Applications de l'intelligence artificielle dans le secteur de la pêche
L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée dans divers secteurs, notamment la pêche. Face aux défis posés par le changement climatique, la diminution des stocks de poissons, la hausse des coûts d'exploitation et la demande croissante du marché pour des produits de la mer durables, l'IA offre une approche nouvelle, plus précise, plus rapide et fondée sur les données. Cette technologie est pertinente non seulement pour la grande industrie de la pêche, mais elle peut également aider les petits pisciculteurs et les pêcheurs grâce à des systèmes plus accessibles, tels que des applications mobiles et des capteurs à bas coût. Cet article examine diverses applications de l'IA dans le secteur de la pêche, de la pêche et de l'aquaculture à la transformation, en passant par le suivi et la gestion des ressources.
1. Intelligence artificielle pour la surveillance des stocks de poissons et la prédiction de leur distribution
L'un des principaux défis de la pêche de capture réside dans l'incertitude quant à la localisation et à l'abondance des poissons. L'intelligence artificielle peut exploiter des données océanographiques telles que la température de surface de la mer, la chlorophylle a, la salinité, les courants et même des données satellitaires pour prédire les zones de pêche potentielles. Grâce à des techniques d'apprentissage automatique, le système peut identifier des tendances auparavant difficiles à observer pour l'homme, comme la relation entre les variations de température de la mer et la migration des poissons pélagiques.
Les prévisions de répartition des poissons basées sur l'IA aident les pêcheurs à réduire leur temps de recherche, à économiser du carburant et à diminuer leurs émissions de carbone. De plus, combinées aux données historiques de captures et aux données saisonnières, l'IA peut recommander la période optimale pour sortir en mer et les engins de pêche les plus adaptés. Si elle était largement déployée, cette technologie pourrait réduire la pression de pêche dans certaines zones en répartissant plus équitablement l'effort de pêche.
2. Détection des poissons et sélectivité des engins de pêche
La question des prises accessoires, c'est-à-dire la capture d'espèces non ciblées comme les tortues, les mammifères marins ou les juvéniles de poissons, est un enjeu majeur de la pêche durable. L'intelligence artificielle, et plus particulièrement la vision par ordinateur, peut être intégrée aux caméras embarquées ou aux engins de pêche pour identifier les espèces capturées en temps réel. Ce système permet d'alerter rapidement les équipages en cas de capture d'espèces protégées, et ainsi de les relâcher sans délai.
De plus, l'IA peut contribuer à améliorer la sélectivité des engins de pêche. Par exemple, en analysant les séquences vidéo et les données des capteurs, le système peut recommander des modifications de la taille des mailles ou de la durée des opérations de pêche afin de réduire les prises accessoires. Dans certaines innovations, l'IA a même été développée pour contrôler des dispositifs de tri automatique qui séparent les poissons ciblés des autres espèces, permettant ainsi des captures de meilleure qualité et plus respectueuses de l'environnement.
3. L'IA en aquaculture
L'aquaculture connaît une croissance rapide pour répondre aux besoins mondiaux en protéines, mais elle est confrontée à des défis tels que les maladies, la qualité de l'eau, l'efficacité alimentaire et une croissance irrégulière. L'IA aide les aquaculteurs à prendre des décisions basées sur les données grâce à des systèmes de surveillance des bassins ou des cages.
a) Optimisation de l'alimentation
L'alimentation représente le principal poste de dépenses en aquaculture. L'intelligence artificielle peut analyser le comportement alimentaire des poissons grâce à des caméras sous-marines ou des capteurs de vibrations/son, puis ajuster automatiquement les doses d'aliments. Cela permet de réduire le gaspillage d'aliments, de stabiliser la qualité de l'eau et d'optimiser la croissance des poissons. Cette technologie contribue également à réduire la pollution, car les aliments non consommés deviennent souvent une source d'ammoniac et diminuent les niveaux d'oxygène dissous.
b) Surveillance de la qualité de l'eau et prévision des risques
Les capteurs IoT (Internet des objets) mesurent des paramètres tels que le pH, la température, l'oxygène dissous, l'ammoniaque, les nitrites et la turbidité. L'IA analyse ensuite les tendances de ces données pour prédire les situations à risque et recommande des actions, comme une aération supplémentaire ou des changements d'eau. Cette approche prédictive est plus efficace que d'attendre l'apparition des problèmes, et permet de réduire la mortalité des poissons.
c) Détection des maladies et du stress
Dans les systèmes d'aquaculture à haute densité, les maladies peuvent se propager rapidement. L'intelligence artificielle basée sur l'imagerie peut reconnaître des symptômes visuels tels que des plaies, une décoloration ou des comportements de nage anormaux. Les modèles peuvent être entraînés à distinguer les poissons sains des poissons malades, permettant ainsi un traitement plus précoce. La détection précoce peut réduire l'utilisation d'antibiotiques et le risque de résistance aux antimicrobiens.
4. Automatisation et robotique dans l'industrie de la pêche
L'IA favorise également l'automatisation, tant à bord des navires que dans les installations de transformation. Sur les navires de pêche, les systèmes de navigation intelligents peuvent faciliter la planification des itinéraires en fonction des conditions météorologiques, des courants et des prévisions de présence de poissons. Grâce à l'intégration des données en temps réel, le risque d'accidents peut être réduit, notamment par mer agitée.
Dans l'industrie de transformation, des robots et des machines de tri dotés d'intelligence artificielle sont utilisés pour classer les poissons par taille, contrôler leur qualité, détecter les défauts et optimiser le filetage. Cette technologie améliore l'homogénéité des produits, réduit le gaspillage et accélère les processus. Pour les marchés d'exportation aux normes strictes, l'IA contribue à garantir la qualité et la sécurité des aliments grâce à une inspection visuelle automatisée.
5. Traçabilité et chaîne d'approvisionnement basée sur l'IA
Les consommateurs sont de plus en plus soucieux de la provenance des produits de la mer : lieu de pêche, méthodes de pêche et légalité de la transaction. L’intelligence artificielle contribue à améliorer la traçabilité en analysant les données de la chaîne d’approvisionnement, des navires aux ports, en passant par les entrepôts frigorifiques et la distribution. Combinée à des technologies comme la blockchain ou les systèmes de bases de données intégrées, l’IA peut détecter des anomalies, telles que des écarts de poids inhabituels, des itinéraires de transport suspects ou des schémas de transactions révélateurs de pratiques illégales.
La traçabilité n'est pas seulement essentielle au marché, elle contribue également à la gestion des pêches. Des données précises et cohérentes aident les gouvernements et les acteurs du secteur à élaborer des politiques de quotas, des saisons de pêche et des évaluations des stocks plus justes.
6. Surveillance de la pêche illicite, non déclarée et non réglementée (INN) et réglementation des pêches
La pêche INN (illégale, non déclarée et non réglementée) est préjudiciable au pays et endommage les écosystèmes marins. L'intelligence artificielle est utilisée pour analyser les données AIS (Système d'identification automatique), VMS (Système de surveillance des navires), l'imagerie satellitaire et les schémas de déplacement des navires. Les modèles d'IA peuvent identifier les comportements suspects, tels que la désactivation de l'AIS, le contournement des zones interdites ou les rendez-vous entre navires en mer, qui pourraient mener à des transbordements illégaux.
Grâce à un système d'alerte précoce, la surveillance est plus efficace car les agents peuvent prioriser les inspections des navires à haut risque. Ceci est particulièrement important pour les grands États archipélagiques, où les ressources de surveillance sont limitées par rapport à la couverture maritime.
7. Les défis de la mise en œuvre de l'IA dans le secteur de la pêche
Malgré son potentiel, la mise en œuvre de l'IA n'est pas sans difficultés. Premièrement, la qualité et la disponibilité des données posent problème. De nombreuses zones de pêche manquent de données cohérentes, alors que les modèles d'IA dépendent fortement de données fiables. Deuxièmement, les infrastructures telles que l'accès à Internet, à l'électricité et aux capteurs restent inégalement réparties, notamment dans les zones côtières isolées. Troisièmement, l'adoption de cette technologie se heurte à des obstacles : les pêcheurs et les aquaculteurs ont besoin de formation pour l'utiliser efficacement.
Par ailleurs, les aspects éthiques et de gouvernance des données doivent être pris en compte. Les données relatives aux zones de pêche et aux activités opérationnelles des navires ont une valeur commerciale ; la protection de la vie privée et des mécanismes équitables de partage des données sont donc essentiels. La mise en œuvre de l’IA doit également veiller à ne pas creuser l’écart entre les grands et les petits acteurs. Parmi les solutions possibles figurent les programmes de subventions technologiques, le développement de systèmes open source et la collaboration entre les pouvoirs publics, les universités et l’industrie.
conclusion
L'application de l'intelligence artificielle dans le secteur de la pêche offre des perspectives considérables pour améliorer l'efficacité, la durabilité et la compétitivité. De la prédiction de la répartition des poissons et la réduction des prises accessoires à l'optimisation de l'alimentation en aquaculture, en passant par l'automatisation des procédés et la surveillance de la pêche illicite, non déclarée et non réglementée (INN), l'IA a le potentiel de transformer ce secteur. Cependant, sa mise en œuvre réussie dépend de la disponibilité des données, des infrastructures, de la préparation des ressources humaines et de politiques favorables. Avec une approche adaptée et inclusive, l'IA peut devenir un outil essentiel pour la protection des écosystèmes marins et l'amélioration du bien-être des communautés côtières.
