal FT-IR associées à chaque mode de production.
Intérêt pour la caractérisation des vins issus de la biodynamie
L’étude inclut des vins issus de différents systèmes, dont la biodynamie. Dans ce contexte, la méthode permet d’examiner si ces vins présentent des caractéristiques analytiques suffisamment spécifiques pour être distingués des autres catégories.
Les résultats indiquent que les modèles sont capables d’identifier des différences entre groupes, y compris pour les vins biodynamiques. Cela suggère que les pratiques associées à ce mode de production peuvent se traduire par des variations mesurables dans la composition globale des vins.
Il est important de souligner que cette approche ne vise pas à attribuer ces différences à des pratiques précises. Elle met en évidence des effets intégrés, sans en détailler les mécanismes sous-jacents. Néanmoins, elle fournit un outil pertinent pour explorer l’existence de spécificités analytiques associées à ce mode de production.
Applications et perspectives
Plusieurs perspectives se dégagent de cette approche :
- le développement d’outils de classification et d’authentification des vins fondés sur des données analytiques rapides ;
- l’appui à des travaux comparatifs entre systèmes de production, en fournissant des indicateurs intégratifs ;
- l’exploration des relations entre pratiques agricoles et composition globale des produits.
Dans le cas de la biodynamie, cette méthode offre un cadre d’analyse complémentaire aux approches agronomiques classiques, en permettant d’interroger directement le produit final. La méthode pourra donc venir également en complément des autres méthodes globales d’évaluation de la qualité, telles les méthodes morphogénétiques.
Conclusion
La combinaison de la spectroscopie FT-IR et de l’apprentissage automatique constitue une méthode efficace pour distinguer les vins selon leur mode de production à partir de leur signature chimique globale.
En s’appuyant sur une lecture intégrative du produit, cette approche met en évidence des différences mesurables entre catégories de vins, y compris pour ceux issus de la biodynamie. Elle ouvre ainsi des perspectives intéressantes pour la caractérisation analytique des produits viticoles et pour l’étude des effets globaux des systèmes de production.