Système d'identification automatique

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Le Système d'identification automatique (SIA) ou Automatic Identification System (AIS) en anglais est un système d’échanges automatisés de messages entre navires par radio VHF qui permet aux navires et aux systèmes de surveillance de trafic (CROSS en France) de connaître l'identité, le statut, la position et la route des navires se situant dans la zone de navigation. Sa mise en place initiale a été motivée par des raisons de sécurité, afin de prévenir les collisions en mer.

Le chapitre V de la Convention SOLAS imposait que les navires de jauge brute supérieure à 300 effectuant des voyages internationaux (ou 500 pour les navires uniquement engagés dans des opérations domestiques) soient équipés de ce dispositif d'ici juillet 2007 au plus tard[1].

Pour les navires de commerce, le système doit pouvoir être interfacé à un ordinateur externe pour une éventuelle utilisation par un pilote.

Affichage du trafic en Manche Est fourni par l'AIS

Fonctionnement[modifier | modifier le code]

Schéma général

L'AIS est composé d'un émetteur, de 2 récepteurs TDMA VHF[2], d'un calculateur, d'un système ASN (appel sélectif numérique), d'un système de positionnement par satellite, d'un DCU (Display Control Unit : écran de contrôle) et est interfacé avec les instruments du navire (compas gyroscopique ou satellitaire, indicateur de vitesse de changement de cap (optionnel), loch…).

Le signal est multiplexé pour éviter que les navires ne se brouillent mutuellement en émettant au même moment. Pour accroître la capacité du système, la fréquence de rafraîchissement est modulée en fonction de la vitesse du navire et de ses évolutions : un navire lent et suivant une route rectiligne rafraîchira ses données avec une fréquence plus espacée.

Le multiplexage temporel est assez complexe. Chaque minute est divisée en 2 250 intervalles ('slots' en anglais). L'attribution d'un intervalle d'émission (incrémental, fixe, aléatoire, auto-organisé)[3] fait appel à plusieurs algorithmes en fonction du mode de fonctionnement. La référence temporelle peut être primaire (UTC) ou secondaire (basée sur la réception d'autres messages).

La portée des communications VHF au sol étant limitée par la rotondité de la Terre, plusieurs entreprises se sont lancées dans la réception des signaux AIS par satellite[4],[5],[6]. Le système n'ayant pas été prévu pour une telle réception, il a fallu résoudre certaines difficultés techniques, notamment la résolution des collisions entre messages émanant de nombreux navires se trouvant dans la zone de couverture[7]. Un certain degré de collision de messages est cependant inévitable du fait de la nature même des algorithmes de multiplexage, ce degré étant plus élevé dans des zones très fréquentées, par exemple au large des Pays-Bas, que dans les zones présentant moins de trafic.

Codage[modifier | modifier le code]

Trame AIS. On distingue clairement le préambule et les deux marqueurs HDLC.

AIS utilise les deux fréquences VHF 161,975 MHz et 162,025 MHz qui ont été réservées dans le monde entier pour cette application[8]. Le type de modulation est GMSK (Gaussian Minimum Shift Keying) et le débit 9 600 bauds. Les paquets contiennent 168 ou 440 bits, ils sont précédés d'un préambule de 24 bits permettant de synchroniser le récepteur. Les trames sont de type HDLC (qui comporte un code de contrôle de redondance cyclique (CRC)) et sont encodées en NRZI[9]. L'empreinte sonore de AIS est proche du bruit de fond, et les trames ne durent que 30 ms.

La liaison avec l'ordinateur s'effectue généralement par communication série (plus récemment en communication série sur USB) en suivant la norme NMEA 0183[10] avec des lignes du genre :

!AIVDM,1,1,,A,133i3fgP00PIiB0Lw57@0?vl2@?Q,0*6E
!AIVDM,1,1,,B,533i3fT00000uC;OK01@<P4q@<PE>380000000000P@64ufj00hk2ACU84hE2DiP@00000,0*66

Applications[modifier | modifier le code]

L'AIS permet d'identifier les navires lorsque la reconnaissance visuelle ou radar n'est plus possible (nuit, temps de brume, faibles échos radars). Des systèmes AIS sont installés sur des marques flottantes (bouées) ou fixes (phares) afin de pouvoir les identifier plus rapidement.

L'AIS peut être utile pour éviter les collisions mais avec certaines limitations liées à sa faible présence actuelle à bord des petits bateaux, mais surtout il n'est pas mentionné dans le texte du règlement international pour prévenir les abordages en mer. Certains dysfonctionnements ont été rapportés (mauvaise position de la cible), il est conseillé comme pour tout système électronique de ne pas lui accorder une confiance aveugle, mais de toujours vérifier par d'autres moyens, ce n'est pas un appareil de navigation.

D'autres utilisations sont envisagées comme la transmission aux navires par les stations terrestres des positions des obstructions (épaves, écueils).

L'AIS devrait également faciliter la coordination des opérations de sauvetage en permettant aux stations terrestres (sémaphores, CROSS) d'identifier les navires les plus à même de se porter sur les lieux du sinistre. L'efficacité de l'AIS dans ce domaine est toutefois limitée par la portée de la radio VHF (30 à 50 milles au niveau de la mer), bien que l'équipement AIS des aéronefs de recherche et sauvetage sont prévues dans les spécifications techniques du système (message numéro 9).

Il permet la transmission de messages adressés à tous (il s'agit du cas général, la grande majorité des messages émis sont effectués sur un intervalle préalablement réservé), ou à une cible particulière (identifiée à portée).

Depuis décembre 2015, l'AIS est également utilisé pour mesurer les courants de surface des océans en temps-réel[11], en utilisant notamment la différence entre le cap vrai (à savoir la direction dans laquelle le navire pointe sa proue, heading en anglais) et la direction du mouvement (à savoir la route sur le fond, course over ground en anglais).

DCU

Les informations transmises[modifier | modifier le code]

Données d'une cible

A une fréquence variable selon que le navire est en mouvement (toutes les 2 à 10 secondes) ou à l'arrêt (toutes les 3 minutes), un navire équipé de l'AIS transmet les informations suivantes (NB : certains capteurs supplémentaires sont nécessaires pour cette liste) :

  • Numéro MMSI : identifiant unique du navire
  • Statuts de navigation, par exemple : amarré, au mouillage, faisant route au moteur, à capacité de manœuvre restreinte, échoué, en opérations de pêche, handicapé par son tirant d'eau, faisant route à la voile (cette information n'est pas toujours très fiable car indiquée par le chef de quart qui oublie parfois de changer de statut ; on peut croiser de nombreux exemples de navires "amarrés" au milieu de l'océan faisant route à 15 nœuds)
  • Route sur le fond
  • Vitesse sur le fond
  • Vitesse de changement de cap (Taux instantané de giration)
  • Position : latitude et longitude avec une précision de 1/10000 de minute (précision non fiable aujourd'hui)
  • Cap vrai (information venant d'un compas)
  • Heure UTC

De plus, toutes les six minutes les informations suivantes sont transmises :

  • Numéro d'appel sélectif
  • Nom du navire
  • Type de bâtiment ou de cargaison (ex. : marchandises dangereuses)
  • Dimensions du navire
  • Position de l'antenne AIS sur le bateau
  • Type d'instrument de positionnement : satellitaire (GPS, GLONASS, Galileo, ou une combinaison), radio (Loran-C, Chayka) ou relevée par l'équipage
  • Tirant d'eau (les mises à jour à l'initiative du chef de quart)
  • Destination (indiquée par le chef de quart)
  • ETA : estimation de l'heure d'arrivée à destination (renseigné par le chef de quart)
  • Nombre de personnes à bord (indiqué par le chef de quart)

Il convient de noter que certaines données sont issues, soit directement, soit après calcul, de données de capteurs, alors que d'autres sont des données renseignées par l'équipage, à fréquence variable (la destination à chaque voyage, l'heure estimée d'arrivée à intervalle variable).

Si le navire venait à changer de nom ou de pavillon, les modifications du nom du navire et/ou de son identifiant (MMSI) devront alors être effectuées par un technicien par reprogrammation d'une EPROM.

Il est possible de couper l'émission des données, cette possibilité doit être effectuée en toute connaissance de cause, car il sera possible en cas d'événement de mer (par exemple : abordage, opérations SAR) de connaître par la suite l'heure de la coupure de ces émissions, qui demeure sous l'entière responsabilité du capitaine. Le fait de mettre l'écran de contrôle (DCU) sur arrêt ne coupe pas l'émission des données, il faut entrer dans un menu. Arrêter le DCU peut par contre perturber le système de navigation intégré si celui-ci en fait partie.

Application à la plaisance[modifier | modifier le code]

L'information fournie peut être affichée sur un ordinateur interfacé avec un récepteur VHF à condition de disposer d'un logiciel de décodage. Pour la plaisance, l'exploitation des signaux AIS uniquement en réception peut donc être un complément au radar lorsqu'il faut franchir les dispositifs de séparation du trafic (« rails »).

Les usages de l'AIS[modifier | modifier le code]

L'AIS est largement utilisé pour dresser un tableau de la situation maritime à un moment donné. En raison du grand nombre de navires l'utilisant, il offre une vue large et assez fidèle de l'état du trafic maritime. La connaissance du domaine maritime, la détection des anomalies, l'analyse des trajectoires, la prédiction des navires et la fusion des données dont des domaines applicatifs importants de l'AIS[12]. De plus, les données AIS sont largement utilisées pour divers modèles applicatifs du réseau maritime et de la navigation maritime. Étant donné sa haute fréquence et l'obligation de port pour un grand nombre de navires, l'AIS fournit une image fiable de la navigation maritime, au moins pour les navires obligés de porter le système.

Compréhension de la situation maritime[modifier | modifier le code]

La compréhension de la situation maritime (en anglais Maritime Domain Awareness) est un usage majeur de l'AIS, et consiste en la détection, la classification, l'identification et la surveillance des données émises par les navires afin d'en comprendre les activités en mer[13].

Détection d'anomalies[modifier | modifier le code]

La détection et la classification des comportements anormaux sont essentielles dans la conscience situationnelle maritime, notamment pour extraire des informations contextuelles pertinentes et surveiller les systèmes autodéclaratifs (comme l'AIS) et non coopératifs (tels que l'imagerie satellite ou le radar côtier). L'opérateur doit obtenir des informations suffisamment précises pour prendre une décision et comprendre le sens des données manipulées. Parmi les critères d'évaluation, l'incertitude, l'imprécision et la véracité sont cruciaux[14]. Les anomalies peuvent être kinématiques, reflétant le mouvement du navire, ou statiques, liées aux propriétés du navire. Elles incluent des problèmes de manœuvre, de localisation ou d'interaction, et leur détection peut couvrir des cas tels que l'arrêt ou la dérive du navire, l'entrée ou la traversée d'une zone d'exclusion, ou la détection de rendez-vous[15].

Analyse de trajectoires[modifier | modifier le code]

L'analyse des trajectoires est une caractéristique principale des données AIS, car ce système fournit des données à un taux de rapport élevé permettant l'analyse des trajectoires, à condition qu'une quantité suffisante de messages soit reçue par les récepteurs, et ce en accord avec la définition suivante de la trajectoire, étant «un enregistrement de l'évolution de la position (perçue comme un point) d'un objet qui se déplace dans l'espace pendant un intervalle de temps donné afin d'atteindre un objectif donné»[16].

Pour évaluer la fiabilité des données suspectées d'être incomplètes, il est possible, d'une part, de comparer le temps écoulé entre deux messages au temps attendu (dépendant de la vitesse du navire). D'autre part, on peut calculer la position du second point en tenant compte de la position, de la vitesse et du cap du premier point afin de déterminer la fiabilité du segment. Des méthodes existent[17] pour établir une distribution statistique des positions et attribuer une valeur de risque aux points, permettant de juger de la fiabilité du segment par le biais de la quantité d'information de Shannon pour l'occurrence des événements.

L'agrégation spatiale des trajectoires basée sur les données AIS est cruciale pour l'analyse[18], avec deux approches possibles : discrète et continue. La continue préserve les motifs spatiaux et la discrète permet des mesures numériques précises des mouvements.

Prédiction du mouvement des navires[modifier | modifier le code]

La meilleure manière de suivre un navire et de prédire sa position future repose sur son mouvement. Plusieurs méthodes de prédiction existent, notamment basées sur le point, l'accélération, la direction, le vecteur ou le cap[19].

Fusion de données[modifier | modifier le code]

L'objectif de la fusion de données est d'intégrer des informations de diverses sources pour suivre les navires de zones spécifiques en temps réel et hors ligne, fournir une image de la situation maritime et combiner des systèmes coopératifs (tel que l'AIS) avec des détections non coopératives[20] (telles que le radar). Aucun capteur tel que l'AIS ou le radar ne fournit à lui seul des données suffisamment précises et régulières pour un tableau fiable de l'ensemble du trafic maritime en continu. Le radar, moins précis que l'AIS, est affecté par les conditions météorologiques, tandis que l'AIS dépend entièrement de la coopération des équipages[21], et n'équipe pas certains navires. La fusion de données multi-types et multi-sources est complexe et coûteuse en calcul. Les techniques pour les données de même type incluent l'apprentissage par réseaux de neurones, le Bayésien, le filtrage de Kalman et le raisonnement évidentiel Dempster-Shafer.

Pêcheries[modifier | modifier le code]

L'objectif de l'utilisation des données AIS dans le domaine de la pêche est d'améliorer la connaissance de la situation maritime et de lutter contre la pêche illégale, non déclarée et non réglementée, qui détruit les habitats marins, épuise les stocks halieutiques, désavantage les pêcheurs honnêtes, fausse la concurrence et affaiblit les communautés côtières[22]. Face à la nécessité de viabilité économique future des pêcheries et de la biodiversité nécessitant des stocks durables, la prise en main par les autorités des résultats des traitements de données s'avère nécessaire.

Pollution sonore[modifier | modifier le code]

L'exposition au bruit des activités humaines peut prendre différentes formes, comme les levés sismiques, les opérations avec des mâts de battage, les activités sonores militaires et le simple bruit de navigation des navires. Les données AIS aident à évaluer les composantes anthropogéniques du bruit sous-marin, tandis que les mesures acoustiques facilitent la quantification de ces activités. Toutefois, l'utilisation de l'AIS n'est pas d'une totale fiabilité pour la détermination du bruit[23], car tous les navires ne sont pas équipés d'un récepteur. Le bruit marin anthropique affecte négativement les organismes marins, tels que les mammifères, poissons et céphalopodes, en interférant avec leurs communications naturelles[24] et en engendrant un stress chronique[25].

Pollution atmosphérique[modifier | modifier le code]

Le transport maritime contribue largement à la pollution de l'air et aux émissions de gaz à effet de serre. L'estimation de ces émissions nécessite la collecte de diverses données, notamment techniques sur les navires, consommation et facteurs d'émission spécifiques, activités des navires et itinéraires maritimes. L'AIS, lorsqu'il est utilisé sur une période donnée, permet une estimation plus précise des activités des navires et une fiabilité améliorée des estimations de consommation de carburant et d'émissions[26]. Cependant, l'utilisation de l'AIS peut rencontrer des problèmes tels que sa faible pénétration dans certaines zones et sa pertinence pour les estimations aériennes autour des ports. En effet, les disparités de couverture entraînent une représentation erronée du trafic maritime. Dans les politiques de gestion de l'air, les émissions maritimes sont souvent négligées, mais elles ne devraient pas l'être[27], car les effets néfastes des émissions sur la santé humaine[28], notamment pour les particules fines, sont avérés, et le coût social des émissions de navires est estimé à 44 millions de dollars pour chaque milliard de dollars de revenus portuaires[29].

Les différents gaz pris en considération sont à la fois des gaz à effet de serre et des polluants, et comprennent le monoxyde de carbone (CO), le dioxyde de carbone (CO2), le monoxyde de soufre (SO), le dioxyde de soufre (SO2), les oxydes d'azote (NOx), les particules fines (PM2.5 et PM10), l'ozone (O3), le méthane (CH4), le protoxyde d'azote (N2O), les hydrocarbures aromatiques polycycliques, les composés organiques volatils, l'ammoniac (NH3) et les hydrocarbures (HC).

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. Division 222 - Article 222-6.18
  2. [PDF](en)Document constructeur, sur le site themys-sa.com
  3. ITDMA (Incremental), FATDMA (Fixed Access), RATDMA (Random Access), SOTDMA (Self-Organizing)
  4. (en) Jonathan Amos, « Boom in satellite ship tracking », sur BBC.com/news,
  5. (en)[PDF] « exactEarth unveils the next chapter in Satellite AIS », sur exactearth.com,
  6. Voir, par exemple, le satellite ExactView 1 (en), le projet Maritime Monitoring and Messaging Micro-Satellite (en) de l'agence spatiale canadienne, les satellites Orbcomm (satellite) (en) OG2 et les satellites norvégiens AISSat (en).
  7. Voir, par exemple, le brevet https://petakatapatentreport.appspot.com/petakatpreport?pat=8780788
  8. AIS (Automatic Identification System) Decoding, sur le site rl.se
  9. (en) Nick Foster, « AIS », sur cgran.org, The compréhensive GNU Radio archive network
  10. (en) Eric S. Raymond, « AIVDM/AIVDO protocol decoding »
  11. (en) e-Odyn.com
  12. (en) Clement Iphar, Cyril Ray et Aldo Napoli, « Uses and Misuses of the Automatic Identification System », Actes de la conférence OCEANS 2019 Marseille, IEEE,‎ , p. 1–10 (ISBN 978-1-7281-1450-7, DOI 10.1109/OCEANSE.2019.8867559, lire en ligne, consulté le )
  13. « Use of the Automatic Identification System (AIS) on Autonomous Weather Buoys for Maritime Domain Awareness Applications | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore », sur ieeexplore.ieee.org (DOI 10.1109/oceans.2006.307023, consulté le )
  14. (en) Anne-Laure Jousselme et Giuliana Pallotta, « Dissecting uncertainty-based fusion techniques for maritime anomaly detection », Actes de la 18th International Conference on Information Fusion,‎
  15. (en) Steven Horn, Cheryl Eisler, Peter Dobias et Joe Collins, « Data Requirements for Anomaly Detection », Actes de Maritime Knowledge Discovery and Anomaly Detection Workshop,‎ (lire en ligne)
  16. (en) Zhixian Yan, Jose Macedo, Christine Parent et Stefano Spaccapietra, « Trajectory Ontologies and Queries », Transactions in GIS, vol. 12, no s1,‎ , p. 75–91 (ISSN 1361-1682 et 1467-9671, DOI 10.1111/j.1467-9671.2008.01137.x, lire en ligne, consulté le )
  17. (en) Laurent Lecornu, Julien Montagner et John Puentes, « Reliability evaluation of incomplete AIS trajectories », Actes de COST MOVE Workshop on Moving Objects at Sea,‎ (lire en ligne)
  18. (en) Gennady Andrienko, Natalia Andrienko, Christophe Claramunt, Georg Fuchs et Cyril Ray, « Visual Analysis of Vessel Traffic Safety by Extracting Events and Orchestrating Interactive Filters », Actes de Maritime Knowledge Discovery and Anomaly Detection Workshop,‎ (lire en ligne)
  19. (en) Martin Redoudey, Eric Scotti, Christian Jensen, Cyril Ray et Christophe Claramunt, « Efficient Vessel Tracking with Accuracy Guarantees », Actes de Web and Wireless Geographical Information Systems,‎
  20. (en) Fabio Mazzarella, Alfredo Alessandrini, Harm Greidanus, Marlene Alvarez Alvarez, Pietro Argentieri, Domenico Nappo et Ziemba Lukasz, « Data fusion for wide-area maritime surveillance », Actes de COST MOVE Workshop on Moving Objects at Sea,‎
  21. (en) Gregor Siegert, Paweł Banys et Frank Heymann, « Improving the maritime trafffic situation assessment for a single target in a multisensor environment », Actes de l'atelier Maritime Knowledge Discovery and Anomaly Detection,‎
  22. (en) Fabio Mazzarella, Michele Vespe, Dimitrios Damalas et Giacomo Osio, « Discovering vessel activities at sea using AIS data: Mapping of fishing footprints », Actes de la 17th International Conference on Information Fusion,‎
  23. (en) Nathan D. Merchant, Enrico Pirotta, Tim R. Barton et Paul M. Thompson, « Monitoring ship noise to assess the impact of coastal developments on marine mammals », Marine Pollution Bulletin, vol. 78, nos 1-2,‎ , p. 85–95 (DOI 10.1016/j.marpolbul.2013.10.058, lire en ligne, consulté le )
  24. (en) Leila Hatch, Christopher Clark, Richard Merrick et Sofie Van Parijs, « Characterizing the Relative Contributions of Large Vessels to Total Ocean Noise Fields: A Case Study Using the Gerry E. Studds Stellwagen Bank National Marine Sanctuary », Environmental Management, vol. 42, no 5,‎ , p. 735–752 (ISSN 0364-152X et 1432-1009, DOI 10.1007/s00267-008-9169-4, lire en ligne, consulté le )
  25. (en) Nathan D. Merchant, Matthew J. Witt, Philippe Blondel et Brendan J. Godley, « Assessing sound exposure from shipping in coastal waters using a single hydrophone and Automatic Identification System (AIS) data », Marine Pollution Bulletin, vol. 64, no 7,‎ , p. 1320–1329 (DOI 10.1016/j.marpolbul.2012.05.004, lire en ligne, consulté le )
  26. (en) Apollonia Miola et Biagio Ciuffo, « Estimating air emissions from ships: Meta-analysis of modelling approaches and available data sources », Atmospheric Environment, vol. 45, no 13,‎ , p. 2242–2251 (DOI 10.1016/j.atmosenv.2011.01.046, lire en ligne, consulté le )
  27. (en) Simon K.W. Ng, Christine Loh, Chubin Lin et Veronica Booth, « Policy change driven by an AIS-assisted marine emission inventory in Hong Kong and the Pearl River Delta », Atmospheric Environment, vol. 76,‎ , p. 102–112 (DOI 10.1016/j.atmosenv.2012.07.070, lire en ligne, consulté le )
  28. (en) P.S. Yau, S.C. Lee, James J. Corbett et Chengfeng Wang, « Estimation of exhaust emission from ocean-going vessels in Hong Kong », Science of The Total Environment, vol. 431,‎ , p. 299–306 (DOI 10.1016/j.scitotenv.2012.03.092, lire en ligne, consulté le )
  29. (en) Su Song, « Ship emissions inventory, social cost and eco-efficiency in Shanghai Yangshan port », Atmospheric Environment, vol. 82,‎ , p. 288–297 (DOI 10.1016/j.atmosenv.2013.10.006, lire en ligne, consulté le )

Voir aussi[modifier | modifier le code]

Articles connexes[modifier | modifier le code]

Liens externes[modifier | modifier le code]