SMART-SEA : le copilote IA qui utilise l'apprentissage automatique pour réduire les collisions maritimes mortelles.

L'apprentissage automatique et l'imagerie radar se combinent pour fournir aux marins des conseils de manœuvre en temps réel, réduisant potentiellement les accidents en mer et au-delà. Des chercheurs de la faculté d'ingénierie de l'université Texas A&M ont mis au point un système qui analyse la manœuvrabilité des navires et l'expérience des marins afin de fournir des recommandations en temps réel pour éviter les collisions.

Les collisions entre navires et structures fixes, telles que les plateformes pétrolières offshore et les têtes de puits épuisées, sont de plus en plus fréquentes. Ces collisions ont un coût, notamment le fardeau financier des pertes matérielles et les pertes humaines potentielles. 

Des chercheurs en génie océanique de l'université Texas A&M développent un système plus intelligent pour lutter contre ces collisions et leurs conséquences économiques. En combinant des données d'imagerie radar brutes avec des techniques d'apprentissage automatique avancées,  ils ont créé SMART-SEA , un système qui fournit aux marins des indications en temps réel sur la manière et le moment de manœuvrer leur navire.

Pour concevoir un système pratique destiné aux marins, les chercheurs ont organisé un groupe de discussion avec des professeurs de l'université Texas A&M de Galveston, dont beaucoup sont d'anciens marins. Ils ont également collaboré avec des experts du secteur, la marine américaine et les garde-côtes américains. Leur expérience a permis aux chercheurs de définir des compétences pratiques en matière de prise de décision – comme savoir quand céder le passage et jusqu'où virer – et de les intégrer au système SMART-SEA. 

« Nombre de ces collisions sont dues à des erreurs humaines », a déclaré Mirjam Fürth, professeure adjointe en génie océanique. « En utilisant les données pour fournir aux marins des instructions en temps réel, nous espérons réduire les collisions maritimes. »

Le système SMART-SEA vise essentiellement à fournir aux marins les manœuvres optimales pour garantir la sécurité du navire, sans pour autant automatiser les mouvements. SMART-SEA affiche les informations visuellement sur un tableau de bord, mais la décision et la direction du navire restent du ressort du marin. 

Les principaux points de données utilisés par SMART-SEA pour fournir des suggestions de manœuvre sont les images radar brutes et la manœuvrabilité du navire, déterminées par un modèle à plusieurs niveaux basé sur l'expérience des marins, des modèles de dynamique des fluides computationnels de pointe et un apprentissage automatique entraîné sur les mouvements passés du navire. 

Les images radar brutes sont traitées par un outil d'apprentissage automatique qui identifie et classe les objets stationnaires à proximité du navire. Une fois ces objets identifiés, la manœuvrabilité du navire et le niveau d'expérience du marin sont pris en compte afin de recommander la manœuvre la plus sûre. 

Mirjam Fürth et son équipe, dont Ryan Vechan, ancien marin et professeur de pratique à l'université Texas A&M de Galveston, ont testé SMART-SEA à bord du navire de recherche Trident de Texas A&M, les données préliminaires confirmant l'efficacité du prototype pour réduire les collisions marines.

 SMART-SEA peut détecter les objets stationnaires dans toutes les conditions météorologiques, et les marins peuvent choisir comment recevoir les données : visuellement, auditivement ou par une combinaison des deux. 

« Je pense que SMART-SEA pourrait réduire les collisions maritimes et éventuellement ouvrir la voie à des navires plus autonomes », a déclaré Mirjam Fürth. 

Le financement initial du projet provenait du Département de l'Intérieur et du Département de l'Énergie des États-Unis, par l'intermédiaire de l'Ocean Energy Safety Institute, dans le cadre d'un contrat d'un an.

Les chercheurs espèrent obtenir des financements supplémentaires pour poursuivre les essais de SMART-SEA sur d'autres navires et améliorer le système. Fürth estime que le faible coût du système pourrait permettre son adaptation aux bateaux de plaisance, contribuant ainsi à réduire les accidents nautiques.

« J’espère que nous pourrons poursuivre ces recherches à l’avenir. Je pense que nous n’avons fait qu’effleurer le sujet », conclut Mirjam Fürth.

https://stories.tamu.edu/news/2025/12/29/smart-sea-system-guides-seafarers-away-from-collisions