Savoir reconnaître un bon vin grâce à la Data Science

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échantillon de vin

Lorsque l’on partage une bouteille de vin avec cinq personnes différentes, il est fort probable d’obtenir cinq opinions différentes à son sujet. En effet, le goût est très subjectif et choisir un bon vin pour plusieurs personnes est une étape difficile pour les amateurs. C’est dans l’objectif d’aider à faire leur choix qu’un particulier a mis au point une plateforme d’analyse de données capable de noter le vin selon différents critères.

Comment fonctionne cette plateforme ?

La plateforme utilise une base de données SQL contenant les attributs de près de 1 600 types de vin rouge et de plus de 4 500 types de vin blanc portugais. De plus, l’ensemble de données original se composait de 12 colonnes, 11 étaient des entrées physico-chimiques et une était une sortie sensorielle. Ainsi sur ces 11, seuls 6 ont été utilisés pour comparer les vins, car trop de critères pourraient compliquer l’étude et la bonne évaluation de la qualité de chaque vin.

Les critères de qualités sont : 

  • Acide citrique
  • Niveaux de pH
  • Sulfites
  • Volatilité de l’acidité
  • Teneur en alcool
  • Chlorures
 

Une fois la source de données récoltées, la plateforme utilise des outils d’analyse de données pour élaborer une liste de catégories afin de noter avec précision chaque vin.

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Comment sont notés les vins ?

Les vins ont une première fois étaient analysés par la plateforme selon les 6 critères de qualité. Ensuite, les vins rouges et blancs ont été séparés en groupe afin de comprendre les indicateurs de qualité chez chacune des variétés. Ainsi, la grande majorité des vins rouges tombaient dans la catégorie des vins assez bons et bons, tandis que les vins blancs avaient un pourcentage plus élevé de vins très bons et excellents.

Pour pousser l’étude plus loin, notre particulier a décidé de détailler les notes de chaque vins afin de déterminer pourquoi un vin rouge ou blanc était classé comme excellent et pourquoi un autre était mauvais

Les résultats montrent une corrélation entre les valeurs de sulfites, d’acides et d’alcool et la qualité du vin rouge.Cependant, si l’on regarde les vins blancs, les données racontent une histoire différente. En effet, certaines caractéristiques comme les chlorures et l’alcool montrent des corrélations claires, bien qu’imparfaites, tandis que les sulfites et le pH sont beaucoup moins fiables.

Selon le propriétaire de cette plateforme, ces données pourraient être utilisées pour donner des recommandations sur le vin ou pendant le processus de création du vin pour affiner le produit final.

Graphique note final des vins rouges et vins blancs

Le développement des données et de la Data Science permet aujourd’hui de noter et classer n’importe quoi sur des justifications mathématiques et scientifiques. Grâce à cela, il sera possible pour les néophytes du vin de pouvoir choisir plus facilement leur prochaine bouteille. Un autre projet de classement qui permet de limiter le gaspillage alimentaire est Gastrograph AI, une plateforme calculant les goûts et préférences des consommateurs. C’est pourquoi, si la Data Science vous intéresse ou si vous envisagez une carrière dedans, n’hésitez pas à découvrir nos offres de formations et nos autres articles sur DataScientest.

Source : medium.com

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