L'IA dans l'industrie maritime et les efforts de conservation

Prises accessoires

Les prises accessoires sont des captures involontaires d'espèces non ciblées, ce qui peut être préjudiciable aux écosystèmes et constituer un gaspillage. Selon un rapport sur les prises accessoires, celles-ci pourraient représenter 40 % des prises mondiales, soit 63 milliards de livres par an. Cette quantité massive de prises accessoires peut entraîner la mort de nombreuses espèces non ciblées, perturber les écosystèmes marins et entraîner un gaspillage des ressources.

L'utilisation de modèles de vision artificielle tels que Ultralytics YOLOv8, par exemple, peut contribuer à atténuer ce problème. L'intégration de ces modèles d'IA aux caméras installées sur les engins de pêche permet d'identifier et de différencier les espèces ciblées et non ciblées en temps réel. Cette technologie peut être entraînée à des tâches telles que la détection et la segmentation d' objets afin de fournir un retour d'information immédiat aux pêcheurs, leur permettant ainsi de modifier leurs méthodes pour réduire les prises accessoires.

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Évaluation et gestion des stocks

Une évaluation précise des stocks de poissons est essentielle pour une gestion efficace de la pêche, mais les méthodes traditionnelles sont souvent lentes et imprécises. Les modèles d'IA peuvent traiter de vastes ensembles de données provenant de sources telles que les drones sous-marins, les sonars et la télédétection, afin de fournir des estimations précises des populations de poissons. Cela permet de fixer des limites de capture appropriées et de gérer les stocks plus efficacement.

Un autre exemple de la manière dont des modèles tels que YOLOv8 peuvent contribuer à l'évaluation et à la gestion des stocks est le suivi et le comptage des populations de poissons en temps réel. En analysant les images sous-marines, ces modèles peuvent identifier avec précision les différentes espèces et compter leur nombre, fournissant ainsi des données essentielles pour la gestion des stocks de poissons.

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Pollution plastique

La pollution des océans par le plastique est l'un des principaux problèmes affectant la vie marine, causant des dommages importants aux habitats tels que les récifs coralliens et les herbiers marins, et nuisant aux animaux marins. Selon un rapport de Surfers Against Sewage, une organisation caritative de protection de l'environnement marin, 12 millions de tonnes de plastique sont déversées dans les océans chaque année. 

L'IA peut jouer un rôle crucial dans la résolution de ce problème en identifiant rapidement et avec une grande précision les objets en plastique dans l'océan, ce qui permet de mener des opérations de nettoyage en temps voulu. Cette approche proactive peut contribuer à atténuer l'impact environnemental et à protéger plus efficacement les écosystèmes marins.

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Surveillance des zones protégées sous-marines

La technologie de l'IA transforme la façon dont nous surveillons les zones protégées sous-marines. Grâce aux systèmes automatisés pilotés par l'IA, les spécialistes de la conservation marine peuvent collecter et analyser des données de manière plus efficace et plus précise que jamais. Ces outils avancés nous permettent de surveiller de vastes espaces océaniques avec une haute résolution, en traitant des données provenant de sources distantes telles que des capteurs et des satellites à des vitesses incroyables. 

Par exemple, l'IA peut rapidement analyser les images satellites et les données des capteurs afin d'identifier des modèles indiquant des changements environnementaux ou des activités humaines, telles que la pêche illégale ou les marées noires, qui pourraient nuire à ces zones protégées et à l'écosystème marin dans son ensemble. Cette technologie améliore notre capacité à préserver la santé des aires marines protégées (AMP), ce qui permet des interventions opportunes et des efforts de conservation plus efficaces. Ocean Mind, une organisation à but non lucratif basée au Royaume-Uni, a réussi à identifier les risques potentiels de pêche illégale, non déclarée et non réglementée (INN) dans la réserve marine de l'île Pitcairn sur une période de cinq ans.

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Soutenir la recherche marine

La technologie de l'IA est en train de devenir un outil crucial pour la recherche marine, offrant une gamme de capacités qui améliorent considérablement notre compréhension et notre gestion des écosystèmes marins. Voici quelques-unes des principales façons dont l'IA peut soutenir la recherche marine :

• Évaluation de la biodiversité: L'analyse des images et des sons par l'IA permet d'identifier avec précision les espèces marines à partir de photographies, de vidéos et d'enregistrements acoustiques. Cette technologie est essentielle pour suivre les populations d'espèces et évaluer la biodiversité. L'IA peut également générer des cartes détaillées des habitats marins, mettant en évidence les zones d'importance écologique et identifiant les régions nécessitant des efforts de conservation.

• Améliorer les modèles prédictifs: L'IA peut utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs capables de prévoir les changements dans les écosystèmes marins. Ces modèles peuvent aider les chercheurs à anticiper et à atténuer les effets des facteurs de stress environnementaux, tels que le changement climatique et la pollution. The Ocean Cleanup, une organisation à but non lucratif qui se consacre à l'élimination du plastique dans les océans, s'est associée à Deeper Insights pour mettre au point un système d'IA avancé permettant de détecter et de protéger la vie marine. Ce système devrait inclure des modèles d'analyse prédictive pour les écosystèmes marins.

Globalement, l'IA contribue de manière significative à renforcer les efforts de conservation en améliorant l'efficacité et l'efficience du traitement et de la gestion des données. En automatisant la collecte et l'analyse des données écologiques, l'IA réduit le temps nécessaire pour transformer les données de terrain en informations exploitables. Cela permet aux gestionnaires de la conservation de prendre rapidement des décisions éclairées, d'adapter le plan d'action nécessaire en temps réel et de mieux allouer les ressources.

Renforcement de la surveillance et de l'application de la législation

• Suivi et conformité en temps réel: L'IA peut améliorer la capacité des autorités à suivre les mouvements des navires en temps réel et à contrôler le respect des réglementations, notamment en détectant les activités de pêche illégales.
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• Analyse complète des données: L'IA peut analyser les données des satellites, des drones et des capteurs plus rapidement et avec une plus grande précision que les humains, garantissant ainsi une surveillance et une protection environnementales approfondies.

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

• Traitement précis des données: L'IA traite de grands ensembles de données avec une grande précision, ce qui permet de collecter des données exactes, de minimiser les erreurs et de garantir une analyse fiable pour des décisions éclairées.
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• Modèles prédictifs et soutien réglementaire: L'IA peut analyser la dynamique des populations de poissons et les changements environnementaux, en fournissant des estimations précises qui permettent de fixer des limites de capture durables et d'élaborer des stratégies de conservation efficaces. Si l'IA peut prédire les tendances environnementales, elle permet également de dénombrer avec précision les populations de poissons, garantissant ainsi que les mesures réglementaires reposent sur des données solides. Cette double capacité renforce notre aptitude à gérer durablement les ressources marines.
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• Gestion proactive: Les informations générées par l'IA réduisent l'erreur humaine et soutiennent la prise de décision proactive, permettant des interventions opportunes basées sur des données précises et actualisées et sur l'analyse prédictive.

Promotion des pratiques durables

• Optimisation des opérations et réduction des prises accessoires: L'IA optimise les opérations de pêche afin de réduire l'impact sur l'environnement en prédisant les périodes et les lieux de pêche optimaux, minimisant ainsi les prises accessoires et garantissant des récoltes plus ciblées et durables.
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• Développement de technologies respectueuses de l'environnement: L'IA soutient la création de méthodes et de technologies respectueuses de l'environnement, encourageant des pratiques de pêche efficaces et responsables. Il s'agit notamment de développer des techniques d'aquaculture de précision et de promouvoir les efforts de restauration de l'habitat afin de maintenir des écosystèmes marins sains.

Ces avantages mettent en évidence le potentiel de transformation de l'IA pour améliorer la durabilité et l'efficacité de l'industrie maritime. Toutefois, la mise en œuvre de la technologie de l'IA présente plusieurs défis importants. Il s'agit notamment de

Coûts initiaux de mise en œuvre élevés

• Exigences en matière d'investissement: La mise en œuvre de la technologie de l'IA dans l'industrie maritime nécessite un investissement initial substantiel en matériel, en logiciels et en formation. Les coûts initiaux peuvent être contraignants pour les petites organisations et les pays en développement, ce qui limite leur adoption à grande échelle.
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• Développement de l'infrastructure: La mise en place des infrastructures nécessaires à l'IA, telles que les systèmes de collecte de données, l'internet à haut débit et la puissance de calcul, alourdit la charge financière. Cela peut constituer un obstacle important, en particulier dans les régions éloignées ou sous-développées.

Dépendance à l'égard de la technologie et défaillances potentielles

• Problèmes de fiabilité: La dépendance du secteur maritime à l'égard de la technologie de l'IA introduit des risques liés aux défaillances ou aux dysfonctionnements des systèmes. Les pépins techniques peuvent entraîner d'importantes perturbations opérationnelles et des pertes financières.
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• Manque de compétences: La mise en œuvre et la maintenance des systèmes d'IA nécessitent des connaissances et des compétences spécialisées. Une formation et un enseignement continus sont nécessaires pour que la main-d'œuvre puisse gérer et utiliser efficacement les technologies de l'IA.
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• Adaptabilité: Les progrès rapides de la technologie de l'IA signifient que les systèmes peuvent rapidement devenir obsolètes. Des mises à jour et des adaptations continues sont nécessaires pour que les systèmes d'IA restent pertinents et efficaces, ce qui peut s'avérer difficile et exigeant en termes de ressources.

Préoccupations éthiques et de protection de la vie privée

• Confidentialité des données: Les systèmes d'IA s'appuient sur de grandes quantités de données, ce qui suscite des inquiétudes quant à la confidentialité et à la sécurité des informations sensibles. Dans le secteur maritime, la collecte et l'utilisation de données relatives aux mouvements des navires, aux activités de pêche et à la surveillance de l'environnement peuvent poser des problèmes de confidentialité des données. Il est essentiel de veiller à ce que la collecte et l'utilisation des données soient conformes aux lois et réglementations en matière de protection de la vie privée afin de protéger les personnes, les entreprises et les informations confidentielles. Si les données relatives à la faune sont publiques, les données opérationnelles des navires et les pratiques de pêche spécifiques peuvent être sensibles et doivent être traitées avec précaution.

Ces défis soulignent la nécessité d'une planification et d'une gestion minutieuses pour garantir l'intégration réussie de l'IA dans l'industrie maritime. Il est essentiel d'aborder ces questions pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA tout en atténuant les risques.

Navires autonomes

Une idée intéressante qui pourrait devenir une réalité dans un avenir proche est le développement de navires autonomes pilotés par l'IA. Il s'agit du développement de navires qui peuvent fonctionner de manière indépendante sans intervention humaine, en utilisant des systèmes d'IA avancés pour la navigation, la prise de décision et les opérations. Ces navires ont le potentiel de changer les industries du transport maritime et de la pêche en augmentant l'efficacité, en réduisant les erreurs humaines et en minimisant l'impact sur l'environnement. Rolls-Royce, l'une des principales entreprises impliquées dans ce projet, fait progresser la technologie grâce à son programme Ship Intelligence. En outre, ProMare, une organisation américaine à but non lucratif, a lancé un projet de navire indépendant appelé "The Mayflower" en collaboration avec IBM.

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Amélioration de la surveillance de l'environnement

Les progrès réalisés dans les modèles de vision artificielle, tels que les modèles YOLO (You Only Look Once), une technologie de pointe de détection d'objets par l'IA, peuvent conduire à une meilleure surveillance des environnements marins. Ces progrès permettront de détecter à temps les menaces environnementales, telles que la pêche illégale et la pollution, ce qui permettra de réagir plus efficacement et de protéger les écosystèmes marins.