Caractérisation des activités et analyses de la cinématique des navires : une marge de progression significative

Quelles que soient les données d’entrée mobilisées, le potentiel des analyses de la cinématique des navires pour la caractérisation des activités semble globalement reconnu, notamment dans le cadre de la pêche : on peut « distinguer quand les navires sont en action

de pêche et quand ils sont uniquement en transit » (Producteur 5), « à un niveau assez poussé, on

peut repérer un navire de pêche qui ne fait pas de pêche » (Décideur national 1), « c’est hyper

intéressant, on a fait des extractions hyper précises entre l'IFREMER, l'AFB pour savoir qui péchait quoi et où, on voit les navires quand ils pêchent et quand ils ne pêchent pas, c'est hyper puissant » (Décideur infranational 12). Toutefois, « à condition d'avoir les thématiciens pour nous

guider sur les traitements à faire » (Producteur 2).

A cet égard, certains usagers enquêtés avaient connaissance des travaux réalisés par l’entreprise Stratégies Mer et Littoral sur la base de données issues du système SPATIONAV. Ces derniers semblent avoir fait leurs preuves : « sur des analyses de flux, le

spectre des navires de pêche en navigation […] le boulot que SML avait fourni à l'époque avait été vraiment intéressant […], parce qu'il y avait la possibilité d'identifier quelles étaient les routes des navires de pêche, et nous on a pu se projeter sur des problématiques de navigation grâce à ça » (Usager historique 9). Un enquêté souligne : « Personne à l'heure actuelle n'arrive à

114

sortir des carrés de densité d'activité de pêche, d'activité tout court, d'une maille d'1km sur 1km, il n'y a que sur SESAM [nom du projet porté par SML] qu’ils avaient réussi à le faire. Pas même les anglais qui sont un des pays les plus avancés dans l'analyse de risque vis-à-vis des activités maritimes » (Nouvel usager 3).

Plusieurs usagers historiques soulèvent cependant les limites associées à cette méthode dans le cadre des arts dormants (ex. casiers, palangres), « parce qu’ils peuvent être sur zone

mais pas en action de pêche » (Usager historique 6). Ainsi, « on est souvent très embêtés sur les

flottilles aux arts dormants, pour travailler sur des notions de vitesse de travail, elles sont difficilement identifiables […]. Il y a tout à faire en fait dans les algorithmes de traitement derrière, qui distordent plus ou moins la réalité, on n’arrive pas toujours à faire ce qu'on veut »

(Usager historique 9). Aux côtés de cette limite spécifique aux arts dormants, un enquêté évoque la contrainte que représente la période d’émission du VMS (i.e. intervalle de temps entre chaque émission de données) : avec « un point toutes les 10min - de mémoire67 », « ils avaient

déjà traversé la zone qu’on ne les avait pas vu » (Nouvel usager 3).

Quoi qu’il en soit, « en termes de traitement, il y a un potentiel de développement incroyable,

plein de choses à faire » (Nouvel usager 5) sur la base de ces techniques, « mais aujourd'hui, on ne

travaille pas assez dessus » (Décideur national 1). Les raisons ? « Manque de temps, de moyens, et

culturel aussi : la big data, c'est nouveau » (Nouvel usager 2), et « aller dans le détail, ça fait des

monceaux de données à traiter » (Décideur infranational 6), « on est tout de suite sur des quantités

d'info hyper importantes, donc il faut des serveurs, etc. » (Décideur infranational 12).

67 La période d’émission (ou « fréquence de rapport ») du dispositif VMS est variable, elle peut évoluer selon la vitesse du navire mais aussi selon la volonté des autorités régulatrices. Elle est généralement comprise entre 5 minutes et 24h.

115

SYNTHESE du 1. Potentiels et enjeux techniques des données de surveillance.

Cette première partie des résultats visait à analyser la pertinence de l’hypothèse selon laquelle les usages des données de surveillance pour la PEM sont contraints par les limites techniques des systèmes de surveillance maritime (couverture incomplète de la flotte, fiabilité), et donc d’une inadéquation entre les données qu’ils produisent et les besoins de la PEM (cf. Conclusion Partie 1).

De l’avis d’un grand nombre d’enquêtés, l’essor de la surveillance maritime a permis de mettre un terme à des siècles d’invisibilité en mer, et de produire des données présentant un réel potentiel pour la description des dynamiques spatiales et temporelles des activités maritimes. En France, l’AIS apparait comme une donnée privilégiée, familière pour la grande majorité des enquêtés. Ces derniers pointent régulièrement, aux côtés des potentiels du système, une limite majeure de couverture de la flotte, en particulier pour les navires opérant en eaux côtières. Les données VMS, spécifiques à la pêche, sont connues de la majorité des enquêtés, mais rarement manipulées par ces derniers. Comme pour l’AIS, les enquêtés pointent les limites du système VMS en termes de couverture de la flotte, qui le rendent inadapté à la description des activités des navires de moins de 12m, pourtant majoritaires dans les eaux françaises (cf. P1-Chap.2.2.3). En somme, les deux données les plus utilisées par les enquêtés (AIS et VMS) présentent selon eux des lacunes qui les rendent partiellement inadaptés aux besoins de la PEM, particulièrement à proximité des côtés. Le système SPATIONAV, méconnu d’une grande partie des enquêtés, est identifié par ceux les connaissant comme présentant un potentiel pour compléter le spectre sur les activités côtières, notamment par son intégration des données radars complémentés de données des sémaphores. Quelle que soit la portion des activités visible par ces différents systèmes, le potentiel des traitements destinés à caractériser les activités à partir de données de surveillance géolocalisées est considéré comme important.

Ces résultats tendent à valider, au moins partiellement, l’hypothèse susmentionnée. Pour autant, les multiples potentiels mis en avant par les enquêtés indiquent que ces limites ne peuvent être le seul frein à leur mobilisation, et amènent à considérer la seconde hypothèse relative la circulation limitée des données de surveillance maritime.

116

2. Une circulation limitée de données de surveillance : contraintes