Bibliographie & annexes
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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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Lire l’articleAuteur(s)
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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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Conclusion : la digitalisation du maritime4. Usages des données dans le maritime
Les usages, potentiels comme actuels, des données pour le maritime ne cessent de s’élargir et les différentes techniques d’apprentissage machine présentées dans les paragraphes précédents trouvent ainsi de nombreuses applications, en particulier sur des activités stratégiques comme le transport maritime, la sécurité et la défense, la protection du milieu, la connaissance du sous-sol et des ressources naturelles, le développement de systèmes de production d’énergie. La figure 22 donne quelques exemples de ces applications selon les trois grandes catégories de techniques d’apprentissage ; différents cas d’usages sont détaillés dans les paragraphes qui suivent.
4.1 Navigation et gestion du trafic maritime
4.1.1 Systèmes de navigation intelligents
Les données sont en premier lieu être utilisées afin d’améliorer la navigation maritime et en améliorer la sécurité et l’efficacité . Cela peut passer par l’utilisation de « systèmes de navigation intelligents », exploitant, d’une part, un réseau de capteurs installés à bord, afin de collecter des données concernant l'environnement du navire, et, d’autre part, des informations météorologiques en temps réel, des prévisions océanographiques ou des cartes détaillées.
Une fois analysées, ces données peuvent être synthétisées dans un système de réalité augmentée et utilisées ainsi par l'équipage du navire, ce qui l'aide à prendre des décisions de navigation éclairées et à renforcer la sécurité....
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Usages des données dans le maritime
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - FARENC (J.M.) - Flotte de commerce et gigantisme : analyse et prospective. - Rapport CEREMA/DGAMPA (2020).
-
(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).
-
(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).
-
(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).
-
(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/.
S....
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QUIZ ET TEST DE VALIDATION PRÉSENTS DANS CET ARTICLE
1/ Quiz d'entraînement
Entraînez vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.
2/ Test de validation
Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.
Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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