La science des données : une révolution pour la surveillance maritime par Alcimed

La science des données : une révolution pour la surveillance maritime

Le développement croissant du marché de la surveillance maritime devrait atteindre 10% du CAGR de 2019 à 2026. Le trafic maritime, tant légal qu’illégal, menace l’environnement, la sécurité des hommes en mer et la sécurité mondiale. Si le problème des autorités maritimes était le manque d’information permettant d’identifier les menaces, elles sont aujourd’hui submergées de données provenant de capteurs que les capacités humaines seules ne peuvent analyser. Dans ce contexte, comment l’IA peut-elle aider les autorités à mieux anticiper et détecter les menaces réelles hors du trafic régulier ? Alcimed revient sur les défis actuels de la surveillance maritime et donne un aperçu du rôle de l’industrie de l’IA pour aider à les surmonter.

La surveillance maritime : une préoccupation mondiale croissante

Avec le développement du commerce mondial, le trafic maritime, responsable de la plupart des échanges, prend une place cruciale dans notre système de sécurité mondial. La quantité de marchandises expédiées a augmenté de 4000 millions de tonnes en dix ans. Les menaces en mer peuvent aller des accidents classiques à l’exploitation illégale des ressources naturelles, en passant par la contrebande, la piraterie, le trafic d’armes ou d’êtres humains et l’immigration clandestine. L’amélioration de la connaissance de la situation maritime et des côtes aux eaux profondes, est devenue une préoccupation majeure des nations. La multiplication des capteurs terrestres, pour surveiller et suivre le trafic côtier, a sensiblement augmenté la quantité d’informations dont disposent les équipes de surveillance maritime. D’autre part, les moyens de surveillance par satellite ont considérablement amélioré la capacité des organisations nationales et supranationales à « voir » au-delà de la ligne de mire du radar et ont permis de surveiller de vastes Zones Economiques Exclusives (ZEE).

De l’insuffisance à l’excès d’information : le problème de l’analyse des données dans la surveillance maritime

C’est ici que la gestion des données et l’IA entrent en jeu, constituant une puissante source d’innovation pour supporter l’agent de surveillance dans la détection des menaces et la prise de décision.

Alors que le principal problème des autorités consistait à devoir « laisser pour compte » certaines menaces ou activités illicites en raison de l’immensité de l’océan et de la longueur de la ligne côtière à surveiller, leur problème actuel est désormais de disposer de trop d’informations.

Dans ce contexte, comment faire la distinction entre une situation régulière et une situation frauduleuse ? Comment l’exploitant peut-il déterminer si le comportement d’un bateau est normal ou non, si une trajectoire est sûre ou dangereuse ? L’information sur les inondations due à l’augmentation du trafic et des technologies a brouillé la capacité des opérateurs humains à détecter les menaces réelles. C’est comme chercher une aiguille dans une botte de foin.

En parallèle, les autorités maritimes expriment la nécessité d’accroître leurs capacités de détection amont afin d’anticiper les menaces plutôt que de réagir après coup. Empêcher un accident plutôt que de chercher des hommes à la mer en fonction de la trajectoire des navires, intervenir en amont sur des convois de drogue en analysant la vitesse et la taille des navires sont autant d’exemples démontrant que ce changement d’approche est nécessaire. Ce besoin devient d’autant plus important dans certaines régions comme en Europe où l’on voit les effectifs diminuer, réduisant par conséquent les capacités humaines pour l’interprétation de l’information.

C’est ici que la gestion des données et l’IA entrent en jeu, constituant une puissante source d’innovation pour supporter l’agent de surveillance dans la détection des menaces et la prise de décision. En effet, la possibilité d’afficher des informations provenant d’une constellation de capteurs, associée à des capacités analytiques et prédictives, représente une aide considérable. Ceci est tout le but de l’IA ; aider à démêler le signal du bruit en se basant sur l’analyse des modèles et situations passés. L’IA peut mettre en évidence auprès des agents les situations de danger ou d’escroquerie les plus probables parmi un très grand nombre d’événements, qui seraient autrement masqués aux yeux de l’homme. Cependant, fusionner différents types de données, les stocker, les afficher dans une suite logicielle intégrée de commande et de contrôle, et les analyser, est un réel défi compte tenu de la diversité et de la quantité des signaux et situations à prendre en compte.

Des solutions émergent dans la surveillance maritime mais aucun modèle économique dominant ne se dessine

Les acteurs historiques de la défense et leur modèle de « surveillance maritime as-a-service »

Les grands fournisseurs nationaux de la Défense et des technologies de l’information, tels que Thales, Lockheed ou Airbus, sont sur le point d’industrialiser des solutions intégrées, allant de la fourniture de capteurs, de plateformes aériennes et navales, à des moyens d’analyse de données et d’IA. Cependant, de la vente des systèmes aux autorités maritimes à la vente de capacités de surveillance modulaires as-a-service, les modèles commerciaux restent flous et beaucoup d’options sont sur la table.

En structurant leur offre autour du modèle de « surveillance as-a-service« , les acteurs de la Défense permettent aux pays disposant de peu de budgets de sécurité de bénéficier de la surveillance sans avoir à acheter des avions, des bateaux ou des radars coûteux. Toutefois, ce modèle commercial a des limites et il existe des barrières à son adoption. En effet, la surveillance maritime est généralement une prérogative militaire et les armées préfèrent traditionnellement acheter des capitaux plutôt que des services. C’est pourquoi ce nouveau modèle commercial se limite pour l’instant aux pays en développement.

Les pure players de l’IA et leurs solutions axées sur les données

L’intégration des algorithmes d’IA aux salles de commande et de contrôle actuelles des utilisateurs ou la fourniture d’IA as-a-service sur leurs données sont quelques-unes des options proposées par ces entreprises.

Les petites entreprises n’ayant pas la capacité de fabriquer des plateformes et de proposer un continuum de capacités de surveillance se concentrent sur l’apport de l’IA aux autorités maritimes. Ces entreprises se basent exclusivement sur la fusion et l’analyse de données. L’intégration des algorithmes d’IA aux salles de commande et de contrôle actuelles des utilisateurs ou la fourniture d’IA as-a-service sur leurs données sont quelques-unes des options proposées par ces entreprises. Windward, ISI ou la start-up SatShipAI de l’incubateur Copernicus sont autant d’entreprises de petite à moyenne taille adoptant ce positionnement. De nombreux modèles sont donc en concurrence pour aborder le marché, de l’acquisition de solutions en capital à l’analyse as-a-service, mais aucun ne s’est imposé comme prédéterminant pour les utilisateurs. Il est par conséquent nécessaire pour tout nouvel entrant de suivre l’évolution à court termes de ces stratégies go-to-market.

La surveillance maritime est essentielle pour la sécurité du pays dans son ensemble. L’augmentation de la quantité de données provenant à la fois de l’augmentation du trafic et des capteurs a rendu la détection humaine des menaces extrêmement difficile sans l’aide de l’IA. L’attention du marché est donc passée de la fourniture de capteurs à la fusion et à l’analyse des données de ces capteurs. Des acteurs clés de Défense proposant un continuum de capacités de surveillance aux entreprises axées sur les données et l’apport de l’IA, de nombreux modèles entrent en concurrence, sans qu’aucun ne se démarque. Faut-il s’attendre à une intégration verticale du marché et à l’acquisition de pure players par les grands acteurs de la Défense ? Ces pure players auront-ils la taille nécessaire pour concurrencer les acteurs historiques sur le long terme ? Toutes les possibilités restent de mise face à ce marché émergent et le choix du bon business model sera essentiel pour y faire face.

Alcimed s’intéresse à l’exploration de nouvelles stratégies de commercialisation et la mare incognita. C’est pourquoi nous surveillons de près la montée de l’IA dans le milieu de la surveillance maritime en tant que véritable enjeu, tout au long de la chaîne de valeur.


A propos de l’auteur
Alexandre, Directeur de Business Unit de l’équipe Aéronautique Spatial Défense d’Alcimed en France

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