Un nouveau partenariat entre Rolls Royce et Google devrait rendre les navires plus intelligents et capables d’apprentissage grâce à des algorithmes de machine learning avancés. C’est également un pas de plus vers l’objectif d’un navire entièrement autonome sur les eaux d’ici à 2020 fixé par Rolls Royce

L’entreprise a annoncé ce mois-ci qu’il utiliserait le Google Cloud Machine Learning pour toute une gamme d’applications conçues à la fois pour rendre les navires actuels plus sûrs et plus efficaces, et pour développer ceux de demain.

Le moteur de machine learning va d’abord être utilisé pour améliorer l’entraînement des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) déjà en usage, qui alimentent les systèmes de reconnaissance d’images des embarcations. Ceux-ci identifient et surveillent les objets pouvant être croisés en mer, et les classent en fonction du danger potentiel qu’ils représentent.

J’ai demandé à Karno Tenovuo si, après les voitures autonomes, les gens ne penseraient pas que des navires autonomes seraient relativement faciles à concevoir. Après tout, ne naviguent-ils pas principalement en ligne droite, avec bien moins de trafic à prendre en compte ? Il m’a vite montré que je me trompais.

« Une IA de voiture standard est faite pour remplacer un humain, le conducteur, tandis qu’un navire marchand type compte plus de vingt membres d’équipage et qu’il faut donc prendre en compte toutes les tâches qu’ils exécuteraient sur le bateau. Sur plusieurs aspects, la complexité est bien plus importante qu’avec une voiture », m’a-t-il expliqué.

« Ainsi, avec une voiture, vous avez besoin de navigation et d’observation (la vision numérique), a-t-il continué. Mais avec un navire, vous devez aussi vous concentrer sur ce qui se passe à l’intérieur du bateau, et sur les autres tâches et missions dont il est chargé. En salle des machines il faut prendre en compte la santé du personnel et la gestion en elle-même. »

« Et quand on regarde ce qui se passe sur le pont, on voit qu’il faut remplacer la manipulation de la cargaison et s’assurer qu’elle est transportée sans danger. Il vous faut donc des systèmes de contrôle totalement différents, des systèmes de vision numérique et de robotique. »

Les premiers algorithmes de machine learning que Rolls Royce installera sur ses navires fonctionneront avec le même logiciel à réseau neuronal qui alimente aujourd’hui les applications de recherche vocale et de recherche d’image de Google. Cela veut dire que les systèmes détectant les dangers en mer ont déjà été entraînés par des millions de gens qui les utilisent quotidiennement pour des tâches semblables, comme trouver une image d’objet ou de danger potentiel que les navires pourraient croiser sur leur route.

Leur apprentissage va maintenant être amélioré grâce à d’immense bases de données créées par Rolls Royce à partir d’appareils photos, de capteurs et de scanners embarqués sur les navires. Cette approche reposant sur le partage de données permet aux données et à l’apprentissage d’être mis en commun par les navires, mais aussi par les centres de contrôles terrestre, partout dans le monde.