Cap vers un Transport Maritime International décarboné :  l’Intelligence Artificielle à la barre !

Elle propose entre autres, à l’aide de ces systèmes automatisés d’ : « équiper les navires de capteurs et de systèmes de collecte des données permettant de surveiller en temps réel divers paramètres tels que la consommation de carburant, la vitesse, les conditions météorologiques et les courants marins », de : « développer ensuite des algorithmes capables d'analyser ces données et de fournir des recommandations sur les meilleurs itinéraires à suivre, la vitesse optimale à maintenir, et les moments les plus favorables pour naviguer ». 

 

Il s’agirait encore d’ : « intégrer ces algorithmes dans un système de planification qui ajuste les itinéraires en fonction des conditions maritimes, des ports de destination, et des réglementations en matière d'émissions ».

 

Optimisation et utilisation intelligente de l’énergie à bord, meilleure gestion des systèmes électriques via l’exploitation d’énergies renouvelables (cf. : énergie solaire ou éolienne) seraient ainsi autant davantage de la mise en place de ces IA à la disposition des navires.

 

Reste-t-il, pour assurer la pérennité de l'utilisation de ces IA au sein du transport maritime, que celles-ci soient soumises à des mises à jour régulières afin d’être conformes aux diverses règlementations en vigueur.

 

Les objectifs de l’implémentation de ces Intelligences Artificielles dans le secteur maritime seraient ainsi les suivants : « réduire l’empreinte carbone que représente le transport maritime international » mais aussi : « assurer une efficacité opérationnelle et la durabilité de ce dernier, avec des économies sur les coûts de carburant conséquents pour les armateurs ».

 

Une mise en œuvre ardue du point de vue de la gouvernance des données et de la nécessité d’une standardisation des règles en la matière

 

    Sur le papier, les Intelligences Artificielles au service du secteur maritime semblent offrir des « horizons prometteurs » mais aussi « de nombreux défis », comme le souligne Marius Delplanque-Barret, étudiant en Master 2 DSAMO à Nantes Université.

 

Ce dernier se questionne à ce titre quant à la capacité des « acteurs étatiques présents sur la scène internationale ou à de moindres échelles » à uniformiser les diverses règlementations en matière d’ « IA ».

 

« Rien ne nous assure en effet qu’un État X ne s'inscrive dans la même lignée qu’un État Y en termes de politique et de gouvernance des données. Nous pourrions nous retrouver dans une situation où un État donné sera plus enclin à l’utilisation de ces systèmes automatisés dans sa flotte, plutôt qu’un autre », s’exclame l’étudiant en Droits maritimes.

 

Selon l’apprenti-juriste maritimiste, à défaut d’un cadre juridique « clair » et « harmonisé » en la matière, nous ne pourrons guère facilement déployer ces nouvelles technologies pour les bienfaits de l’industrie maritime et qui plus-est à des fins environnementales.

 

L’étudiant juriste interroge l’audience quant à la capacité des compagnies maritimes à l’avenir de lisser et de conformer leurs règlementations en matière d’IA, en fonction de la zone maritime traversée. « Si une zone maritime est soumise à des règlementations en termes d’IA strictes, que d’autres sont en revanche régies par des législations plus laxistes ; dans quelle mesure les compagnies maritimes doivent-elles ajuster leurs systèmes d’IA, en fonction de la zone traversée ? », s’interroge-t--il.

 

Une problématique potentielle et majeure serait donc ce besoin du côté des compagnies maritimes et de leur flotte de se conformer sans cesse à des normes « hétérogènes » ; représentant ainsi un coût « temporel » et, par la même, un coût « financier ».

 

Sur un plan plus concret, comment cette optimisation des trajectoires de navires à des fins de décarbonation se déroulerait-elle ?

 

Le jeune apprenti juriste nous invite à adopter un raisonnement par analogie : « Nous le savons tous, les intelligences artificielles reposent aujourd’hui sur un système d’analyse massive des données en temps réel : dans notre cas d’étude, ces IA se baseraient donc sur des conditions météorologiques, des données liées à la consommation de carburant ou inhérentes aux mouvements des navires ».

 

Qui dit « utilisation des données », dit également « gouvernance des données », nous rappelle Marius.

 

L’étudiant en Master 2 se questionne à nouveau quant aux divergences pouvant subvenir vis-à-vis des règlementations, législations en matière de protection des données, de cybersécurité en fonction des régions / États / zones maritimes traversées.