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RÉSUMÉ
Le secteur maritime est en train d’opérer une mutation d’ampleur en intégrant des innovations issues du monde numérique, se fondant sur une quantité croissante de données décrivant l’activité et l’environnement et sur des techniques d’analyse de ces données. L’article propose une introduction à ces questions, passant en revue différents enjeux de la digitalisation du maritime, de la disponibilité des données à leur utilisation, en passant par les principales techniques d’analyse.
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Jean-François SIGRIST : Ingénieur, expert naval - eye-π, Tours, France
INTRODUCTION
Le monde maritime et portuaire s’est engagé dans une transformation numérique sans précédent. Le déploiement de dispositifs permettant de collecter massivement des données de toute nature (sur l’environnement marin, sur les conditions d’exploitation des navires et des infrastructures portuaires, etc.) et le développement d’algorithmes et de modèles mathématiques permettant d’exploiter ces données offrent au monde maritime de nouveaux services et applications, contribuant à l’amélioration des performances, de la sécurité et de la compétitivité de ce secteur, stratégique pour l’économie mondiale et nationale.
L’objectif de cet article, qui s’adresse principalement à de jeunes ingénieurs, est de proposer une introduction aux usages des données dans le domaine maritime, en même temps qu’un tour d’horizon de différentes méthodes d’apprentissage utilisables pour exploiter ces données, et de donner quelques exemples concrets d’applications à différents domaines de l’« économie bleue ».
Le lecteur trouvera dans la rubrique « Pour en savoir plus » des références et des liens vers des sites Internet afin d’approfondir ses connaissances sur le sujet.
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5. Conclusion : la digitalisation du maritime
La digitalisation du maritime est engagée depuis quelques décennies et s’est accélérée au milieu des années 2010 si bien que le secteur peut compter sur la disponibilité croissante de données et d’un tissu académique et industriel lui permettant de réaliser une transition numérique de son activité, au bénéfice d’autres transitions (écologique, économique et énergétique).
Exploitant l’« océan des données » du maritime, les principales techniques d’apprentissage machine permettent de développer des usages et services nouveaux, en particulier dans les domaines suivants :
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l’optimisation et l’efficacité des opérations maritimes, l’exploitation des données permettant d’optimiser les actions réalisées en mer au niveau de l’exploitation des ressources, l’optimisation de routes du transport maritime ou encore l’attrait du littoral ;
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la maîtrise des risques, l’exploitation des données permettant de corréler l’optimisation des opérations industrielles à la prévention des avaries ou des accidents, au niveau humain ou matériel, par exemple avec l’instrumentation des structures ou l’élaboration d’algorithmes de maintenance prédictive ;
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la compréhension de l’environnement, l’exploitation des données permettant de mesurer l’impact environnemental des actions menées en mer, d’orienter la mise en place de réglementations particulières, ce qui entre plus largement dans l’objectif d’une appréhension globale de l’environnement maritime.
L’exploitation des données pour le maritime constitue une source d’innovation majeure, et à certains égards, stratégique, du secteur, contribuant à améliorer la connaissance scientifique et culturelle, à renforcer la souveraineté technique, économique et stratégique et à assurer la protection du milieu et des humains. Si elle contribue de façon notable à la transformation de son activité ...
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BIBLIOGRAPHIE
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(2) - MADUSANKA (N.S.), FAN (Y.), YANG (S.), XIANG (X.) - Digital Twin in the Maritime Domain : A Review and Emerging Trends. - Journal of Marine Science and Engineering 11, p. 1021 (2023).
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(3) - SERRY (A.), LÉVÈQUE (L.) - Le système d’identification automatique (AIS), une source de données pour étudier la circulation maritime. - Netcom, 29, p. 182-202 (2015).
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(4) - DURLIK (I.), MILLER (T.), CEMBROWSKA-LECH (D.), KRZEMIŃSKA (A.), ZŁOCZOWSKA (E.), NOWAK (A.) - Navigating the Sea of Data : A Comprehensive Review on Data Analysis in Maritime IoT Applications. - Applied Sciences ; 13, 9742 (2023).
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(5) - MADSEN (A.N.), AARSET (M.V.), ALSOS (O.A.) - Safe and efficient maneuvering of a Maritime Autonomous Surface Ship (MASS) during encounters at sea : A novel approach. - Maritime Transport Research, 3, 100077 (2022).
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
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Comment protéger ses données et bases de données ?
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ANNEXES
L. Chabani, « La France annonce son opposition à l'exploitation minière des fonds marins », National Geographic, 11 novembre 2022 – https://www.nationalgeographic.fr/environnement/2022/11/la-france-annonce-son-opposition-a-lexploitation-miniere-des-fonds-marins.
F. Dêbes, « Avec l'intelligence artificielle, CMA CGM ira plus loin dans sa transformation », Les Échos, 18 novembre 2023 – https://www.lesechos.fr/tech-medias/intelligence-artificielle/avec-lintelligence-artificielle-cma-cgm-ira-plus-loin-dans-sa-transformation-dit-rodolphe-saade.
J. Diaz, « L’intelligence artificielle dans le domaine maritime », ActuIA, 8 juin 2020 – https://www.actuia.com/actualite/journee-mondiale-de-locean-quelques-exemples-dutilisation-de-lia-dans-le-domaine-maritime/.
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