Dans les eaux de l’Antarctique, le danger surgit souvent sans prévenir.
Un radar peut détecter de gros icebergs à des milles de distance, mais les dangereux growlers, des fragments de glace flottante souvent transparents, de la taille d’un camion et de moins d’un mètre de haut, peuvent rester presque invisibles dans une mer agitée.
Les conditions de luminosité changent rapidement. Le brouillard s’installe sans prévenir. La nuit, les équipages comptent sur tous les outils disponibles pour naviguer en toute sécurité dans l’un des environnements maritimes les plus exigeants de la planète.
Pour Boris Herrmann et Team Malizia, ces conditions ne sont pas théoriques. Elles constituent une réalité opérationnelle. Et depuis près d’une décennie, ils contribuent également à construire les systèmes d’IA maritime conçus pour y naviguer.
Ce qui a commencé comme une collaboration précoce entre la campagne de course au large de Boris Herrmann et une jeune entreprise de technologie maritime nommée OSCAR est devenu l’un des partenariats à long terme les plus uniques dans le développement de l’IA maritime. Aujourd’hui, cette entreprise est connue sous le nom de SEA.AI et le partenariat se poursuit à bord du Malizia Explorer, un navire scientifique dédié opérant dans certains des environnements maritimes les plus reculés et les plus riches en données au monde.
De la course au large à l’IA maritime
Lorsque SEA.AI a été fondée en 2018 sous le nom d’OSCAR, la vision était ambitieuse mais simple : utiliser l’intelligence artificielle, des caméras optiques et l’imagerie thermique pour aider les équipages à détecter les dangers flottants en mer avant que les collisions ne surviennent. Le défi n’était pas le concept. C’étaient les données.
Apprendre à une IA à distinguer les vagues, les débris, les mammifères marins, les navires et les icebergs dans des conditions océaniques en constante évolution nécessite d’énormes quantités d’imagerie maritime réelle. Contrairement à l’IA automobile ou à la vision par ordinateur industrielle, il n’existait presque aucune donnée maritime étiquetée.
L’IA maritime ne pouvait pas être construite entièrement en laboratoire. SEA.AI avait besoin d’environnements opérationnels réels et de marins expérimentés prêts à tester la technologie là où elle compte le plus : au large.
Herrmann a été l’un des premiers à accepter.
Son voilier de course IMOCA est devenu une plateforme de test précoce, exposant le système à certaines des conditions les plus rudes de la navigation au large, notamment les traversées de l’océan Austral et les campagnes du Vendée Globe. Chaque voyage a permis d’affiner la technologie, d’améliorer les détections et de constituer le jeu de données maritimes exclusif qui constitue aujourd’hui le fondement des systèmes de vision artificielle de SEA.AI.
Malizia Explorer : Un nouveau chapitre
Aujourd’hui, les systèmes SEA.AI sont également installés à bord du Malizia Explorer, le nouveau navire de recherche et d’expédition exploité sous la direction de Team Malizia. Conçu pour des déploiements prolongés dans des régions reculées, il offre aux scientifiques et aux développeurs de technologies un accès rare aux données maritimes opérationnelles.
Pour Herrmann, la poursuite du partenariat était une étape naturelle.
Les missions antarctiques du navire génèrent désormais certains des jeux de données d’IA maritime les plus précieux.
Pourquoi les données de l’Antarctique sont importantes
Les systèmes de vision par ordinateur apprennent par l’exposition à des exemples concrets. Si vous fournissez à un modèle d’IA suffisamment d’images de navires, de baleines, de débris flottants ou d’icebergs dans des conditions variées, le système apprend progressivement à reconnaître des schémas et à identifier les dangers potentiels.
Mais les environnements maritimes sont exceptionnellement difficiles car deux situations ne sont jamais identiques.
Les icebergs apparaissent différemment selon la lumière, l’état de la mer, la météo, la température de l’eau, l’angle de vue et l’heure de la journée. Les signatures thermiques changent constamment.
Les mammifères marins font surface de manière imprévisible. Le brouillard, la neige, les embruns et l’obscurité compliquent tous la détection.
L’imagerie générée par IA peut aider à compléter les données d’entraînement, mais elle ne peut pas reproduire entièrement la complexité des environnements opérationnels réels. C’est pourquoi les données collectées par le Malizia Explorer sont si importantes.
Le navire a capturé des milliers d’heures d’imagerie visuelle et thermique dans les eaux de l’Antarctique, incluant des détections réelles d’icebergs, des données de contraste thermique, des observations de mammifères marins et des scénarios de navigation par faible visibilité. Ces jeux de données permettent aux ingénieurs de SEA.AI d’affiner les modèles de détection en utilisant des conditions opérationnelles réelles plutôt que des approximations simulées.
Le capitaine Jonathan Morice a pu constater cette valeur de première main lors des opérations en Antarctique.
« Les principaux défis sont les icebergs, » explique Morice. « Nous avons le radar, qui est assez fiable pour les gros icebergs, mais il y a ensuite ces icebergs de taille moyenne, qui sont très lourds et peuvent causer beaucoup de dégâts. Le radar ne les détecte pas toujours car ils ne sortent pas beaucoup de l’eau. » «
« La caméra a été très utile lors des voyages du bateau en Antarctique, » poursuit-il. « J’ai également été assez surpris par la version thermique. Même si l’on pourrait penser qu’un iceberg est froid, avec la différence de température entre l’océan et l’iceberg, on peut vraiment tout repérer, même la nuit. » «
Le système n’est pas conçu pour remplacer les outils de navigation existants. Au lieu de cela, SEA.AI combine caméras optiques, imagerie thermique et analyse intelligente pour compléter le radar, l’AIS et la prise de décision humaine, aidant les équipages à construire une compréhension plus complète de leur environnement.
Construire l’intelligence maritime par des opérations réelles
Pour SEA.AI, le partenariat avec Team Malizia démontre un principe simple : les systèmes d’IA maritime fiables se construisent par une exposition continue aux opérations réelles.
Ces données ne profitent pas seulement aux navires d’expédition ou aux équipes de course au large. Elles contribuent au développement de systèmes de vision artificielle destinés à un usage maritime plus large, des opérations commerciales et navires de recherche aux plaisanciers et marins professionnels naviguant dans des voies navigables de plus en plus complexes.
« Nous expérimentons actuellement des images générées par IA pour compléter nos jeux de données d’entraînement, » déclare Gouerou. « Mais les données synthétiques ne peuvent fonctionner que comme un complément. Les données opérationnelles réelles doivent rester le fondement. Lorsque vous construisez des systèmes qui doivent fonctionner de manière fiable en mer, rien ne remplace l’expérience du monde réel. » «
Perspectives d’avenir
Alors que le Malizia Explorer poursuit ses missions, le partenariat entre SEA.AI et Team Malizia continue d’évoluer à ses côtés. Ce qui a commencé comme une collaboration expérimentale en course au large est devenu un effort à long terme pour construire des systèmes d’intelligence maritime entraînés dans certaines des conditions les plus hostiles de la Terre.
Et à chaque voyage, SEA.AI en apprend un peu plus sur les réalités de la mer.
À propos de Malizia-Explorer
Au cours de la dernière décennie, Team Malizia a combiné la course au large d’élite avec une mission climatique et scientifique audacieuse : sensibiliser le public, éduquer les enfants du monde entier et collecter des données océaniques vitales.
S’appuyant sur son engagement fort en faveur de la science, l’équipe a lancé Malizia Explorer : un second voilier dédié à la science et à la sensibilisation.
Le navire vise à transformer les connaissances en actions : partager la science, les histoires et l’urgence de la crise climatique dans cette course que nous devons gagner.
