L’IA dans le secteur maritime et les efforts de préservation

Le secteur maritime est un pilier de l’économie mondiale : il facilite le commerce international, contribue à la sécurité alimentaire grâce à la pêche commerciale et soutient des millions d’emplois partout dans le monde. Au fil du temps, ce secteur a considérablement évolué en intégrant des technologies avancées pour améliorer son efficacité et sa durabilité.

Au départ, les efforts de conservation maritime se concentraient sur des études d’observation élémentaires. Avec le temps, ils ont évolué pour inclure des méthodes sophistiquées comme la télédétection, l’analyse génétique et la modélisation des écosystèmes. Les efforts de conservation sont passés de simples zones protégées à une planification spatiale marine complète, qui comprend la création d’aires marines protégées (AMP) et la restauration d’habitats essentiels. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (AI) est utilisée pour surveiller et protéger encore plus efficacement la biodiversité marine.

L’AI peut transformer le secteur de la pêche en s’attaquant à des problèmes comme la surpêche, la pêche illégale et les répercussions environnementales. Elle peut aussi jouer un rôle essentiel dans les efforts de conservation maritime, qu’il s’agisse de surveiller des aires protégées sous-marines ou de soutenir la recherche marine.

Cet article examine comment l’AI transforme le secteur maritime, en mettant l’accent sur son impact sur la pêche et la conservation maritime, ainsi que sur les avantages et les défis qui en découlent.

L’AI dans le secteur de la pêche#

La technologie a toujours joué un rôle essentiel dans le secteur maritime. Des équipements embarqués comme les radars au développement de systèmes de navigation avancés, le monde maritime a constamment adopté de nouvelles technologies pour améliorer et simplifier diverses opérations. Malgré ces avancées, le secteur fait encore face à plusieurs défis. Alors, comment l’AI peut-elle aider ?

Dans cette section, nous aborderons certains défis du secteur de la pêche et la manière dont les technologies d’AI peuvent les résoudre. Aujourd’hui, le secteur de la pêche fait face à de nombreux problèmes, notamment :

Captures accessoires#

Les captures accessoires désignent la capture involontaire d’espèces non ciblées, qui peut nuire aux écosystèmes et entraîner un gaspillage. Selon un rapport sur les captures accessoires, elles pourraient représenter jusqu’à 40 % des prises mondiales, soit 63 milliards de livres par an. Ce volume considérable peut entraîner la mort de nombreuses espèces non ciblées, perturber les écosystèmes marins et gaspiller des ressources.

L’utilisation de modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8, par exemple, peut contribuer à atténuer ce problème. L’intégration de ces modèles d’AI aux caméras installées sur les équipements de pêche peut aider à repérer et à distinguer en temps réel les espèces ciblées des espèces non ciblées. Cette technologie peut être entraînée à des tâches comme la détection d’objets et la segmentation afin de fournir un retour immédiat aux pêcheurs et de leur permettre d’adapter leurs méthodes pour réduire les captures accessoires​.

Fig. 1. Modèle Ultralytics YOLOv8 identifiant différentes espèces marines.

Évaluation et gestion des stocks#

Une évaluation précise des stocks de poissons est essentielle à une gestion efficace des pêcheries, mais les méthodes traditionnelles sont souvent lentes et imprécises. Les modèles d’AI peuvent traiter de grands ensembles de données provenant de sources comme les drones sous-marins, le sonar et la télédétection afin de fournir des estimations précises des populations de poissons. Cela permet de fixer des limites de capture appropriées et de mieux gérer les stocks​.

Les modèles comme YOLOv8 peuvent aussi contribuer à l’évaluation et à la gestion des stocks en suivant et en comptant les populations de poissons en temps réel. En analysant des images sous-marines, ces modèles peuvent identifier avec précision les différentes espèces et en dénombrer les individus, fournissant ainsi des données essentielles à la gestion des stocks de poissons.

Fig. 2. Suivi et comptage de poissons avec YOLOv8.

Pollution plastique#

La pollution plastique des océans est l’un des principaux problèmes qui touchent la vie marine. Elle endommage considérablement des habitats comme les récifs coralliens et les herbiers marins, et nuit aux animaux marins. Selon un rapport de Surfers Against Sewage, un organisme caritatif dédié à la conservation marine, 12 millions de tonnes de plastique sont déversées dans les océans chaque année, un chiffre alarmant.

L’AI peut jouer un rôle essentiel pour résoudre ce problème en repérant rapidement et avec une grande précision les objets en plastique dans l’océan, ce qui permet d’organiser des opérations de nettoyage sans tarder. Cette approche proactive peut contribuer à atténuer les répercussions environnementales et à protéger plus efficacement les écosystèmes marins.

Fig. 3. Détection de la pollution plastique par la vision par ordinateur.

L’AI et la conservation maritime#

La conservation marine consiste à protéger et à préserver les écosystèmes océaniques et la vie marine. Elle englobe de nombreux aspects et rôles, de la recherche marine à la restauration des habitats, en passant par la lutte contre la pollution et la protection des espèces. Après avoir évoqué le rôle de l’AI dans le secteur de la pêche, voyons comment elle peut contribuer de façon importante à la conservation maritime.

Surveillance des aires protégées sous-marines#

La technologie d’AI transforme la manière dont nous surveillons les aires protégées sous-marines. Grâce aux systèmes automatisés pilotés par l’AI, les spécialistes de la conservation marine peuvent recueillir et analyser les données avec une efficacité et une précision sans précédent. Ces outils avancés permettent de surveiller de vastes zones océaniques avec une haute résolution et de traiter à une vitesse remarquable les données provenant de sources distantes, comme les capteurs et les satellites.

Par exemple, l’AI peut analyser rapidement les images satellites et les données des capteurs afin de détecter des tendances révélatrices de changements environnementaux ou d’activités humaines, comme la pêche illégale ou les déversements d’hydrocarbures, susceptibles de nuire à ces aires protégées et à l’écosystème marin dans son ensemble. Cette technologie renforce notre capacité à préserver la santé des aires marines protégées (AMP) et permet d’intervenir sans tarder et de mener des efforts de conservation plus efficaces. Ocean Mind, une organisation à but non lucratif basée au Royaume-Uni, a contribué avec succès à repérer des risques potentiels liés à la pêche illégale, non déclarée et non réglementée (INN) dans la réserve marine des îles Pitcairn pendant cinq ans.

Fig. 4. Surveillance de l’environnement marin par la vision par ordinateur.

Soutien à la recherche marine#

La technologie d’AI devient un outil essentiel pour la recherche marine et offre de nombreuses capacités qui améliorent considérablement notre compréhension et notre gestion des écosystèmes marins. Voici quelques-unes des principales façons dont l’AI peut soutenir la recherche marine :

• Évaluation de la biodiversité : l’analyse d’images et de sons par l’AI permet d’identifier avec précision les espèces marines à partir de photographies, de vidéos et d’enregistrements acoustiques. Cette technologie est essentielle au suivi des populations d’espèces et à l’évaluation de la biodiversité. L’AI peut aussi générer des cartes détaillées des habitats marins, mettre en évidence les zones d’importance écologique et repérer celles qui nécessitent des efforts de conservation.

• Amélioration des modèles prédictifs : l’AI peut utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs capables d’anticiper les changements des écosystèmes marins. Ces modèles peuvent aider les chercheurs à prévoir et à atténuer les effets des facteurs de stress environnementaux, comme les changements climatiques et la pollution. The Ocean Cleanup, un organisme à but non lucratif qui se consacre à l’élimination du plastique dans les océans, s’est associé à Deeper Insights pour développer un système d’AI avancé qui détecte et protège la vie marine. Ce système devrait intégrer des modèles d’analyse prédictive des écosystèmes marins.

Dans l’ensemble, l’AI contribue de façon importante aux efforts de conservation en améliorant l’efficacité du traitement et de la gestion des données. En automatisant la collecte et l’analyse des données écologiques, l’AI réduit le temps nécessaire pour transformer les données de terrain en informations exploitables. Les responsables de la conservation peuvent ainsi prendre rapidement des décisions éclairées, adapter en temps réel les mesures à prendre et mieux répartir les ressources.

L’importance de l’AI dans le secteur maritime#

Quand on examine le rôle de l’AI dans le secteur maritime, il est essentiel de tenir compte à la fois de ses avantages et de ses défis. L’AI améliore la surveillance, la précision des données et la durabilité des pratiques, mais elle entraîne aussi des coûts élevés, des préoccupations éthiques et une dépendance à la technologie. Examinons ces avantages et ces inconvénients pour comprendre tout l’impact de l’AI sur le secteur maritime.

Commençons par quelques avantages clés :

Amélioration de la surveillance et de l’application des règles#

• Suivi en temps réel et conformité : l’AI peut renforcer la capacité des autorités à suivre les déplacements des navires en temps réel et à surveiller le respect de la réglementation, notamment en détectant les activités de pêche illégale.
• Analyse complète des données : l’AI peut analyser les données provenant de satellites, de drones et de capteurs plus rapidement et avec plus de précision que les humains, assurant ainsi une surveillance et une protection environnementales rigoureuses.

Amélioration de la précision des données et de la prise de décision#

• Traitement précis des données : l’AI traite de grands ensembles de données avec une grande précision, ce qui permet de recueillir des données exactes, de réduire les erreurs et d’obtenir des analyses fiables pour prendre des décisions éclairées.
• Modèles prédictifs et soutien réglementaire : l’AI peut analyser la dynamique des populations de poissons et les changements environnementaux, et fournir des estimations précises pour aider à fixer des limites de capture durables et à élaborer des stratégies de conservation efficaces. L’AI peut prévoir les tendances environnementales et dénombrer précisément les populations de poissons, afin que les mesures réglementaires reposent sur des données solides. Cette double capacité renforce notre aptitude à gérer durablement les ressources marines.
• Gestion proactive : les informations générées par l’AI réduisent les erreurs humaines et favorisent une prise de décision proactive, en permettant des interventions rapides fondées sur des données précises et à jour et sur des analyses prédictives.

Promotion de pratiques durables#

• Optimisation des opérations et réduction des captures accessoires : l’AI optimise les opérations de pêche afin d’en réduire l’impact environnemental en prévoyant les meilleurs moments et lieux de pêche, ce qui limite les captures accessoires et favorise des prises plus ciblées et durables.
• Développement de technologies respectueuses de l’environnement : l’AI favorise la création de méthodes et de technologies écologiques, et encourage des pratiques de pêche efficaces et responsables. Cela comprend le développement de techniques d’aquaculture de précision et la promotion d’initiatives de restauration des habitats pour préserver la santé des écosystèmes marins.

Ces avantages illustrent le potentiel transformateur de l’AI pour améliorer la durabilité et l’efficacité du secteur maritime. Toutefois, la mise en œuvre de la technologie d’AI présente plusieurs défis de taille, notamment :

Coûts initiaux élevés de mise en œuvre#

• Besoins en investissement : la mise en œuvre de la technologie d’AI dans le secteur maritime nécessite un investissement initial important dans le matériel, les logiciels et la formation. Ces coûts initiaux peuvent être prohibitifs pour les petites organisations et les pays en développement, ce qui limite son adoption à grande échelle.
• Développement des infrastructures : la mise en place des infrastructures nécessaires à l’AI, comme les systèmes de collecte de données, l’accès à Internet haut débit et la puissance de calcul, alourdit la charge financière. Cela peut constituer un obstacle majeur, surtout dans les régions éloignées ou sous-développées.

Dépendance à la technologie et risques de défaillance#

• Problèmes de fiabilité : la dépendance du secteur maritime à la technologie d’AI entraîne des risques associés aux défaillances ou aux dysfonctionnements des systèmes. Des problèmes techniques peuvent provoquer d’importantes perturbations opérationnelles et des pertes financières.
• Lacunes en matière de compétences : la mise en œuvre et la maintenance des systèmes d’AI nécessitent des connaissances et des compétences spécialisées. Une formation et un apprentissage continus sont nécessaires pour permettre au personnel de gérer et d’utiliser efficacement ces technologies.
• Adaptabilité : les progrès rapides de la technologie d’AI peuvent rendre les systèmes rapidement obsolètes. Des mises à jour et des adaptations continues sont nécessaires pour qu’ils restent pertinents et efficaces, ce qui peut demander beaucoup de ressources et poser des difficultés.

Préoccupations éthiques et enjeux de confidentialité#

• Confidentialité des données : les systèmes d’AI s’appuient sur de grandes quantités de données, ce qui soulève des préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité des renseignements sensibles. Dans le secteur maritime, des enjeux de confidentialité peuvent découler de la collecte et de l’utilisation de données sur les déplacements des navires, les activités de pêche et la surveillance environnementale. Il est essentiel de veiller à ce que la collecte et l’utilisation des données respectent les lois et règlements sur la protection de la vie privée, afin de protéger les individus, les entreprises et les informations exclusives. Les données sur la faune peuvent être publiques, mais les données opérationnelles des navires et les pratiques de pêche spécifiques peuvent être sensibles et doivent être traitées avec soin.

Ces défis montrent qu’une planification et une gestion rigoureuses sont nécessaires pour réussir l’intégration de l’AI dans le secteur maritime. Il est essentiel de les relever afin d’exploiter tout le potentiel de l’AI tout en atténuant les risques.

L’avenir de l’AI dans le secteur maritime#

Navires autonomes#

Une idée intéressante qui pourrait se concrétiser dans un avenir proche est le développement de navires autonomes pilotés par l’AI. Il s’agit de concevoir des navires capables de fonctionner sans intervention humaine, grâce à des systèmes d’AI avancés pour la navigation, la prise de décision et les opérations. Ces navires pourraient transformer les secteurs du transport maritime et de la pêche en améliorant l’efficacité, en réduisant les erreurs humaines et en limitant l’impact environnemental. Rolls-Royce est l’une des principales entreprises de ce projet et fait progresser la technologie grâce à son programme Ship Intelligence. De plus, ProMare, une organisation américaine à but non lucratif, a lancé un projet de navire indépendant appelé « The Mayflower » en collaboration avec IBM.

Fig. 5. Navire de recherche autonome « Mayflower ».

Amélioration de la surveillance environnementale#

Les progrès des modèles de vision par ordinateur comme les modèles YOLO (vous ne regardez qu’une fois), une technologie d’AI de pointe pour la détection d’objets, peuvent améliorer la surveillance des milieux marins. Ces avancées permettront de détecter rapidement les menaces environnementales, comme la pêche illégale et la pollution, et ainsi d’y répondre plus efficacement et de mieux protéger les écosystèmes marins.

Conclusion#

L’AI a transformé le secteur maritime en améliorant la surveillance, l’application des règles, la précision des données et les pratiques durables. Des technologies comme le suivi en temps réel, l’analyse prédictive et des modèles avancés comme YOLOv8 nous ont apporté une compréhension et une maîtrise sans précédent des milieux marins.

Toutefois, tout en adoptant ces avancées technologiques, il est essentiel de les concilier avec les efforts de conservation. Il est crucial de veiller à ce que la technologie soutienne et renforce la conservation sans causer de dommages afin de gérer les ressources marines de manière durable et efficace et de préserver nos océans pour les générations futures. Cette synergie entre l’AI et la conservation ouvre la voie à un avenir maritime plus sain.

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