Assemblage des connaissances et des données – domaine de la vigne et du vin

UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM, HANOÏ INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL Adama Arama Assemblage des connaissances et des données – domaine de la vigne et du vin MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDES DU MASTER INFORMATIQUE Sous la direction de : M Cédric Baudrit (I2M-INRAE-Team) HANOÏ - 2020 UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM, HANOÏ INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL Adama Arama Assemblage des connaissances et des données – domaine de la vigne et du vin Spécialité : Systèmes Intelligents et Multimédia Code : Programme pilote MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDES DU MASTER INFORMATIQUE Sous la direction de : M Cédric Baudrit (I2M-INRAE-Team) HANOÏ - 2020 Attestation sur l’honneur J’atteste sur l’honneur que ce mémoire a été réalisé par moi-même et que les données et les résultats qui y sont présentés sont exacts et n’ont jamais été publiés ailleurs La source des informations citées dans ce mémoire a bien été précisée Adama Arama Remerciements Au terme de ce travail, mes plus vifs remerciements s’adressent toutes ces personnes sans l’intervention desquelles la réalisation de ce mémoire n’aurait été possible Je remercie Dieu le tout Puissant, très Miséricordieux, qui m’a donné la force, le courage et la persévérance durant ces deux années Je tiens, tout d’abord, exprimer ma reconnaissance et mes remerciements envers l’IFI (Institut Francophone International), son administration et son corps professoral pour la richesse et la qualité de son enseignement en déployant de grands efforts pour assurer ses étudiants une formation de qualité Je tiens également manifester ma profonde gratitude l’endroit de notre responsable de formation de Master Monsieur Tuong Vinh HO : non seulement il nous a donné goût la recherche mais il s’est efforcé de repousser davantage nos limites personnelles Mes profonds remerciements vont au I2M (Laboratoire de l’Institut de Mécanique et d’Ingénierie), en particulier l’équipe GCE (Génie Civil et Environnemental) pour sa gentillesse, son soutien, l’accueil chaleureux réservé et les bonnes conditions dont j’ai bénéficié tout au long de mon séjour dans ses locaux J’adresse adresse mes vifs remerciements Monsieur Cédric Baudrit, mon encadrant principal, pour le soutien et les dispositions qu’il m’a apporté tout au long du stage Mes autres encadrants : Monsieur CHARLEROY Arnaud et Christophe Fernandez, pour leurs critiques constructives qui m’ont aidées améliorer mon travail Le reste de l’équipe : collègues stagiaires et doctorants pour l’ambiance de travail, merci pour la collaboration, l’écoute et la disponibilité tout au long de mon stage Enfin, je veux exprimer par ces quelques lignes de remerciements ma gratitude envers tous ceux qui, de par leur présence, de par leur soutien, de par leur disponibilité et leurs conseils, nous ont donné le courage pour accomplir ce projet Il s’agit particulièrement de mes amis, frères, sœurs et camarades de classe Grâce vous, j’aborde une nouvelle étape de ma vie avec confiance et dynamisme Adama Arama Résumé Face aux changements climatiques, les pratiques dans les filières vitivinicoles doivent s’adapter et évoluer Cette démarche est rendue difficile par le fait que les systèmes impliqués dans le domaine de la vigne et du vin sont composés d’entités hétérogènes dont les interactions locales peuvent mener des organisations collectives qui ellesmêmes ont des répercussions sur les entités (rétroaction auto-organisation) Face un manque de connaissance physicochimique approfondie des phénomènes et des savoir-faire, une exploitation intelligente des données ouvre de nouvelles perspectives et permettrait de faire émerger de la connaissance utile et exploitable pour anticiper et identifier les nouvelles pratiques notamment face aux changements climatiques Ce projet a pour but de coupler des données issues d’enquêtes menées auprès des différents acteurs du domaine vitivinicole avec des données issues de mesures Ce couplage effectué, j’ai appliqué de la fouille de données dans le but de faire émerger des connaissances, visualisation des données pour appréhender les résultats Mots clés : Changement climatique, vigne et vin, données, recherche, connaissance, data mining Abstract In the face of climate change and economic and cultural challenges, the wine industry must adapt and evolve This approach is made difficult by the fact that the systems involved in the vine and wine sector are composed of heterogeneous entities whose local interactions can lead to collective organizations which themselves have repercussions on the entities (feedback self-organization) Faced with a lack of in-depth physicochemical knowledge of phenomena and know-how, an intelligent exploitation of data opens up new perspectives and would allow the emergence of useful and exploitable knowledge to anticipate and identify new practices textbf especially in the face of changes climate The aim of this project is to couple data from surveys carried out with the various players in the wine sector with data from measurements This coupling done, I applied data mining in order to bring out knowledge, visualization of data to understand the results Keywords : Climate change, vine and wine, data, research, knowledge, data mining Table des matières Table des figures iv Liste des tableaux i Contexte d’étude et problématique 1.1 Projet LACCAVE 1.2 Objectifs 1.2.1 Problématique 3 État de l’art 2.1 Impacts du changement climatique sur les pratiques viticoles et œnologiques 2.1.1 Impacts du changement climatique sur la vigne 2.1.2 Impacts du changement climatique sur le vin 2.2 Impacts du changement climatique sur la production du vin 2.2.1 La température 2.2.2 L’écosystème viticole 2.2.3 État de l’eau 2.2.4 Radiation 2.3 Impacts sociaux-économiques du changement climatique sur la production du vin 2.3.1 Rendement et qualité 2.3.2 Revenus et bénéfices 2.3.3 Impacts sociaux 2.4 Mesures d’adaptation face au changement climatique 2.4.1 Adaptations face l’augmentation des températures 2.4.2 Adaptations face l’augmentation des déficits hydriques 2.4.3 Adaptations face aux niveaux de rayonnement élevés du soleil 2.4.4 Techniques d’innovations 2.4.5 Relocalisation des vignes et vignobles 2.4.6 Changements institutionnels ii 10 10 10 11 11 11 12 12 12 14 15 15 16 16 TABLE DES MATIÈRES Matériels et méthodes 3.1 Zone d’étude 3.2 Principe général de l’étude 3.2.1 Présentation des données 3.2.2 Principe d’unification des différentes sources de données 3.3 Matériels 3.4 Méthodologie de recherche 3.4.1 Les acteurs cibles 3.4.2 Méthodes d’analyses des données 3.4.2.1 Principal component analysis (PCA) 3.4.2.2 Réseau bayésien Résultats et discussion 4.1 Visualisation des données 4.1.1 Recherche des causes de l’effet millésime 4.1.2 Les types de cépages rouges par appellation 4.1.3 Les pratiques culturales par appellation en 2003, 2010 et 2013 4.2 Analyse de données 4.2.1 Analyse composante principale (ACP) 4.2.1.1 L’application de l’ACP sur les effets millésimes 4.2.1.2 L’application de l’ACP sur les types de cépages rouges exploités 4.2.2 Réseau bayésien 4.2.2.1 Lien entre les pratiques culturales en 2003, 2010 et 2013 4.2.2.2 Modèle hybride (1) qui lie les pratiques viti et les données vini 4.2.2.3 Modèle hybride (2) qui lie les facteurs des choix du cépages, du porte-greffe et du clône 4.3 Validation de nos résultats 17 17 18 18 19 20 20 20 21 21 24 27 27 27 28 29 31 31 31 32 33 33 37 46 50 Conclusion générale et Perspectives 51 5.1 Conclusion générale 51 iii CHAPITRE RÉSULTATS ET DISCUSSION est chargé fortement en sucre Hypothèse Nous supposons que le taux Alcool Sauv et Alcool Merlot sont inférieurs 11 ◦ comme l’on peut le constater sur la figure 4.15 ci - dessous : F IGURE 4.15 – L’inférence de l’hypothèse 43 CHAPITRE RÉSULTATS ET DISCUSSION De par là, nous constatons que si que si le taux d’alcool du sauvignon et du merlot sont inférieur 11 ◦ alors le taux du sucre du merlot et du sauvignon passent 190 (g/l) donc diminue aussi Quant au rendement, il est beaucoup impacté dans le merlot car il passe plus de 70 (ml) par 100 baies contrairement au rendement du sauvignon qui reste pratiquement inchangé Alors d’un point de vue expert nous pouvons dire qu’il y’a une corrélation linéaire entre le taux d’alcool et le taux du sucre Hypothèse Dans cette hypothèse, nous supoosons que les pH Sauvignon et pH Merlot sont inférieus ◦ , figure 4.16 F IGURE 4.16 – L’inférence de l’hypothèse 44 CHAPITRE RÉSULTATS ET DISCUSSION Nous nous rendons compte qu’avec un taux de pH inférieur ◦ , le rendement du Merlot est pratiquement tout compris entre [60 - 70] (ml) par 100 baies contrairement au Sauvignon qui passe Supérieur au 70 (ml) par 100 baies Donc d’un point de vue expert, nous pouvons dire que la flaiblesse du taux du pH profite plutôt bien au type de cépage Sauvignon que le Merlot Hypothèse Supposons que le pH Sauvignon et le pH Merlot sont supérieurs 3.10 ◦ , figure 4.17 F IGURE 4.17 – L’inférence de l’hypothèse Nous pouvons remarquer que le rendement du Merlot passe de [60 - 70] (ml) par 45 CHAPITRE RÉSULTATS ET DISCUSSION 100 baies Supérieur 70 (ml) par 100 baies et par contre, le rendement du Sauvignon passe de supérieur 70 (ml) par 100 baies inférieur 60 (ml) par 100 baies Donc de ce fait, d’un point de vue expert, l’augmentation du taux du pH profite positivement au Merlot qu’au Sauvignon globalement 4.2.2.3 Modèle hybride (2) qui lie les facteurs des choix du cépages, du porte-greffe et du clône La mise en place de ce modèle hybride est rendue possible grâce aux données recueillies auprès des sondés sur leur faỗon de faire leur choix de cộpage (CC), de portegreffe (CPG) et de clône (CCl) en fonction des critères suivants : Poids du climat, Typologie des sols, Conseils de l’oenologue, Conseillers scientifiques, Pépiniériste et l’ensemble (somme de tous les choix) Les réponses recueillies auprès des sondés sont stockées dans la Table 4.7 où signie que le choix indiqué est fait sinon Ainsi sur cette base, on peut lire de la table 4.7 de la faỗon suivante :Sur la première ligne (0), le sondé a fait ses choix de cépage en fonction de la Typologie des sols, des Conseils de l’oenologue, des Conseils scientifiques Par contre, pour ses choix du porte-greffe il les a fait en fonction des Conseillers scientifiques seulement car les autres variables sont zéro (0) Pour ses choix de clône, il les a fait en fonction de la Typologie des sols TABLE 4.7 – Données modèle hybride (2) Après l’application du réseau bayésien sur ces données, nous avons obtenu la figure 4.18 ci - dessous : 46 CHAPITRE RÉSULTATS ET DISCUSSION F IGURE 4.18 – Structure du modèle hybride (2) En se basant sur l’inférence du réseau sur la figure 4.19, on peut en déduire que dans l’ensemble, les choix faits par les viticulteurs ne sont basés sur pratiquement aucun de ses critères cités précédemment car globalement le «oui» est inférieur 50% sur lensemble des variables Par contre on saperỗoit que sur l’ensemble, 82.65% des exploitants font leur de cépage en fonction de la typologie des sols et aussi 74.49% font leur choix de portesgreffes en fonction de la typologie des sols aussi Sur un plan général, ce modèle bayésien permet de voir linterdộpendances quil ya entre les diffộrentes faỗon de faire leur choix de cépage, de porte-greffe et du clône 47 CHAPITRE RÉSULTATS ET DISCUSSION F IGURE 4.19 – L’inférence du modèle hybride (2) 48 CHAPITRE RÉSULTATS ET DISCUSSION Hypothèse Dans cette hypothèse, supposons que les exploitants font leur choix de cépage, du porte-greffe et du clône en fonction du Poids du climat F IGURE 4.20 – L’inférence de l’hypothèse du modèle hybride (2) Alors nous constatons que les exploitants qui font leur choix en fonction du poids du climat aussi : — leur choix du porte-greffe en fonction des typologies des sols hauteur de 84.36% — leur choix de cépage en fonction des typologies des sols hauteur de 96.30% — leur choix du clône en fonction des typologies des sols hauteur 86.5% sur l’ensemble 49 CHAPITRE RÉSULTATS ET DISCUSSION 4.3 Validation de nos résultats Pour la validation de nos résultats, nous l’avons fait en deux étapes sous réserve de la complétion de la deuxième étape qui consiste présenter nos résultats aux viticulteurs Toute fois, la première étape a été complétée avec succès, elle consistait faire valider nos résultats étape par étape par les techniciens du secteur qui ont participé tous les étages du projet Étant donné que le concept mis en place dans le cadre de ce projet est non seulement nouveau mais aussi difficile et complexe, savoir l’exploitation des données de sources et de nature différentes afin de ressortir des connaissances, la validation des résultats l’ai aussi Cependant, le processus de la validation de nos résultats reste en cours mais déjà partiellement validé Par exemple, les résultats de nos visualisations sont clairs et parlent d’eux-même c’est dire que ces résultats n’ont pas nécessairement besoin de la validation des techniciens car l’objectif c’est d’observer des tendances pour en faire des connaissances 50 Chapitre Conclusion générale et Perspectives 5.1 Conclusion générale Au terme de ce travail et de tout ce qui précède, ce projet de stage présente un caractère transversal en ce sens qu’il aborde plusieurs disciplines la fois, savoir la fouille de données, la représentation de la connaissance et la visualisation des données Dans ce mémoire qui porte sur l’assemblage des connaissances et des données – domaine de la vigne et du vin j’ai élaboré dans un premier temps, l’état de l’art des travaux déjà menés sur la problématique du changement climatique dans le secteur de la vigne et du vin pour mieux comprendre le contexte de mon sujet de stage Ensuite, j’ai parlé des matériels et méthodes utilisés afin de répondre la problématique posée par mon sujet de stage En fin, j’ai présenté les résultats obtenus après traitement Ce stage m’a permis d’appréhender le travail d’analyse de données, d’assemblage des Connaissances au sein de l’équipe d’Assemblage des Connaissances (AsCo) du laboratoire I2M, spatialisée dans le domaine J’ai su apporter ma contribution avec la réalisation de ce projet de stage qui facilitera la prise de décision face aux changements climatique pour les acteurs de la vigne et du vin grâce l’aide d’une base de connaissance (différents résultats obtenus) Par ailleurs, ce projet m’a permis d’acquérir beaucoup d’expérience dans le domaine de la fouille de données, l’exploitation des données, les outils de visualisations mais surtout avec un accent particulier sur l’utilisation des réseaux bayésiens et l’analyse en composantes principales (ACP) Cependant, quelques points n’ont pas pu être abordés et seront donc mis dans les perspectives, tels que le recueil des données de toutes les sources recensées au début du projet pour cause des contraintes que j’ai cité dans la section 3.4.1 Le second point qui n’a pas été considéré aussi est la présentation des résultats obtenus aux techniciens du domaine afin de valider nos résultats 51 Bibliographie [AGENIS-NEVERS, 2006] AGENIS-NEVERS, M (2006) Impacts du changement climatique sur les activités viti-vinicoles Note n de l’ONERC [Albuquerque Regina, 1993] Albuquerque Regina, M (1993) Réponse des cépages de Vitis vinifera L aux variations de l’environnement : effets de la contrainte hydrique sur la photosynthèse, la photorespiration et la teneur en acide abscissique des feuilles PhD thesis [Ashenfelter and Storchmann, 2010] Ashenfelter, O and Storchmann, K (2010) Using hedonic models of solar radiation and weather to assess the economic effect of climate change : The case of mosel valley vineyards The Review of Economics and Statistics, 92(2) :333–349 [Beltrando, 2011] Beltrando, G (2011) Les climats : processus, variabilité et risques Armand Colin [Ben Salk et al., 2007] Ben Salk, S., Blondel, S., Daniel, C., Deffains-Crapsky, C., Jutard, C., and Sejourne, B (2007) Management of climate risks in the wine sector : a field study on risky behaviour Technical 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NATIONALE DU VIETNAM, HANOÏ INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL Adama Arama Assemblage des connaissances et des données – domaine de la vigne et du vin Spécialité : Systèmes Intelligents et Multimédia... de nature et de source différentes D’utiliser (ii) des outils de la fouille de données et de mettre en place des visualisations (iii) de ces données unifiées pour observer les tendances des connaissances. .. de l’eau L’état de l’eau de la vigne dépend de la texture du sol, du pourcentage de pierres, de la profondeur d’enracinement, des précipitations, de l’évapotranspiration de référence (ET0 ) et