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Game of Trawls

Pêche durable. Le deep learning au secours des fonds marins Avec GAME OF TRAWLS (Giving Artificial Monitoring intElligence tO Fishing TRAWLS), des chercheurs en informatique de l’Université Bretagne Sud mettent leurs compétences en intelligence artificielle au profit de l’univers de la pêche au chalut.

A travers ce projet porté par l’Ifremer et en partenariat avec la société Marport et le Comité départemental des pêches maritimes et des élevages marins du Morbihan (CDPMEM56), les enjeux sont de taille.

Décriée par son aspect très invasif sur les écosystèmes et le nombre de captures involontaires, la pêche au chalut tente de concilier intérêts économiques et protection environnementale. Afin d’aider les pêcheurs à réduire leur impact, l’Ifremer (Institut Français de Recherche pour l’Exploitation de la Mer) a fait appel aux spécialistes en détection et réseaux de neurones de l’Université Bretagne Sud.

Des algorithmes pour permettre la reconnaissance du vivant en temps réel

« Depuis janvier 2019, l’obligation de débarquement interdit aux pêcheurs de rejeter les poissons indésirables à la mer », indique Luc Courtrai, maître de conférences en informatique, spécialiste en télédétection et réseaux de neurones, et membre de l’IRISA (Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires). Habituée à traiter des images satellites et autres données de masse, l’équipe Obelix de l’IRISA s’attèle ici à un projet bien complexe puisque l’entraînement des algorithmes devra permettre la reconnaissance du vivant en temps réel et, qui plus est, en mouvement dans un milieu peu éclairé. Pour cela, les informaticiens assemblent des réseaux de neurones en incrémentant une grande quantité de données. « Les réseaux de neurones existants sont entraînés sur ce domaine, mais pour classifier une espèce, l’image ne suffit plus. Il faut différents modes d’entrées : la température de l’eau, les données vidéos, acoustiques, géographiques, le PH de l’eau, etc. », reprend le chercheur. « Des caméras 3D sont en développement par la société MARPORT. Par l’acoustique elles permettent de recréer la forme du poisson, du banc, et donc d’en déduire l’espèce », ajoute Jean-Christophe Burnel, ingénieur d’étude à l’IRISA. Embauché par le laboratoire jusque septembre, il enchaînera ensuite sur une thèse en partie financée par ce projet. L’équipe dirigée par Sébastien Lefèvre, professeur en informatique, est depuis février renforcée sur ce projet par l’arrivée d’Abdelbadie Belmouhcine, post-doctorant financé par l’IFREMER.

Déjà 25 espèces intégrées

Depuis février 2019, les va-et vient s’enchaînent avec l’IFREMER, jusqu’aux phases de test et le terme du projet fixé à décembre 2021. L’équipe a commencé par intégrer quatre espèces pélagiques vivant entre la surface et le fond marin (sardines, anchois, chinchard, maquereau) et une vingtaine d’espèces de fond (crevettes, langoustines, galathées, anémones de mer…). « L’intérêt pour les pêcheurs est, par exemple, de distinguer les langoustines des galathées qui ne sont pas commercialisées », reprend Luc Courtrai. Ensuite l’affinement par le suivi des espèces permettra comptages et mesures grâce à des capteurs et caméras installés dès l’entrée du chalut. Il s’agira alors de conserver la prise ou d’activer l’ouverture d’une trappe à l’aide du logiciel.

Une adaptation aux usages des professionnels

Outre la réussite du volet détection automatique, il faudra en gagner l’expérimentation. L’ensemble de ces dispositifs informatiques et d’imageries devra en effet s’adapter parfaitement aux usages des professionnels afin d’espérer être adopté. Des outils non encombrants et souples qui se marient au dispositif de pêche ainsi qu’une communication efficace des informations entre le chalut et le bateau seront indispensables. Avec le plateau ComposiTIC, l’IRDL (Institut de Recherche Dupuy de Lôme), un autre laboratoire de l’UBS, travaille sur le boitier qui contiendra l’outil. L’objectif est d’en réduire le poids et garantir sa résistance avec le choix du matériau adéquat pour vivre en mer.

Cartes

L’équipe réalise des tests sur des systèmes GPU autonomes de petite taille, dédiés à Intelligence Artificielle (IA), qui seront embarqués sur le chalut accompagnés d’une batterie.  « L’entraînement du réseau se fait sur un PC et ensuite nous essayerons de le faire tourner sur ce type de cartes ; quitte à réduire un peu le nombre d’images à traiter par seconde, l’algorithme du tracking devra être moins complexe, mais plus rapide ».

 

 

Images de détection

 

 

@De l'oeil à la plume

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