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Roula Khalaf, rédactrice en chef du FT, sélectionne ses histoires préférées dans cette newsletter hebdomadaire.
J’ai peut-être obtenu le titre de Master of Wine et je suis immergé dans le vin professionnellement depuis 1975, mais je ne me qualifierai jamais d’« expert ». Même avant 2016, lorsque Michael Gove déclarait que « les gens dans ce pays en ont assez des experts », les Britanniques se méfiaient déjà de l’expertise.
La suspicion se transforme trop facilement en ridicule lorsque cette expertise implique quelque chose comme l’art ou le vin qui n’est pas largement compris ou considéré comme élitiste. « De faux marchands de vases Ming » ou « Cava bon marché confondu avec du champagne » sont le genre de titres qui plairont à coup sûr.
Il y a maintenant un nouveau titre à la mode, suggérant que les machines seront capables de reproduire les humains dans tous leurs efforts (et confondant souvent les statistiques informatiques avec ce que l’on appelle si vaguement l’intelligence artificielle). Laissant de côté la menace de ChatGPT et autres pour ceux d’entre nous qui écrivent pour gagner leur vie, je me sens poussé à défendre les professionnels du vin en général et la nécessité de conserver une touche personnelle dans une grande partie de ce que nous faisons.
Les technologies de l’information ont des applications évidentes dans la viticulture : aider à sélectionner des sites de vignoble appropriés, surveiller la croissance de la vigne et la quantité d’eau nécessaire, identifier les alertes précoces en cas de menaces de ravageurs et de maladies, prédire les niveaux de récolte, ainsi que la qualité et la composition probables des raisins. Des machines viticoles robotisées déjà intelligentes ont été développées, capables d’effectuer toutes sortes de tâches que peu de gens sont disposés à accomplir, notamment la cueillette des raisins et la collecte et l’analyse d’informations.
Il existe même des systèmes qui prétendent prédire les prix et la qualité des vins fins uniquement sur la base de la météorologie. Une équipe de l’Université de Cambridge affirmait dans la préface de son article de 2022 sur Bordeaux : « Nous fournissons ici un modèle prédictif des prix du vin, basé uniquement sur les données météorologiques. Nous établissons qu’il prédit avec plus de précision la qualité à long terme d’un millésime qu’un expert de classe mondiale évaluant ce même millésime dans l’année suivant sa production. Ce dernier fait référence aux notes attribuées par les « experts » lors des douteuses dégustations primeurs où, chaque printemps, les commentateurs et négociants du monde du vin sont invités à Bordeaux pour évaluer des échantillons de vins en fûts plusieurs mois avant leur mise en bouteille, et des années avant. ils sont conçus pour être bu. Beaucoup trop tôt à mon avis.
La vinification dans de nombreuses caves aujourd’hui implique d’installer un ordinateur pour contrôler les cycles de pressurage, les températures de fermentation et bien plus encore, mais – et c’est là que vient le point crucial – tous, sauf la plupart des producteurs industriels, insisteraient sur le fait que toute décision concernant le vin final devrait être basée sur un le palais du vigneron, c’est-à-dire l’équipement de dégustation en bouche, et le nez primordial, beaucoup plus sensible. (Les scientifiques insistent sur le fait que nous avons également des récepteurs gustatifs dans la gorge, de sorte que nous, les dégustateurs de vins qui crachons religieusement nos échantillons de dégustation, avons probablement enregistré une image incomplète.)
Il y a eu de nombreuses tentatives pour construire un nez artificiel utilisant l’intelligence artificielle au sens propre du terme, plutôt que de simples informations collectées et stockées. Ils impliquent généralement de constituer un ensemble d’arômes de référence et d’entraîner le nez artificiel à les identifier. Ainsi, plus il y a d’arômes pouvant être inclus, plus la machine sera utile. Mais les humains, je suis ravi de l’annoncer, sont capables de détecter jusqu’à un billion d’arômes, dont beaucoup sont extrêmement subtils. Il serait sûrement difficile de programmer un nez artificiel avec tous ces éléments et d’avoir la capacité d’interpréter chaque combinaison d’entre eux. Les dégustateurs de vins sont également habitués à prédire comment un vin pourrait vieillir en fonction de son profil actuel, ce qui ajouterait encore une couche de complication à toute programmation.
Je l’espère bien, car je souhaite conserver mon métier de dégustation, d’évaluation et de description du vin. La dégustation de vin n’est pas seulement une question d’identification d’arômes. Nous, les dégustateurs, devons marier nos impressions de leurs arômes avec leurs caractéristiques ressenties en bouche, en déterminant leur équilibre et leur intégration, si toutes ces impressions forment un tout harmonieux. Notre travail consiste à remarquer combien de temps le vin dure en bouche, à quel point il a évolué, dans quelle mesure il se rapporte à d’autres millésimes du même vin et évoque des souvenirs d’autres vins et d’autres saveurs.
Il a fallu près de 50 ans de programmation pour amener mon palais là où il est et pouvoir faire tout cela sans même faire un effort conscient. S’il vous plaît, ne me dites pas qu’il ne faudrait que quelques heures pour construire une machine capable de faire ce que je fais. La populaire application Vivino, qui analyse les notes de dégustation de ses 65 millions d’utilisateurs, propose à peine 20 saveurs.
Et comme ce serait ennuyeux s’il n’y avait qu’une seule façon de déguster le vin. Nous avons besoin de nos goûts, sensibilités et préférences individuels pour ajouter de la couleur au paysage viticole. Imaginez un monde dans lequel il n’y aurait qu’une seule façon d’évaluer un vin, un film, un livre ou toute œuvre d’art. Nous, les consommateurs, serions probablement caractérisés et il n’y aurait qu’un seul produit pour chaque segment de marché. Non merci.
Se pose ensuite la question des aspects pratiques. L’utilisation la plus pratique à laquelle je puisse penser pour une machine capable d’analyser objectivement le vin est d’aider à éradiquer la fraude liée au vin. De temps en temps, quelqu’un prétend avoir mis au point un moyen de déterminer avec certitude d’où vient un vin, mais il s’agit généralement de quelqu’un qui ignore les complexités du vin. Un projet récent, dirigé par le neuroscientifique informatique Alex Pouget, a été présenté par The Guardian comme un « outil d’IA doté d’un flair pour détecter le vin frauduleux ». Mais comme me l’a fait remarquer Maureen Downey, spécialiste de l’authentification Chai Consulting Services, « on ne peut pas faire la différence entre la Romanée-Conti de RDC et la Vosne-Romanée de Montille, des Malconsorts qui poussent à seulement quelques mètres les uns des autres mais sont considérés comme un univers. loin pour les consommateurs.
L’outil aurait dû analyser plusieurs millésimes précédents et ultérieurs de ces vins très chers, et cela impliquerait un kit extrêmement coûteux. Cecilia Muldoon a passé plusieurs années à essayer de la même manière d’analyser le vin à travers le verre (donc sans avoir besoin d’ouvrir la bouteille), et elle a découvert que « 30 % du temps, le spectromètre ne pouvait tout simplement pas capter suffisamment de signal » en raison de la variation. en qualité de verre. Elle m’a dit qu’elle se tournait désormais vers l’évaluation, à des fins de diagnostic, d’un liquide aussi complexe que le vin mais beaucoup moins cher et plus facile à prélever : l’urine.
Tout vin analysé doit provenir d’une bouteille déjà achetée par la personne qui demande l’authentification. L’outil pourrait être utile à une grande entreprise pour vérifier, par exemple, qu’un vin qu’elle achète en grande quantité correspond bien à ce que prétend le vendeur, mais il ne fonctionnerait guère pour le type de vins fins qui sont le plus souvent contrefaits.
Ainsi, même si les vendangeurs ont déjà été remplacés par des machines (les vendangeurs mécaniques représentent plus de 80 pour cent de tout le bordeaux), il me semble que l’homme est encore nécessaire pour évaluer le vin. De préférence des personnes compétentes, même si nous ne nous appelons pas « experts ».