« Le smart shipping et l’Intelligence artificielle émergent comme des leviers majeurs de transformation », par A. Kiassi

Submergée par les débats sur les énergies alternatives pour atteindre les objectifs environnementaux ambitieux que les organismes internationaux ont définis, l’industrie maritime est en quête de solutions efficaces pour réduire sa consommation énergétique et ses émissions tout en améliorant sa compétitivité. Dans ce contexte, le smart shipping et l’utilisation de l’Intelligence artificielle (IA) émergent comme des leviers majeurs de transformation.  En optimisant les opérations, en améliorant la sécurité et en réduisant l’impact environnemental, ces technologies révolutionnent la gestion des navires et leur efficacité énergétique.

La meilleure énergie est celle que l’on ne consomme pas. Dans cette logique, le smart shipping s’impose comme une approche clé pour la décarbonation du transport maritime. Il repose sur l’intégration de technologies numériques avancées permettant d’améliorer le coût des opérations et la transparence, de réduire les émissions et de soutenir l’excellence opérationnelle. L’IA est au cœur de ces solutions révolutionnaires. En exploitant les données issues des navires, elle permet d’affiner les prises de décision en matière de routage, de consommation de carburant et de maintenance préventive.

Selon l’Organisation maritime internationale (OMI), le transport maritime international a consommé environ 200 millions de tonnes de carburant en 2020, représentant un coût annuel total de 100 milliards de dollars à l’échelle mondiale (si l’on suppose un prix moyen de 500 USD/MT) et une émission d’environ 608 millions de tonnes de CO2

Quels que soient les méthodes et les outils utilisés pour économiser l’énergie, leur impact est significatif. De plus, la majorité des professionnels du transport maritime s’accordent à dire qu’il est possible de réaliser des économies de 5 à 10 % grâce à de simples mesures opérationnelles assistées par la technologie numérique. Dans un article publié à l’occasion de la conférence HullPic 2023 (1), Navigator Gas, l’un des plus grands armateurs de gaz liquide au monde, indique avoir pu réduire la consommation et les émissions de 15% grâce aux outils smart shipping d’Ascenz Marorka.

L’IA u service de l’excellence opérationnelle maritime

Les techniques d’intelligence artificielle sont multiples et continuent d’évoluer de manière spectaculaire. Cependant, pour l’utilisateur final d’un système intelligent, le plus important demeure la valeur apportée par l’outil. Ainsi, pour décrire l’intérêt de l’IA dans le maritime, il vaut mieux s’attarder sur le « quoi » que sur le « comment ». C’est ce que nous allons illustrer par un certain nombre d’exemples.

Les données (data) sont le nutriment essentiel de l’intelligence artificielle. Or la collecte de données opérationnelles dans le secteur maritime n’a jamais été aussi abondante qu’aujourd’hui. Un même navire peut générer et/ou collecter des données pour de nombreuses parties prenantes : l’armateur, l’affréteur, le régulateur, les autorités, les créanciers…

Les données opérationnelles d’un navire peuvent provenir de trois sources : Les données manuelles (par exemple, rapports de midi) remontées par l’équipage. Les chiffres rapportés peuvent provenir d’appareils de mesure embarqués ou d’observations humaines ; Les données de capteurs (par exemple débitmètres) avec mesures automatisées et à haute fréquence ; Les sources tierces (par exemple données météorologiques, AIS…) avec une variété de protocoles de communication, de fréquences d’échantillonnage et de formats de données. La qualité de ces données est essentielle pour soutenir une prise de décision éclairée et garantir la confiance dans les conclusions.

Le laboratoire « Mouvements liquides » de GTT. « Dans le cadre de la maintenance prédictive de la cuve d’un méthanier conçue par GTT, évaluer les conséquences du ballottement du GNL à l’intérieur de la cuve est plus important que d’en prédire le mouvement précis. » Anouar Kiassi.

Des jumeaux numériques pour une exploitation optimisée des navires

Les jumeaux numériques constituent une avancée majeure. Ces objets mathématiques et physiques sont des modèles virtuels qui reproduisent le comportement des navires en fonction des conditions réelles et permettent d’optimiser leur exploitation.

Ils vont du modèle dit « blanc », basé uniquement sur des lois physiques, au modèle dit « noir » basé uniquement sur l’apprentissage à partir des données. Ascenz Marorka privilégie les modèles dit « gris » qui sont une combinaison des deux, ce qui permet d’atténuer les limitations des deux approches comme le sur-apprentissage (données) ou la sur-généralisation (lois physiques).

On peut utiliser le jumeau numérique d’un navire pour l’évaluation de la résistance additionnelle due à l’encrassement de la coque et de l’hélice, la prévision de la consommation de carburant en mer, l’évaporation du GNL dans une cuve de méthanier.

En combinaison avec un algorithme mathématique, le jumeau numérique permet de créer des solutions d’optimisation qui consistent à sélectionner la meilleure prédiction maximisant (ou minimisant) une fonction de coût qui représente l’objectif d’optimisation. Dans certains algorithmes, comme le routage météo, le résultat final est atteint après l’évaluation de milliers, voire de millions d’options. Ainsi, pour y arriver dans un temps acceptable, l’intelligence de l’algorithme mathématique est tout aussi importante que la qualité du jumeau numérique.

Le ballottement d’un liquide est l’un des phénomènes les plus complexes à modéliser. En raison des conditions extrêmes de la cryogénie et des enjeux de sécurité, les réservoirs sont soumis à d’importantes contraintes structurelles et thermodynamiques. Dans le cadre de la maintenance prédictive d’une cuve GTT d’un méthanier, évaluer les conséquences du ballottement du GNL à l’intérieur de la cuve est plus important que d’en prédire le mouvement précis.

En collaboration avec sa maison mère GTT, Ascenz Marorka a développé un algorithme unique basé sur l’IA et les techniques d’apprentissage automatique pour prédire les effets du ballottement du GNL. Exploitant l’une des plus grandes bases hydrodynamiques au monde entretenue par GTT, cet outil fait appel à l’intelligence artificielle et à une évaluation en quasi-temps réel des pressions exercées sur les parois, des vibrations des structures et des taux d’évaporation du GNL (boil-off).

L’utilisation de l’intelligence artificielle est en train de transformer en profondeur l’industrie maritime. Dans un contexte où les exigences réglementaires se durcissent et où la pression des coûts s’accentue, les technologies de Smart Shipping apparaissent comme des leviers incontournables pour aider les acteurs du maritime à exploiter intelligemment leurs données afin d’améliorer leur rentabilité mais aussi de contribuer directement à la décarbonation du transport maritime.


NOTE : 

  1. Lire document en ligne ci-dessous, page 151.

En savoir + : ascenzmarorka.com


 

Marine & Oceans
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La revue trimestrielle MARINE & OCÉANS est éditée par la "Société Nouvelle des Éditions Marine et Océans". Elle a pour objectif de sensibiliser le grand public aux principaux enjeux géopolitiques, économiques et environnementaux des mers et des océans. Informer et expliquer sont les maîtres mots des contenus proposés destinés à favoriser la compréhension d’un milieu fragile.   Même si plus de 90% des échanges se font par voies maritimes, les mers et les océans ne sont pas dédiés qu'aux échanges. Les ressources qu'ils recèlent sont à l'origine de nouvelles ambitions et, peut-être demain, de nouvelles confrontations.

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