Sécuriser les voies de navigation grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA)

L'intelligence artificielle (IA) continue de conquérir le monde. Cependant, son impact ne se limite pas aux conversations via chatbots et assistants virtuels. Elle est utilisée dans divers secteurs pour réduire les coûts et les risques d'erreur humaine, améliorer l'efficacité, favoriser la durabilité et mettre en place de meilleures mesures de sécurité.

Le secteur maritime est l’un de ces secteurs où l’IA montre un immense potentiel et révolutionne son mode de fonctionnement, ce qui revêt une grande importance étant donné que l’industrie maritime est responsable du transport de plus de 90 % du commerce mondial.

Compte tenu de l'importance du secteur maritime dans le commerce mondial et de la volonté des entreprises de rester compétitives, l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique dans les opérations de transport maritime est cruciale. L'économie mondiale étant un environnement complexe et exigeant, même des améliorations mineures peuvent apporter des bénéfices substantiels.

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La portée de l’IA dans le secteur du transport maritime

Comme nous le savons, les voies de navigation revêtent une immense importance dans l’économie mondiale car elles sont économiques et respectueuses de l’environnement. Cela nécessite de disposer de moyens de transport sûrs et efficaces pour déplacer les marchandises entre les pays du monde entier. Il devient donc vital d’utiliser l’IA pour sécuriser ces voies.

Dans ce contexte, des technologies avancées sont exploitées pour collecter, analyser, surveiller et répondre aux divers défis auxquels les compagnies maritimes sont confrontées. Par exemple, les systèmes basés sur l’IA fournissent des données en temps réel sur les itinéraires des navires et améliorent la navigation, tandis qu’une surveillance constante via des capteurs prévient les menaces à la sécurité. De plus, les algorithmes d'IA analysent les données pour prédire les besoins de maintenance, réduisant ainsi les temps d'arrêt et garantissant que les navires fonctionnent à des performances optimales.

Comme NauticExpo l’estimait il y a quelques années, les revenus du transport maritime mondial de marchandises pourraient dépasser 200 milliards de dollars d’ici 2023, mais pour que cela se produise, l’industrie « devra ajouter l’IA à son arsenal de technologies numériques ».

Dans le secteur du transport maritime, l’IA peut aider les compagnies maritimes à automatiser les tâches, à améliorer la planification, à optimiser les opérations, à prendre de meilleures décisions et à accroître la sécurité. Il contribue en outre à la planification de la distribution, à la rationalisation des opérations de chargement et de déchargement, à la planification intelligente et à l'adaptation aux réalités changeantes du marché et à la demande du marché. En outre, l’utilisation de l’IA peut être d’une grande aide pour les contrôles de navigation, la sécurisation des systèmes de communication et l’amélioration des interventions d’urgence, contribuant ainsi à la sécurité globale du transport maritime.

Une enquête menée par Navis a révélé qu'un grand nombre de participants s'accordent à dire que l'IA pourrait contribuer à l'automatisation des processus, notamment pour l'affectation des équipements de manutention des conteneurs et les systèmes de pontage. D'autres participants voient également l'IA utile pour recommander des actions et prédire le volume des portes ainsi que l'arrimage des navires. Cependant, le manque de technologie et d'expertise constitue le principal défi de l'IA, ce qui est compréhensible compte tenu du caractère encore récent de cette technologie.

Pour y parvenir, les entreprises ont déjà commencé à prendre des mesures. Par exemple, Orient Overseas Container Line (OOCL) a collaboré avec la branche de recherche de Microsoft basée en Asie pour améliorer les opérations du réseau maritime grâce à l'IA. Dans le cadre de ce partenariat, l'idée était de former des développeurs d'IA grâce à l'apprentissage automatique et à des sessions de formation intensives.

Utiliser les données pour la sécurité

Il est important de noter qu’une IA efficace dépend des données : de l’apprentissage à la prédiction, l’IA a besoin d’ensembles de données divers et massifs pour fonctionner correctement. Ainsi, à mesure que l’industrie du transport maritime s’améliore dans son travail avec des ensembles de données complexes et volumineux, elle peut créer de nouveaux systèmes d’IA pour aider les humains à exploiter les navires de manière beaucoup plus efficace et sûre.

Plus récemment, des scientifiques de l'Université de Victoria et de l'Institut Niels Bohr de l'Université de Copenhague ont utilisé l'IA pour prédire l'apparition de grandes vagues scélérates qui endommagent non seulement les navires, mais aussi les plateformes pétrolières. Les chercheurs ont exploité d'énormes quantités de données, accumulées sur 700 ans, sur les mouvements océaniques afin de mettre au point un modèle mathématique capable de prédire la probabilité de telles vagues.

"Dans l'étude, nous avons cartographié les variables causales qui créent des vagues scélérates et utilisé l'intelligence artificielle pour les rassembler dans un modèle", a déclaré Dion Häfner, ancien doctorant. étudiant à l’Institut Niels Bohr et auteur de l’étude scientifique « qui permet de calculer la probabilité de formation d’ondes scélérates ».

Pour cela, les données ont été collectées à partir de bouées situées dans plus de 150 endroits différents autour des côtes américaines ainsi que dans les territoires d'outre-mer, 24 heures sur 100,000. L’étude a enregistré 300 XNUMX vagues comme vagues scélérates. En utilisant l’apprentissage automatique, les chercheurs ont transformé le tout en algorithme. L’étude a révélé que cette vague scélérate se produit en raison du facteur connu sous le nom de « superposition linéaire », quelque chose qui existe depuis XNUMX ans mais qui est désormais étayé par des données.

Cela signifie pour l'industrie maritime que les compagnies de cargo peuvent utiliser cet algorithme pour prédire quand le risque d'une vague aussi dangereuse se produira, puis planifier leurs itinéraires à l'avance.

En outre, des organisations comme la Singapore Management University (SMU), Fujitsu et l'Institute of High-Performance Computing (IHPC) d'A*STAR travaillent également depuis un certain temps sur le développement de technologies de big data et d'IA pour la gestion du trafic maritime dans le port de Singapour ainsi que dans les voies maritimes les plus fréquentées du monde, le détroit de Singapour et de Malacca.

Ces organisations ont développé des technologies qui utilisent des données réelles pour améliorer la prévision des embouteillages et identifier toute collision potentielle. L’idée était de disposer d’une technologie de coordination du trafic maritime de nouvelle génération, un peu comme le contrôle du trafic aérien.

Avec cette avancée des navires autonomes, selon le professeur Lau Hoong Chuin, directeur du laboratoire de la SMU et chercheur principal du Centre d'excellence en informatique et ingénierie urbaines (UCE CoE) :

"La technologie peut potentiellement perturber la gestion du trafic maritime afin de réduire les erreurs humaines et d'améliorer la sécurité de la navigation."

Parallèlement, le port de Tuas à Singapour vise à devenir le plus grand port entièrement automatisé au monde d'ici 2040 en utilisant le système de gestion du trafic maritime de nouvelle génération (NGVTMS) développé par l'Autorité portuaire maritime de Singapour.

Automatisation de l'industrie du transport maritime

Depuis plus de dix ans, l'apprentissage automatique et l'IA façonnent le paysage maritime, et leur développement ne cesse de croître. L'un des domaines où ce développement est en cours est la navigation sans pilote pour certaines tâches, comme la traversée en toute sécurité de voies de navigation très fréquentées par des navires autonomes ou la navigation dans des canaux de transport complexes.

D’après une  Rapport conjoint 2023 de Lloyd's Register et Thetius, un cabinet de conseil en innovation maritime, les marchés de l'autonomie des navires et les systèmes basés sur l'IA vaudront au total 5 milliards de dollars dans cinq ans.

Avec l’augmentation du nombre et de la taille des navires, les collisions potentielles ont augmenté. Selon l'Agence européenne pour la sécurité maritime, 4000 collisions et incidents ont été signalés chaque année entre 2014 et 2019, la grande majorité d’entre eux (jusqu’à 96 %) étant attribués à une erreur humaine.

En conséquence, des navires autonomes et télécommandés sont testés avec des capteurs grâce au radar, au LIDAR (Light Detection and Ranging), au sonar, au GPS et à l'AIS fournissant des données pour faciliter la navigation.

En 2018, Sea Machines Robotics et AP Moller-Maersk, basée au Danemark, ont travaillé ensemble pour tester un système alimenté par l'IA sur un porte-conteneurs. C'était la première fois que l'industrie maritime voyait l'installation d'une vision par ordinateur ainsi que d'un LiDAR et d'un logiciel de perception à bord. améliorer et moderniser les opérations de transport en commun.

Pour ce faire, Sea Machines a adopté une solution basée sur l'IA, similaire aux systèmes d'assistance pilotés par les données que l'on trouve dans les voitures, afin d'améliorer la connaissance de la situation en mer ainsi que l'identification et le suivi des objets. Cette solution utilise des capteurs avancés pour recueillir un flux continu d'informations sur l'environnement du navire, permettant d'identifier et de suivre les conflits potentiels, puis de les afficher efficacement pour des opérations maritimes plus sûres et plus efficaces.

L’automatisation du secteur du transport maritime gagne du terrain. La société maritime japonaise Mitsui OSK Lines (MOL) et la société technologique chinoise SenseTime, connue pour sa collaboration avec Honda sur les voitures autonomes, mènent actuellement des recherches pour exploiter l'IA dans les systèmes de reconnaissance d'images des navires.

Dans ce cadre, le système SenseTime utilise des caméras à très haute résolution et un GPU pour identifier automatiquement les navires dans la zone environnante afin d'aider à empêcher les gros navires d'entrer en collision avec les plus petits et d'améliorer la sécurité.

Cette technologie de reconnaissance d'images, développée en combinant la technologie d'apprentissage profond de l'IA avec la vaste expérience maritime de MOL, peut également être utilisée pour surveiller les voies de navigation.

Récemment, en novembre, Michigan Central, la branche d'innovation en mobilité de Ford, et le pôle technologique Newlab ont lancé un projet pilote visant à automatiser le secteur du transport maritime. Au cours de ce projet de huit semaines, les partenaires ont testé un navire autonome de Mythos AI qui cartographie numériquement le paysage sous-marin du port de Monroe à Détroit et des Grands Lacs environnants.

En créant un jumeau numérique de la zone, le navire vise à fournir aux cargos de meilleures informations pour améliorer leurs processus. Les données collectées seront utilisées pour créer des routes maritimes entièrement autonomes, former des navires autonomes à l’avenir et déployer des bateaux autonomes à faibles émissions. Geoff Douglass, PDG de Mythos AI :

« La technologie des navires autonomes va remodeler la logistique maritime. L’extension de cette innovation à d’autres ports transformera les systèmes obsolètes, réduira les émissions et stimulera la croissance économique à l’échelle mondiale.

Les entreprises tirent parti de l’IA pour sécuriser les voies de navigation

Une enquête McKinsey Global AI Survey de 2019 a révélé une augmentation de près de 25 % d'une année sur l'autre de l'utilisation de AI Dans les processus métier standards de multiples secteurs d'activité. La logistique, en particulier, est un secteur axé sur l'IA grâce au fort potentiel de la technologie pour améliorer le secteur maritime en éliminant les tâches récurrentes.

Mais ce n'est pas tout. Étude intersectorielle distincte de McKinsey sur l'adoption de l'IA a révélé que les premiers utilisateurs ayant une stratégie proactive dans le secteur de la logistique bénéficiaient de marges bénéficiaires de plus de 5 %.

L’IA peut clairement apporter des avantages considérables aux opérations de transport maritime, et ceux qui agissent réellement et commencent à intégrer l’IA dans leur entreprise peuvent construire des réseaux plus efficaces, avoir un avantage sur la concurrence et être mieux préparés pour l’avenir.

Aujourd’hui, plusieurs entreprises explorent et mettent en œuvre l’IA pour sécuriser les voies de navigation.

1. Rolls Royce

Rolls-Royce est l'une de ces entreprises qui travaille sur le transport maritime autonome et utilise l'IA pour améliorer la navigation et la sécurité des opérations maritimes. Au cours des dernières années, l'entreprise a dévoilé plusieurs solutions pour atténuer les risques de sécurité, notamment le système Intelligent Awareness (IA) et des navires commerciaux entièrement autonomes. Pour ses efforts, Rolls-Royce s'est associé à Intel et Google.

En 2022, Rolls-Royce a connu une embellie financière notable, son chiffre d'affaires atteignant 12.691 milliards de livres sterling, en forte hausse par rapport aux 10.947 milliards de livres sterling de l'année précédente. L'entreprise a également enregistré une hausse significative de son résultat d'exploitation sous-jacent, atteignant 652 millions de livres sterling, soit une amélioration de 238 millions de livres sterling par rapport à l'année précédente.

2. Wärtsilä

L'entreprise technologique Wärtsilä est une autre entreprise impliquée dans le développement de technologies de transport maritime intelligentes, notamment l'utilisation de l'IA pour la navigation et la sécurité. L'entreprise a développé des solutions portuaires intelligentes, des communications de données sécurisées navire-terre et une interopérabilité dans la navigation électronique.

La société a signalé un % D'augmentation 6 des prises de commandes, qui ont atteint 6,074 5,735 millions d'euros, en hausse par rapport aux 22 5,842 millions d'euros de l'année précédente. Il a également connu une hausse significative de 4,778 % du chiffre d'affaires net, totalisant 2021 48 millions d'euros, contre XNUMX XNUMX millions d'euros en XNUMX, dont XNUMX % sont attribués aux services.

3. Nippon Yusen Kabushiki Kaisha

Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK), une importante compagnie maritime japonaise, a présenté son système anti-collision en 2021. Orca AI, qui utilise des capteurs de vision et des caméras thermiques en plus d'algorithmes basés sur l'IA, est conçu pour que les navires disposent d'un nouveau système de surveillance. cela leur offre une visibilité accrue, notamment dans des conditions difficiles, évitant ainsi les erreurs humaines.

Au cours de l’exercice 2022, Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK) disposait de liquidités substantielles, avec des liquidités et des dépôts d’environ 1.9 milliard de dollars. Elle a également déclaré un montant considérable de créances, y compris des actifs commerciaux et contractuels, à près de 2.9 milliards de dollars, avec des actifs en stocks s'élevant à environ 466 millions de dollars.

Joueurs notables

AP Moller-Maersk, l'une des plus grandes compagnies maritimes au monde, utilise activement les technologies numériques et l'IA pour optimiser les opérations de transport maritime et améliorer la sécurité.

Parallèlement, Sea Machines Robotics est une société basée à Boston qui développe des systèmes de contrôle de navires autonomes intégrant l'IA pour accroître la sécurité et l'efficacité des opérations maritimes. La société est reconnue pour avoir été la pionnière du premier système de contrôle de qualité industrielle conçu pour permettre le fonctionnement autonome et à distance des navires commerciaux, y compris des bateaux de travail. Elle développe également une technologie avancée de perception pour différents types de navires, ainsi qu'une technologie d'assistance à la navigation.

Ensuite, il y a le géant du transport maritime MSC, qui se vante d'avoir lancé le ramassage de conteneurs basé sur l'identification, une première dans l'industrie. Au lieu d'utiliser un code PIN pour libérer les conteneurs et les transporter, la technologie utilise essentiellement des données d'identification et biométriques, rendant ainsi le processus plus efficace et plus sécurisé.

Kongsberg Gruppen, basé en Norvège, a également participé au développement de solutions autonomes et basées sur l'IA pour l'industrie, avec d'autres participants étant Bedrock Ocean Exploration, Ladar, Soshianest, i4 Insight, Buffalo Automation, Arinto Maritime GmbH, Vake et Massterly.

Conclusion

Comme nous l'avons vu, l'IA a connu une vaste mise en œuvre et des avantages dans l'industrie du transport maritime en termes de planification et de maintenance prédictives, de navires autonomes, de prévision d'itinéraires, d'organisation du positionnement des conteneurs, d'optimisation de la consommation de carburant, de réduction des émissions, de rationalisation des opérations de back-office, de prévisions de la demande et tarification dynamique.

Bien sûr, l'IA n'est pas sans poser de problèmes. Les principaux obstacles à son adoption généralisée sont le manque de compétences spécifiques, la mauvaise qualité des données, l'absence de stratégie claire et les problèmes de confiance. Sans compter qu'une grande majorité des grands navires ne disposent pas des capacités de communication adéquates. Enfin, des obstacles réglementaires entravent son adoption à grande échelle.

Malgré tout cela, le potentiel de l’IA est tout simplement difficile à ignorer, sa mise en œuvre bénéficiant d’un soutien croissant. Au fil du temps, à mesure que la technologie progresse et que l’utilisation de l’IA se développe dans le secteur, nous assisterons forcément à une grande transformation dans l’industrie du transport maritime.

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