Détecter la maladie avant les premiers symptômes

À l’heure actuelle, la plupart des maladies de la vigne ont un coup d’avance par rapport aux viticulteurs puisqu’elles ne sont détectées qu’à partir des premiers symptômes visibles sur le cep.
Or, et cela se constate notamment avec la flavescence dorée, le diagnostic est posé, au mieux, avec une saison de retard. Pendant ce temps, non seulement la maladie a eu le temps de se développer dans le pied de vigne, mais également à l’échelle de la parcelle.

Peu de connaissances

Cédric Moisy de l’IFV, l’institut français de la vigne et du vin, est venu à Davayé, dans le cadre du PNDV Tour le 1^er juillet dernier, présenté le projet Vitimage. « 13 % du vignoble est touché par les maladies du bois, a-t-il rappelé, cela entraîne une baisse de rendement, voire la mortalité des ceps, ce qui se traduit par un coût estimé chaque année à 2 milliards d’euros ».

Pour plusieurs de ces maladies, aucun traitement curatif ne vient éradiquer la progression. Aujourd’hui, l’ensemble de la filière souffre tout simplement, « d’un vrai manque de connaissance sur ces maladies complexes, pour lesquelles on ne connaît pas encore vraiment le rôle des nombreux pathogènes, des plantes hôtes, de l’impact des autres facteurs, comme le sol ou le climat ».

Soigner sans couper

À l’heure actuelle, aussi, pour poser le bon diagnostic, il n’existe pas d’autres moyens que de couper une partie ou d’arracher carrément le cep pour l’analyser. Aussi, pour obtenir une détection précoce sans recourir à une approche destructive, les chercheurs de l’IFV ont donc choisi de se baser sur le principe de l’imagerie médicale « où là, on n’est pas obligé de tuer le patient pour savoir ce dont il souffre », n’a pas manqué de rappeler, non sans humour, Cédric Moisy.

Le projet Vitimage a donc choisi de faire appel aux techniques de la radiographie (qui se réfère à la densité des tissus), de la tomographie (qui a recours aux rayons X pour collecter des informations en 2D pour ensuite les transformer en image 3D, ce qui permet de reconstruire le volume de l’élément en question) et de l’IRM (qui révèle cette fois des informations selon la teneur en eau des éléments).

Logiciel intelligent

Des premiers ceps ont été "sacrifiés" pour permettre à la technologie d’apprendre à différencier l’écorce et les différentes catégories de tissus entre ceux qui sont sains, dégradés et l’amadou. Ces ceps ont ainsi été radiographiés sous toutes les coutures, moulés, découpés. Et comme pour l’humain, les différentes techniques ne faisaient pas ressortir les mêmes informations. « Cela nous a permis de développer et d’entraîner un classifieur », dont les performances commencent à être très intéressantes. Les images des ceps sont traitées jusqu’à la précision du pixel et selon la couleur de ce pixel, le logiciel peut en déduire l’état sanitaire correspondant. Désormais, le classifieur oriente avec « 92 % d’efficacité chaque pixel dans la bonne catégorie de tissu », relate Cédric Moisy.

L’étape "machine-learning" en grande partie franchie, la prochaine perspective « est le développement de l’approche terrain ». Le rêve est désormais « de développer un outil portable au vignoble », pour permettre aux viticulteurs de mieux cibler les ceps qui ont besoin de soins, alors que rien ne le laisse deviner de l’extérieur…