Thèse CIFRE

Objectifs : Ce travail de recherche vise, dans un premier temps, à caractériser et identifier les indicateurs pertinents à suivre sur cette matière première en évolution afin de mesurer les impacts des dérèglements climatiques sur cette dernière. Dans un second temps, le sujet sera de comprendre les dynamiques sous-jacentes aux évolutions constatées. Enfin, dans un dernier temps, des scenarios, par bassins étudiés, devront être proposés aux professionnels afin de leur permettre une projection d’actions moyen et long terme. Méthodologie : À partir, notamment, des données analytiques (métabolomiques, paramètres œnologiques classiques) et sensorielles déjà collectées, ainsi que de celles à venir sur les trois prochains millésimes (2025 – 2027), le /·la candidat.e devra veiller à l’intégration homogène et standardisée d’un ensemble important de métadonnées. En interaction avec une plateforme technologique qui réalisera les analyses métabolomiques, il/elle sera en charge de la collecte des différents jeux de données en veillant à respecter les recommandations en termes de qualité (traçabilité, fiabilité, PGD…). Au travers du développement de méthodes d’analyses multivariées classiques (ACP, PLS), de stratégies d’analyses multiblocs, et de techniques avancées d’intelligence artificielle (machine learning…), il/elle (i) identifiera et caractérisera des biomarqueurs dont la présence ou l’évolution dans le raisin reflète les effets du changement climatique ; (ii) construira des modèles mathématiques d’évolution potentielle des propriétés physico-chimiques et œnologiques des matrices sur la base de la composition en ces biomarqueurs. En mettant en œuvre des méthodes chimométriques, il/elle utilisera ces modèles pour développer de nouveaux indicateurs spectroscopiques de la qualité de la matière première.