Luận văn thạc sĩ kết hợp tri thức và dữ liệu lĩnh vực trồng nho và rượu vang

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu kết hợp tri thức và dữ liệu lĩnh vực trồng nho và rượu vang, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp hoàn thiện trong lĩnh vực .

• Tác giả: Adama Arama
• Người hướng dẫn: M. Cédric Baudrit
• Trường học: Université Nationale Du Vietnam, Hà Nội
• Chuyên ngành: Systèmes Intelligents Et Multimédia
• Đề tài: Kết Hợp Tri Thức Và Dữ Liệu Trong Ngành Rượu Vang
• Loại tài liệu: Mémoire De Fin D’Études
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• ATTESTATION SUR L’HONNEUR
• REMERCIEMENTS
• RÉSUMÉ
• ABSTRACT
• TABLE DES FIGURES
• LISTE DES TABLEAUX
• LISTE DES SIGLES ET ACRONYMES
• INTRODUCTION GÉNÉRALE
• 1. CHAPITRE 1: CONTEXTE D’ÉTUDE ET PROBLÉMATIQUE
• 1.1. Projet LACCAVE
• 1.2. Objectifs
• 1.3. Problématique
• 2. CHAPITRE 2: ÉTAT DE L’ART
• 2.1. Introduction
• 3. MATÉRIELS ET MÉTHODES
• 3.1. Principe général de l’étude
• 3.1.1. Présentation des données
• 3.1.2. Principe d’unification des différentes sources de données
• 3.2. Méthodologie de recherche
• 3.2.1. Les acteurs cibles
• 3.2.2. Méthodes d’analyses des données
• 3.2.2.1. Principal component analysis (PCA)
• 4. 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. Lien entre les pratiques culturales en 2003, 2010 et 2013
• 4.2.3. Modèle hybride (1) qui lie les pratiques viti et les données vini
• 4.2.4. Modèle hybride (2) qui lie les facteurs des choix du cépages, du porte-greffe et du clône
• 4.3. Validation de nos résultats
• 5. CONCLUSION GÉNÉRALE ET PERSPECTIVES
• ANNEXES
• BIBLIOGRAPHIE

Tóm tắt

I. Tổng quan về kết hợp tri thức và dữ liệu trong ngành rượu vang

Ngành rượu vang đang đối mặt với nhiều thách thức từ biến đổi khí hậu và sự thay đổi trong thị hiếu tiêu dùng. Việc kết hợp tri thức và dữ liệu trở thành một yếu tố quan trọng để nâng cao chất lượng sản phẩm và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Sự phát triển của công nghệ thông tin đã mở ra nhiều cơ hội cho việc thu thập và phân tích dữ liệu trong ngành rượu vang.

1.1. Tại sao tri thức và dữ liệu quan trọng trong ngành rượu vang

Tri thức và dữ liệu giúp các nhà sản xuất rượu vang hiểu rõ hơn về quy trình sản xuất, từ việc chọn giống nho đến quy trình lên men. Việc phân tích dữ liệu có thể cung cấp thông tin về điều kiện thời tiết, độ ẩm và các yếu tố khác ảnh hưởng đến chất lượng rượu.

1.2. Các nguồn dữ liệu trong ngành rượu vang

Dữ liệu trong ngành rượu vang có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau như khảo sát người tiêu dùng, dữ liệu thời tiết, và thông tin từ các tổ chức nghiên cứu. Việc kết hợp các nguồn dữ liệu này giúp tạo ra một bức tranh toàn diện về thị trường và xu hướng tiêu dùng.

II. Thách thức trong việc kết hợp tri thức và dữ liệu trong ngành rượu vang

Mặc dù việc kết hợp tri thức và dữ liệu mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức. Các nhà sản xuất rượu vang phải đối mặt với việc thu thập dữ liệu chính xác và đáng tin cậy, cũng như việc phân tích và áp dụng tri thức từ dữ liệu đó.

2.1. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể gặp khó khăn do sự không đồng nhất trong cách thức thu thập và lưu trữ dữ liệu. Điều này có thể dẫn đến việc dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ.

2.2. Thách thức trong phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu yêu cầu các công cụ và kỹ thuật chuyên môn. Nhiều nhà sản xuất rượu vang có thể thiếu kiến thức và kỹ năng cần thiết để thực hiện phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

III. Phương pháp kết hợp tri thức và dữ liệu trong ngành rượu vang

Để vượt qua các thách thức, ngành rượu vang cần áp dụng các phương pháp hiện đại trong việc kết hợp tri thức và dữ liệu. Các công nghệ như trí tuệ nhân tạo và học máy có thể giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và nâng cao chất lượng sản phẩm.

3.1. Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp phân tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó đưa ra những dự đoán chính xác về xu hướng tiêu dùng và chất lượng sản phẩm.

3.2. Tối ưu hóa quy trình sản xuất rượu vang

Việc áp dụng các công nghệ mới trong quy trình sản xuất có thể giúp giảm thiểu lãng phí và nâng cao hiệu quả sản xuất. Các nhà sản xuất có thể sử dụng dữ liệu để điều chỉnh quy trình sản xuất theo thời gian thực.

IV. Ứng dụng thực tiễn của tri thức và dữ liệu trong ngành rượu vang

Nhiều nhà sản xuất rượu vang đã áp dụng thành công việc kết hợp tri thức và dữ liệu để cải thiện chất lượng sản phẩm và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng dữ liệu có thể dẫn đến những cải tiến đáng kể trong quy trình sản xuất.

4.1. Các nghiên cứu điển hình thành công

Nhiều nhà sản xuất rượu vang đã áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu để cải thiện chất lượng sản phẩm. Ví dụ, một số nhà sản xuất đã sử dụng dữ liệu thời tiết để điều chỉnh thời gian thu hoạch nho, từ đó nâng cao chất lượng rượu.

4.2. Tác động đến thị trường rượu vang

Việc áp dụng tri thức và dữ liệu không chỉ cải thiện chất lượng sản phẩm mà còn giúp các nhà sản xuất nắm bắt được xu hướng tiêu dùng, từ đó điều chỉnh chiến lược marketing và phân phối sản phẩm.

V. Kết luận và tương lai của kết hợp tri thức và dữ liệu trong ngành rượu vang

Kết hợp tri thức và dữ liệu trong ngành rượu vang là một xu hướng tất yếu trong bối cảnh biến đổi khí hậu và sự thay đổi trong thị hiếu tiêu dùng. Tương lai của ngành rượu vang sẽ phụ thuộc vào khả năng áp dụng các công nghệ mới và khai thác dữ liệu một cách hiệu quả.

5.1. Xu hướng phát triển trong ngành rượu vang

Ngành rượu vang sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu. Các nhà sản xuất cần phải thích nghi với những thay đổi này để duy trì vị thế cạnh tranh.

5.2. Tương lai của tri thức và dữ liệu trong sản xuất rượu vang

Tri thức và dữ liệu sẽ trở thành những yếu tố quyết định trong việc nâng cao chất lượng sản phẩm và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Các nhà sản xuất cần đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân lực để khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Theo báo cáo của GIEC, nhiệt độ trung bình toàn cầu đã tăng khoảng 0,85°C từ 1880 đến 2012 và dự kiến tiếp tục tăng từ 2°C đến 5°C vào cuối thế kỷ XXI. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu nghiêm trọng toàn cầu, ngành sản xuất rượu vang - đặc biệt vùng Bordeaux, Pháp - đang chịu nhiều tác động đa chiều. Vấn đề nghiên cứu tập trung vào việc khai thác dữ liệu từ các nguồn đa dạng, gồm điều tra các chủ thể trong chuỗi sản xuất rượu vang và dữ liệu đo đạc khí hậu, nhằm làm rõ ảnh hưởng của biến đổi khí hậu lên các phương thức canh tác và chất lượng sản phẩm. Mục tiêu chính là sử dụng phương pháp khai phá dữ liệu để tổng hợp, phân tích và trực quan hóa các biến số phức hợp, từ đó tạo nên cơ sở kiến thức giúp dự đoán và đề xuất phương án thích ứng hiệu quả cho ngành vitivinicole vùng Bordelais giai đoạn 2000-2015. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua các chỉ số như tỉ lệ áp dụng các biện pháp canh tác thích ứng, mức độ sụt giảm năng suất ước tính, sự biến động của phẩm chất sản phẩm và các yếu tố kinh tế - xã hội ảnh hưởng đến cộng đồng sản xuất.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính:

• Lý thuyết về biến đổi khí hậu và ảnh hưởng lên quá trình sinh trưởng cây trồng: Đặc biệt nhấn mạnh tác động của nhiệt độ, dư lượng ánh sáng và thiếu hụt nước đến giai đoạn mầm nảy mầm, ra hoa và thu hoạch của cây nho. Đây là cơ sở giải thích sự dịch chuyển chu kỳ sinh lý qua các năm, như hiện tượng thu hoạch sớm trung bình 15 ngày tại vùng Bordeaux so với thập kỷ trước.

• Mô hình mạng Bayes (Bayesian Network): Áp dụng để mô hình hóa quan hệ nguyên nhân - kết quả giữa các biến thể phức tạp như tình trạng khí hậu, phương thức canh tác và các đặc tính chất lượng rượu vang. Mạng Bayes thể hiện khả năng tính toán xác suất điều kiện trong hệ thống đa chiều và xác định các tập hợp chiến lược thích ứng có hiệu quả.

Các khái niệm chuyên ngành được sử dụng bao gồm: “Hiệu ứng millésime” (năm thu hoạch có ảnh hưởng đến chất lượng và sản lượng); “Appellation d’Origine Contrôlée” (AOC) – tiêu chuẩn vùng sản xuất rượu vang; “PCA (Principal Component Analysis)” – phương pháp phân tích thành phần chính; “Stress thủy văn” (deficit hydrique); và “Kiểm soát ánh sáng” trong hệ canh tác.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thu thập bao gồm 4 nguồn chính:

1. Dữ liệu khảo sát trên hơn 320 nhà sản xuất nho chịu ảnh hưởng theo vùng AOC tại Bordelais, tập trung vào các chiến lược canh tác và tác động kinh tế - xã hội.
2. Dữ liệu khảo sát bổ sung về nhận thức và quản lý biến đổi khí hậu của người trồng nho tại vùng Bordelais.
3. Dữ liệu đo đạc theo dõi độ chín của nho từ Viện Khoa học Về Nho và Rượu vang (ISVV), phân bố trên 7 địa điểm với tọa độ GPS chính xác.
4. Dữ liệu khí tượng từ các trạm gần kề các vùng AOC, thu thập trong giai đoạn 2000-2015, được kết hợp dựa trên phương pháp k gần nhất (k-NN) với ít nhất 6 vùng trồng khác nhau.

Quy trình nghiên cứu bắt đầu bằng việc thống nhất dữ liệu đa nguồn về đơn vị phân tích chung là các AOC, tổng hợp đa chiều biến số kinh tế, địa lý, sinh học và khí hậu.
Phân tích dữ liệu thực hiện bằng ngôn ngữ Python sử dụng các thư viện khoa học như matplotlib, pyAgrum và sklearn.
Các kỹ thuật phân tích chính gồm:

• Phân tích thành phần chính (PCA): Giúp giảm chiều dữ liệu số lượng lớn biến thể với mục tiêu nhận diện nhóm biến và quan hệ tương đồng giữa các vùng AOC.
• Mạng Bayes: Phân tích cấu trúc nguyên nhân - kết quả giữa các phương thức canh tác và biến số rượu vang, mô hình hóa xác suất điều kiện và dự báo các xu hướng biện pháp canh tác.

Cỡ mẫu: khoảng 320 trả lời khảo sát theo phương pháp thuận tiện kết hợp phân tầng theo các vùng AOC của Bordelais.
Timeline nghiên cứu: Dữ liệu thu thập và phân tích giai đoạn 2000-2015, với các giải pháp mô phỏng và đánh giá được thực hiện trong giai đoạn 2018-2020.

---

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Nguyên nhân hiệu ứng Millésime chủ yếu liên quan đến biến đổi khí hậu
   Qua phân tích dữ liệu khảo sát của các AOC, hơn 70% số người tham gia đánh giá các hiện tượng thời tiết bất lợi là nguyên nhân chủ đạo cho sự biến động chất lượng và sản lượng thu hoạch theo năm (hiệu ứng millésime). Vùng Entre-Deux-Mers có quan điểm khác hơn với tỉ lệ lý giải nguyên nhân từ đất đai và kỹ thuật canh tác chiếm khoảng 40%.

2. Điểm mạnh và sự khác biệt trong chọn lựa các giống nho
   Dữ liệu cho thấy hơn 50% diện tích trồng nho đỏ tại các vùng Bordelais sử dụng giống Merlot, tiếp theo là Cabernet Sauvignon và Cabernet Franc. Các vùng như Blayais Bourgeois và Libournais có sự đa dạng giống hơn, tỷ lệ Merlot sử dụng khoảng 35-45%, trong khi vùng Bordeaux đạt đến 60%.

3. Chiến lược canh tác thích ứng phổ biến trong các năm có hiệu ứng Millésime 2003, 2010 và 2013
   Phân tích cho thấy có khoảng 25% các nhà sản xuất lựa chọn rút ngắn thời gian thu hoạch (P4), 20% áp dụng các biện pháp như cắt tỉa, quản lý đất (P1 và P2). Khoảng 30% không thay đổi biện pháp canh tác (P9). Mức độ thay đổi các chiến lược marketing và hình thức thu hoạch là không đáng kể (dưới 5%).

4. Mạng Bayes xác nhận mối liên hệ mạnh giữa các biện pháp kỹ thuật
   Phân tích mạng Bayes chỉ ra khi nhà sản xuất thực hiện các biện pháp xử lý rượu như lên men và ủ bằng thùng gỗ, thì đồng thời khoảng 55-60% khả năng họ cũng áp dụng thay đổi kỹ thuật canh tác như cắt tỉa hay thu hoạch sớm. Các biện pháp marketing và thay đổi mô hình thu hoạch ít được sử dụng, xác suất dưới 10%.

Thảo luận kết quả

Sự thống nhất trong việc coi biến đổi khí hậu là nguyên nhân quan trọng của hiệu ứng millésime phù hợp với các nghiên cứu trước đây về tác động của nhiệt độ lên quy trình sinh lý của nho. Khảo sát trên các vùng cho thấy khoảng 1°C tăng nhiệt độ đã làm dịch chuyển thời gian thu hoạch sớm hơn khoảng 15 ngày, làm thay đổi cả năng suất lẫn chất lượng.

PCA tiết lộ sự phân nhóm khác biệt của các vùng AOC theo nguyên nhân cũng như giống nho sử dụng, phản ánh chiến lược sinh thái địa phương và sự cố định của phân vùng terroir.

Mạng Bayes cung cấp một hệ thống mô hình có thể hỗ trợ ra quyết định khi cần phối hợp đồng loạt nhiều biện pháp thích ứng, được minh họa qua các đồ thị thể hiện độ mạnh liên kết có thể trình bày bằng biểu đồ cung hoặc lưới kết nối trong phần mềm.

So với các nghiên cứu toàn cầu về vitivinicole, kết quả này làm nổi bật được vai trò của việc tập trung dữ liệu đa dạng và áp dụng phương pháp khai phá để định hướng thiết kế các biện pháp thích ứng nhân rộng đồng bộ trên vùng Bordelais.

---

Đề xuất và khuyến nghị

1. Thúc đẩy áp dụng các biện pháp kỹ thuật thích ứng đồng bộ
   Khuyến nghị các nhà sản xuất tập trung phối hợp biện pháp canh tác, thu hoạch và kỹ thuật chế biến rượu theo mô hình đã xác định, nhằm tối ưu chất lượng bất chấp biến động khí hậu. Mục tiêu tăng tỷ lệ áp dụng khoảng 50% trong 3 năm tới do các hợp tác xã và nhà quản lý ngành chủ trì.

2. Phát triển hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu thường xuyên
   Thiết lập mạng lưới giám sát khí hậu, sinh trưởng và sản xuất theo thời gian thực tại các AOC trọng điểm trong vùng Bordelais, gia tăng dữ liệu đa nguồn để cải thiện mô hình dự báo với độ chính xác trên 80% trong 5 năm tới, phối hợp giữa viện nghiên cứu và doanh nghiệp địa phương.

3. Nâng cao năng lực quản trị kiến thức và chuyển giao công nghệ
   Tổ chức các khóa đào tạo và workshop định kỳ cho người trồng nho và nhà sản xuất để cập nhật kiến thức về biến đổi khí hậu và biện pháp thích ứng, tăng tỷ lệ người tham gia lên 70% trong 2 năm tới, do các tổ chức đào tạo, hiệp hội ngành nghề và chính quyền địa phương thực hiện.

4. Khuyến khích đổi mới giống nho và cải tiến kỹ thuật canh tác
   Hỗ trợ nghiên cứu lai tạo và thử nghiệm giống nho mới phù hợp với điều kiện khí hậu thay đổi, như giống có khả năng chịu hạn và thích nghi nhiệt tốt hơn, với mục tiêu đưa vào sản xuất ít nhất 2 giống mới trong 5 năm tới, do viện nghiên cứu nông nghiệp và doanh nghiệp cộng tác.

---

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản lý ngành vitivinicole và các tổ chức hợp tác xã
   Có thể sử dụng bộ công cụ phân tích và kết quả nghiên cứu để xây dựng chiến lược phát triển vùng Bordeaux phù hợp với biến đổi khí hậu, tối ưu hóa hiệu quả sản xuất và nâng cao chất lượng sản phẩm.

2. Nhà nghiên cứu và sinh viên trong lĩnh vực nông nghiệp, môi trường và quản lý dữ liệu
   Được cung cấp phương pháp luận áp dụng khai phá dữ liệu đa nguồn và mô hình mạng Bayes trong nghiên cứu thực nghiệm, hỗ trợ cho phát triển nghiên cứu sâu rộng trong lĩnh vực agro-écologie.

3. Người trồng nho và nhà sản xuất rượu vang
   Tham khảo các kết quả hướng dẫn ứng dụng các biện pháp thích ứng kỹ thuật, từ canh tác tới chế biến, giúp nâng cao khả năng thích nghi với biến đổi điều kiện thời tiết, giảm thiểu rủi ro trong sản xuất.

4. Nhà hoạch định chính sách và tổ chức tài trợ nghiên cứu
   Tư liệu để đánh giá và lập kế hoạch các chương trình hỗ trợ, đầu tư và điều chỉnh pháp luật liên quan đến phát triển nông nghiệp bền vững trong bối cảnh biến đổi khí hậu, tăng cường hiệu quả chi ngân sách.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Nghiên cứu này áp dụng dữ liệu thu thập trong thời gian nào?
Dữ liệu chính được sử dụng trong nghiên cứu thu thập từ năm 2000 đến 2015, kết hợp khảo sát nhà sản xuất, đo đạc thực nghiệm và dữ liệu khí tượng địa phương nhằm đảm bảo tính đại diện và liên tục trong phân tích.

2. Phương pháp mạng Bayes giúp gì cho việc phân tích dữ liệu?
Mạng Bayes giúp mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các biến khí hậu, canh tác và sản phẩm thông qua tính toán xác suất điều kiện, cho phép dự báo những kịch bản thích ứng và phát hiện mối quan hệ ẩn trong dữ liệu.

3. Tác động lớn nhất của biến đổi khí hậu lên ngành vitivinicole là gì?
Biến đổi khí hậu làm dịch chuyển chu kỳ sinh trưởng nho, khiến thời điểm thu hoạch sớm hơn gần 15 ngày, ảnh hưởng đến năng suất, hàm lượng đường và hương vị rượu, đồng thời làm tăng nguy cơ bệnh tật trên cây trồng.

4. Các chiến lược thích ứng phổ biến được nhà sản xuất áp dụng?
Phổ biến nhất là thay đổi kỹ thuật canh tác như cắt tỉa, điều chỉnh lịch thu hoạch sớm và quản lý đất giúp giảm tác động tiêu cực của khí hậu khắc nghiệt; các biện pháp marketing và thay đổi cách chế biến ít được sử dụng.

5. Nghiên cứu có những hạn chế nào?
Nguồn dữ liệu khảo sát chủ yếu tập trung vùng Bordelais, có thể không hoàn toàn phản ánh các vùng vitivinicole khác; bên cạnh đó, dữ liệu có giá trị bị thiếu ở vài nơi và các biến chưa được đo lường đầy đủ cũng có thể ảnh hưởng đến mô hình.

---

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công hệ thống tổng hợp và phân tích dữ liệu đa nguồn, đa dạng cho ngành sản xuất rượu vang vùng Bordelais trong bối cảnh biến đổi khí hậu.
• Ứng dụng PCA và mạng Bayes đã làm sáng tỏ mối quan hệ giữa điều kiện khí hậu, giống nho và chiến lược canh tác của nhà sản xuất nhằm duy trì chất lượng và sản lượng.
• Các chiến lược canh tác thích ứng như thay đổi thời gian thu hoạch, kỹ thuật cắt tỉa là các phản ứng chính của ngành trước biến đổi khí hậu.
• Nghiên cứu đề xuất các giải pháp kỹ thuật, tổ chức và chính sách nhằm hỗ trợ thích nghi bền vững trong trung hạn, hướng đến năm 2050.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu sang các vùng vitivinicole khác, tích hợp dữ liệu thời gian thực và phát triển mô hình dự báo hỗ trợ quyết định.

Những nhà nghiên cứu và quản lý ngành vitivinicole được khuyến khích áp dụng kết quả và phương pháp của luận văn trong thực tiễn nhằm chuẩn bị tốt hơn cho thách thức biến đổi khí hậu. Liên hệ để nhận báo cáo chi tiết và công cụ phân tích hỗ trợ triển khai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

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 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 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 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 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 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Remerciements Au terme de ce travail, mes plus vifs remerciements s’adressent à 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 cou- rage et la persévérance durant ces deux années. Je tiens, tout d’abord, à 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 à ses étudiants une formation de qualité. Je tiens également à manifester ma profonde gratitude à l’endroit de notre responsable de formation de Master Monsieur Tuong Vinh HO : non seulement il nous a donné goût à 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 à 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 à améliorer mon travail. Le reste de l’équipe : col- lègues 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 à vous, j’aborde une nouvelle étape de ma vie avec confiance et dynamisme. Adama Arama TIEU LUAN MOI download : [e-mail] TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 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 à des organisations collectives qui elles- mêmes ont des répercussions sur les entités (rétroaction auto-organisation). Face à 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 diffé- rents 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 connais- sances, visualisation des données pour appréhender les résultats.

Mots clés : Changement climatique, vigne et vin, données, recherche, connaissance, data mining. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Abstract In the face of climate change and economic and cultural challenges, the wine in- dustry 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 re- percussions 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 ex- ploitable 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 cou- pling 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. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Table des matières Table des figures iv Liste des tableaux i 1 Contexte d’étude et problématique 3 1.

5 2 État de l’art 6 2.1 Impacts du changement climatique sur les pratiques viticoles et œnolo- giques .1 Impacts du changement climatique sur la vigne .2 Impacts du changement climatique sur le vin .2 Impacts du changement climatique sur la production du vin .3 État de l’eau .3 Impacts sociaux-économiques du changement climatique sur la produc- tion du vin .1 Rendement et qualité .2 Revenus et bénéfices .4 Mesures d’adaptation face au changement climatique .1 Adaptations face à l’augmentation des températures .2 Adaptations face à l’augmentation des déficits hydriques .3 Adaptations face aux niveaux de rayonnement élevés du soleil .5 Relocalisation des vignes et vignobles. 16 ii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] TABLE DES MATIÈRES 3 Matériels et méthodes 17 3.2 Principe général de l’étude .1 Présentation des données .2 Principe d’unification des différentes sources de données .4 Méthodologie de recherche .1 Les acteurs cibles .2 Méthodes d’analyses des données .1 Principal component analysis (PCA). 24 4 Résultats et discussion 27 4.1 Visualisation des données .1 Recherche des causes de l’effet millésime .2 Les types de cépages rouges par appellation .3 Les pratiques culturales par appellation en 2003, 2010 et 2013 .2 Analyse de données .1 Analyse composante principale (ACP) .1 L’application de l’ACP sur les effets millésimes .2 L’application de l’ACP sur les types de cépages rouges ex- ploités .1 Lien entre les pratiques culturales en 2003, 2010 et 2013 .2 Modèle hybride (1) qui lie les pratiques viti et les données vini .3 Modèle hybride (2) qui lie les facteurs des choix du cé- pages, du porte-greffe et du clône .3 Validation de nos résultats. 50 5 Conclusion générale et Perspectives 51 5.

51 iii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Table des figures 1.1 Architecture générale des données à recueillir .1 Carte mondiale de production du vin .1 Carte des vignobles de Bordeaux (le bordelais) .2 Hypothèse de base de l’unification des données .3 Techniques de recueil et d’assemblage des données .4 Exemple illustratif d’un réseau bayésien .1 Les causes des effets millésimes par appellation .2 Les types de cépages par appellation .3 La fréquence des pratiques culturales mises en place face au Change- ment climatique par appellation en 2003, 2010 et 2013 .4 Visualisation de l’ACP sur les causes de effet millésime .5 Visualisation de l’ACP sur les types de cépages .6 Visualisation des liens entre les pratiques culturales en 2003, 2010 et 2013 34 4.7 L’inférence du modèle bayésien des pratiques culturales .8 L’inférence de l’hypothèse 1 des pratiques culturales .9 L’inférence de l’hypothèse 2 des pratiques culturales .10 L’inférence de l’hypothèse 3 des pratiques culturales .11 Structure apprise du modèle hybride (1) .12 l’inférence du modèle hybride (1) .13 L’inférence de l’hypothèse 1 .14 L’inférence de l’hypothèse 2 .15 L’inférence de l’hypothèse 3 .16 L’inférence de l’hypothèse 3 .17 L’inférence de l’hypothèse 4 .18 Structure du modèle hybride (2) .19 L’inférence du modèle hybride (2) .20 L’inférence de l’hypothèse 1 du modèle hybride (2). 49 iv TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Liste des tableaux 3.1 Coordonnées GPS des parcelles du réseau de maturité (ISVV) .2 Station météo associée aux appellations .1 Données utilisées pour la recherche des causes de l’effet millésime .2 Données utilisées pour la recherche des types de cépage .3 Les données utilisées pour les pratiques culturales .4 Données utilisées pour l’application de l’ACP sur les types de cépages .5 Données utilisées pour l’application du réseau bayésien sur les pratiques culturales .6 Données utilisées pour l’application du réseau bayésien sur les pratiques culturales .7 Données modèle hybride (2). 46 i TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Liste des sigles et acronymes INRAE Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement ACCAF Adaptation to Climate Change for Agrosystems and Forests LACCAVE Long term Adaptation to Climate ChAnge in Viticulture and Enology GES Gaz à Effet de Serre GIEC Groupement Intergouvernemental d’Experts sur le Changement Climatique AOC Appellations d’Origine Contrôlée SWHC soil water-holding capacity azq I2M Laboratoire de l’Institut de mécanique et d’ingénierie UMR MISTEA Unité Mixte de Recherche en Mathématiques, Informatique et STatistique pour l’Environnement et l’Agronomie TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Introduction générale Le changement climatique est désormais une réalité incontestable. En considérant le dernier rapport du GIEC (Groupement Intergouvernemental d’Experts sur le Chan- gement Climatique), à travers l’étude sur l’évolution des températures moyennes, les preuves du changement climatique sont incontestables [Change et al.

La tem- pérature moyenne mondiale a en effet augmenté de 0,85°C entre 1880 et 2012. De plus, la période 1983-2012 a probablement été la plus chaude depuis mille quatre cent ans, notamment dans l’hémisphère nord [Nørgaard et al. Les scénarios de l’évolution future du climat montrent la même tendance. D’ici à la fin du XXIème siècle, on prévoit une augmentation de la température moyenne glo- bale pouvant aller de 2°C à 5°C, selon les saisons et les régions de la planète.

Dans les remarques associées à ces scénarios, il est indiqué que la hausse des températures sera accompagnée d’une série d’impacts largement répandus dans le monde entier. Parmi ses impacts, le secteur agricole se trouve au cœur du problème car il est à la fois l’un des principaux responsables et l’une des premières victimes du changement climatique. D’une part, si l’on considère l’exemple français, le secteur agricole émet à hauteur de 20% des GES (Gaz à Effet de Serre) selon l’Institut National de Recherche pour l’Agri- culture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) [Pellerin et al. D’autre part, d’après le dernier rapport du GIEC, le secteur agricole pourrait aussi être gravement affecté avec, par exemple, une diminution de 20% de la production de blé dans cer- taines régions européennes d’ici 2030.

Plus globalement, les rendements médians des grandes cultures seraient amenés à diminuer en moyenne de 2% par décennie, si au- cun effort d’adaptation conséquent n’est mis en place. L’adaptation est alors cruciale et devrait être développée en synergie avec l’atténuation du changement climatique [Costa et al. Dans ce contexte, l’INRAE a lancé le métaprogramme ACCAF (Adaptation to Cli- mate Change for Agrosystems and Forests) afin d’évaluer les conséquences du chan- gement climatique sur l’agriculture et de définir des stratégies qui anticipent et pré- viennent les conséquences de tels évènements. Un des projets en cours s’intéresse plus particulièrement aux effets du changement climatique dans le secteur vitivini- cole : c’est le programme LACCAVE dans lequel s’inscrit mon stage de fin d’étude.

La filière vitivinicole a en effet un double intérêt pour la recherche sur l’adaptation au 1 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] LISTE DES TABLEAUX changement climatique. Premièrement, elle peut être considérée comme un modèle d’étude car la vigne et le vin sont très sensibles au climat.