Les logiciels d'IA maritime mettent en œuvre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, le traitement des données des capteurs et la prise de décision autonome pour les véhicules de surface et sous-marins sans pilote. Ces systèmes facilitent la navigation, la perception, la prévention des collisions, la planification des missions, la surveillance de l'état des équipements et l'analyse des données à bord des USV, UUV, ROV et AUV.
Cette page présente des entreprises spécialisées dans les logiciels d’IA maritime qui accompagnent les missions de levés hydrographiques, de surveillance environnementale, d’inspection offshore, de surveillance maritime et de défense.
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Plateforme logicielle d'IA en périphérie indépendante du matériel pour les systèmes intelligents
Solutions intelligentes de traitement radar marin : perception avancée et connaissance de la situation pour les navires autonomes et sans équipage
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Les logiciels d’IA maritime appliquent l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, le traitement avancé des données et des techniques de prise de décision autonome aux navires, aux plateformes robotiques, aux capteurs et aux opérations maritimes. Ces systèmes sont capables d’interpréter des données environnementales, d’assister à la navigation, d’automatiser les tâches liées à une mission, d’identifier des objets et d’optimiser les itinéraires. L’IA s’inscrit généralement dans une architecture d’autonomie plus large qui inclut également des fonctions de contrôle déterministe et de sécurité.
L’intelligence artificielle maritime revêt une importance particulière pour les systèmes sans pilote et télécommandés, où les communications peuvent être intermittentes et où les logiciels embarqués doivent réagir sans intervention humaine constante. Les solutions d’IA maritime peuvent intégrer des capteurs de navigation, des charges utiles, des systèmes de contrôle et des ordinateurs de périphérie afin d’assurer la connaissance de la situation et l’autonomie au niveau de la mission.
Logiciel ProteusCore de Tocaro Blue
Les logiciels de navigation autonome permettent aux véhicules maritimes d’estimer leur position, de suivre des itinéraires et de réagir à l’évolution des conditions. Un système de guidage maritime basé sur l’IA peut combiner le système mondial de navigation par satellite (GNSS), la navigation inertielle, le radar, le sonar et des caméras. Les véhicules submersibles peuvent également recourir au positionnement acoustique, aux loges de vitesse Doppler (DVL), aux capteurs de profondeur et à la navigation relative au relief, car les signaux GNSS ne traversent pas l’eau de mer.
Les logiciels de perception convertissent les données brutes des capteurs en une représentation interprétée de l’environnement. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent faciliter la détection et le suivi des navires, des objets flottants, des structures, des reliefs du fond marin ou d’autres cibles. Un traitement efficace des données des capteurs par l’IA marine combine souvent plusieurs modalités de détection, car les conditions météorologiques, l’état de la mer, la visibilité et les conditions sous-marines peuvent affecter les capteurs individuellement.
Les logiciels d’évitement des collisions évaluent les obstacles, les mouvements des navires, les contraintes de navigation et les itinéraires avant de générer des options de manœuvre. Les logiciels d’IA maritime peuvent prédire le comportement des navires à proximité et recalculer les trajectoires à mesure que les conditions évoluent. Pour les opérations de surface autonomes, ces capacités peuvent prendre en charge une navigation conçue conformément au Règlement international pour prévenir les abordages en mer (COLREGs), en s’appuyant sur des contraintes de sécurité validées et une détection fiable.
Les logiciels de planification de mission définissent les itinéraires, les zones d’étude, les comportements, les tâches liées à la charge utile et les limites opérationnelles. Les logiciels de robotique marine plus avancés peuvent modifier les comportements en fonction des conditions environnementales, des détections des capteurs, de la consommation d’énergie ou des priorités de la mission. La gestion de flotte permet d’étendre ces fonctionnalités à plusieurs véhicules grâce à une surveillance centralisée de la position, de l’état de fonctionnement, du statut de la charge utile et de l’avancement de la mission.
Les logiciels de surveillance de l’état basés sur l’IA analysent les données des équipements afin de détecter des changements pouvant indiquer des défaillances ou une dégradation. Les données d’entrée peuvent inclure les vibrations, la température, la charge électrique, la pression, les données de propulsion, l’état de la batterie ou d’autres données de télémétrie. Les outils de maintenance prédictive permettent de hiérarchiser les inspections et les interventions d’entretien en fonction de l’état observé plutôt que sur la seule base d’intervalles fixes.
Les opérations maritimes génèrent d’importants volumes de données provenant des capteurs, de la navigation, de l’acoustique, de l’imagerie et de l’environnement. Les logiciels d’analyse basés sur l’IA peuvent filtrer les informations, détecter des tendances, classer les observations et mettre en évidence les données nécessitant un examen. Dans les applications d’IA dédiées à l’arpentage maritime, le traitement à bord permet de réduire le volume de données transmises sur des liaisons de communication à bande passante limitée.
La vision par ordinateur permet aux systèmes maritimes d’interpréter des données optiques, infrarouges et autres données basées sur l’image. Les applications maritimes de l’IA peuvent utiliser des modèles de vision pour la détection de navires, la reconnaissance d’obstacles, l’inspection des infrastructures, la classification des cibles, l’assistance à l’accostage et les observations environnementales. Les performances dépendent de la représentativité des données d’entraînement et de la résistance aux éblouissements, au brouillard, à la faible luminosité, aux embruns, aux reflets et à la turbidité sous-marine.
L’IA peut améliorer le traitement des données radar, LiDAR, sonar et acoustiques grâce à la détection, la classification, le suivi et la suppression du bruit. Le radar permet d’assurer la connaissance de la situation en surface, tandis que le LiDAR fournit des informations spatiales détaillées à courte portée au-dessus de l’eau et dans certaines applications en eaux peu profondes et claires, bien que l’atténuation optique limite la portée sous l’eau. Le traitement des données sonar est au cœur des applications maritimes de l’IA sous-marine, notamment la cartographie des fonds marins, la détection d’obstacles, la reconnaissance de cibles et l’inspection sous-marine.
Différentes catégories de véhicules marins sans pilote utilisent l’IA en fonction de leur environnement, de leurs moyens de communication, de leurs capteurs et de leur autonomie embarquée.
Ces capacités s’appliquent également aux drones océaniques dotés d’IA utilisés pour des missions de surveillance, de levés, de recherche ou de sécurité de longue durée.
Dans le domaine des levés marins, l’IA peut contribuer à optimiser les itinéraires de levé, à traiter les données sonar et les images, à identifier les anomalies et à hiérarchiser les zones nécessitant une investigation. Les systèmes autonomes peuvent ajuster leurs missions en fonction de la profondeur, du relief, de la qualité des capteurs ou des caractéristiques détectées. Parmi les applications figurent les levés bathymétriques, la cartographie des habitats, les travaux hydrographiques et la collecte de données océanographiques.
Les systèmes d’IA maritimes peuvent faciliter l’observation à long terme des conditions physiques, chimiques, biologiques et météorologiques. Les logiciels peuvent combiner les relevés des capteurs environnementaux avec les données de navigation et de mission afin de déterminer où les mesures doivent être effectuées ou à quel moment les modes de fonctionnement doivent être modifiés. L’analyse à bord permet d’identifier les événements d’intérêt avant la transmission des données sélectionnées.
Les logiciels d’IA maritime peuvent faciliter l’inspection et la surveillance des pipelines, des câbles, des infrastructures énergétiques offshore, des murs de quai, des structures portuaires et d’autres actifs maritimes. La vision par ordinateur et l’analyse sonar permettent d’identifier les éléments nécessitant un examen plus approfondi, tandis que la navigation autonome permet de suivre des parcours d’inspection reproductibles. Dans les ports et les havres, les systèmes de perception peuvent faciliter la surveillance du trafic, l’accostage et les manœuvres.
L’intelligence artificielle peut combiner les données radar, l’imagerie électro-optique, la détection acoustique, les données du Système d’identification automatique (AIS) et d’autres informations pour former une image opérationnelle. Les solutions d’IA maritime peuvent identifier des schémas de mouvement inhabituels, classer les cibles, suivre leurs trajectoires et hiérarchiser les informations en vue d’un examen par l’homme. Les plateformes sans pilote peuvent étendre la surveillance là où des opérations continues avec équipage seraient difficiles ou inefficaces.
Les applications maritimes de l’IA axées sur la défense comprennent la reconnaissance autonome, la lutte contre les mines, la détection sous-marine, la classification des cibles, la reconnaissance des itinéraires et la détection distribuée. Les outils d’IA utilisés par les organismes de défense dans le cadre d’opérations maritimes peuvent réduire la charge de travail des opérateurs en filtrant les ensembles de données des capteurs et en facilitant les réponses autonomes. La supervision humaine, l’assurance logicielle, la cybersécurité, la vérification et la validation, ainsi que les contraintes opérationnelles définies, restent essentielles pour les décisions critiques en matière de sécurité ou de mission.
Le développement vise de plus en plus à rendre l’autonomie maritime plus performante, plus adaptable et plus pratique dans des environnements où la connectivité et les ressources informatiques sont limitées.
Les progrès continus en matière de calcul embarqué, de détection, de simulation et de prise de décision autonome élargissent l’éventail des missions que les logiciels d’IA maritime peuvent prendre en charge sur l’ensemble des systèmes robotiques de surface et sous-marins.
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