Neural networks for predicting acidity of Champagne wine

Acidity level is one of the main factors influencing quality of Champagne wine. Predicting the acid potential of each wine is important for winemakers who have to choose the wine-making process as soon as the must arrives in the cave. In order to help the decision of winemakers, various models have been tested. Using neural networks models enables improvement in the predicition by comparison to linear or quadratic models, even if the results remain below the analytical constraints. The neural network model was built on laboratory data, and has been sucessfully tested on industrial data with satisfying robustness. This tools is being validated in 1996 in various Champagne production house by the winemakers in order to optimise the assembling of wines, leading to the improvement of the overall quality of Champagne Wine. / L'acidité est un facteur important de la qualité des vins de Champagne. La prédiction du niveau d'acidité est indispensable au choix de la filière d'élaboration des vins dès la réception des moûts. Les tests effectués montrent que les modèles basés sur les réseaux de neurones permettent d'obtenir une meilleure précision que des modèles linéaires ou quadratiques, même si ce degré de précision est encore inférieur à celui des méthodes analytiques. Le modèle réalisé à partir de données de laboratoire issues de mini-vinification a été testé avec succès à partir de données industrielles, démontrant en cela sa robustesse. Cet outil d'aide à la décision est validé durant l'année 96 dans différentes maisons de Champagne par les oenologues pour l'optimisation des assemblages des vins, contribuant à l'amélioration de la qualité des vins de Champagne