L’industrie maritime est responsable du transport de plus de 90 % du commerce mondial et, ce faisant, produit 3 % des \u00e9missions de gaz \u00e0 effet de serre (GES) de la plan\u00e8te<\/a>. Avec les pr\u00e9occupations croissantes concernant les effets du changement climatique, les industries sont de plus en plus pouss\u00e9es \u00e0 limiter leur empreinte carbone. L’Organisation maritime internationale <\/a>a fix\u00e9 de grandes ambitions pour 2030 et 2050. D’ici \u00e0 2030, l’agence des Nations unies souhaite r\u00e9duire les \u00e9missions de carbone de 40 % par rapport aux niveaux de 2008 et, d’ici \u00e0 2050, r\u00e9duire au moins de moiti\u00e9 toutes les \u00e9missions de l’industrie.<\/p>\n\n\n\n La mise en oeuvre d’algorithmes d’apprentissage\r\nautomatique qui recommandent les itin\u00e9raires les\r\nmoins gourmands en \u00e9nergie, l’utilisation la plus\r\nefficace des ressources, et la configuration\r\nautomatis\u00e9e des conteneurs am\u00e9liorant la gestion de\r\nl’espace, peut contribuer \u00e0 cette cause. L’introduction de processus d’IA dans les op\u00e9rations de\r\ntransport maritime pr\u00e9sente de nombreux avantages. Dans cet article, nous allons explorer le potentiel de\r\nl’IA, tout en examinant les avantages et les d\u00e9fis \u00e0\r\nrelever.<\/p>\n\n\n\n Nous avons d\u00e9j\u00e0 \u00e9voqu\u00e9 quelques avantages de\r\nl’application de syst\u00e8mes d’IA aux processus de\r\ntransport maritime, mais certaines des principales\r\nraisons d’adopter l’IA sont \u00e9num\u00e9r\u00e9es ci-dessous :<\/p>\n\n\n\n Quel que soit le travail, le secteur d’activit\u00e9 ou le niveau\r\nde comp\u00e9tence d’une personne, l’\u00eatre humain commet\r\ndes erreurs. Lors de la collecte des donn\u00e9es, il n’est pas rare que\r\ndes chiffres erron\u00e9s soient introduits dans les\r\nsyst\u00e8mes. Les logiciels d’IA de suivi des donn\u00e9es qui\r\nautomatisent des processus tels que le\r\npositionnement, la planification et le calcul peuvent\r\nvirtuellement \u00e9liminer ce risque.<\/p>\n\n\n\n Le suivi et l’analyse des donn\u00e9es par l’IA permettent de\r\nrep\u00e9rer les activit\u00e9s co\u00fbteuses et la mauvaise\r\nutilisation des ressources. L’analyse de la consommation de carburant permet\r\nd’identifier les domaines dans lesquels vous\r\nsurexploitez les ressources. Les \u00e9quipages peuvent \u00e9laborer des plans pour\r\nconsommer moins de carburant, ce qui contribue \u00e0\r\nr\u00e9duire les d\u00e9penses de la compagnie. D’autres proc\u00e9dures, telles que des itin\u00e9raires plus\r\nefficaces et une meilleure maintenance, consomment\r\n\u00e9galement moins de carburant, ce qui r\u00e9duit le co\u00fbt de\r\nchaque voyage pour le navire. Les \u00e9quipages peuvent proc\u00e9der \u00e0 des ajustements\r\npour r\u00e9duire les co\u00fbts une fois en mer, car l’IA combine\r\nles conditions actuelles avec les donn\u00e9es pass\u00e9es et\r\npr\u00e9vues.<\/p>\n\n\n\n L’adoption de pratiques durables est un objectif\r\nprioritaire pour de nombreuses organisations, et\r\nl’industrie maritime devrait contribuer \u00e0 une plan\u00e8te\r\nplus verte par tous les moyens possibles. L’IA peut contribuer \u00e0 r\u00e9duire les d\u00e9chets et les\r\n\u00e9missions de carbone en analysant la consommation\r\ndes ressources. La surveillance de la combustion et de l’utilisation du\r\ncarburant peut montrer si les \u00e9missions diminuent ou\r\nsi les navires utilisent plus de ressources limit\u00e9es que\r\nn\u00e9cessaire. Lorsque les membres de l’\u00e9quipage sont conscients de\r\nl’impact de leurs actions sur l’environnement, ils\r\npeuvent mettre en oeuvre plus efficacement de\r\nnouvelles pratiques durables.<\/p>\n\n\n\n Les navires utilisant l’IA et l’apprentissage automatique\r\npeuvent aider les marins \u00e0 maintenir et \u00e0 am\u00e9liorer les\r\nnormes d’efficacit\u00e9 en automatisant la navigation, en\r\nsimplifiant les itin\u00e9raires et en facilitant l’acc\u00e8s aux\r\nports. Gr\u00e2ce \u00e0 des fonctions automatis\u00e9es, les \u00e9quipes\r\npeuvent d\u00e9l\u00e9guer des t\u00e2ches informatiques telles que\r\nla collecte de donn\u00e9es et la navigation, ce qui leur\r\npermet de se concentrer sur d’autres t\u00e2ches cruciales\r\nqui requi\u00e8rent leur attention. Les membres de l’\u00e9quipage peuvent r\u00e9agir rapidement\r\naux changements de situation gr\u00e2ce \u00e0 la collecte de\r\ndonn\u00e9es en temps r\u00e9el, et ils peuvent utiliser les\r\ndonn\u00e9es ant\u00e9rieures pour \u00eatre plus proactifs et traiter\r\nles probl\u00e8mes plus efficacement.<\/p>\n\n\n\n L’intelligence artificielle peut \u00eatre utile pour anticiper\r\nles comportements en pr\u00e9voyant les conditions\r\nm\u00e9t\u00e9orologiques d\u00e9favorables et en agissant en\r\ncons\u00e9quence. Les syst\u00e8mes d’\u00e9vitement des collisions sont une autre\r\ncomposante offrant un environnement de travail plus\r\ns\u00fbr \u00e0 l’\u00e9quipage. <\/p>\n\n\n\n En 2022, le premier porte-conteneurs enti\u00e8rement\r\nautonome et sans \u00e9missions a pris la mer en Norv\u00e8ge,\r\npour une p\u00e9riode d’essai de deux ans. Le Yara Birkeland a \u00e9t\u00e9 lanc\u00e9 en tant qu’entreprise\r\ncommune entre Yara et Kongsberg. Le navire est dot\u00e9 d’une batterie de 7 MWh, soit 1 000\r\nfois la capacit\u00e9 d’une batterie de voiture \u00e9lectrique\r\nclassique. Le navire peut transporter 120 conteneurs \u00e0 une\r\nvitesse moyenne de 10 noeuds, alors que les plus\r\ngrands navires actuellement en service en transportent\r\n24 000, et ce \u00e0 une vitesse deux fois sup\u00e9rieure \u00e0 celle\r\ndu Yara Birkeland.<\/p>\n\n\n\nLes avantages de l’utilisation de l’IA dans les op\u00e9rations de transport maritime<\/h3>\n\n\n\n
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R\u00e9duit le risque d’erreur humaine<\/h4>\n\n\n\n
R\u00e9duit les co\u00fbts<\/h4>\n\n\n\n
Plus durable<\/h4>\n\n\n\n
Am\u00e9liore l’efficacit\u00e9<\/h4>\n\n\n\n
Meilleures pr\u00e9cautions de s\u00e9curit\u00e9<\/h4>\n\n\n\n
Navires autonomes : l’avenir du transport maritime ?<\/h3>\n\n\n\n