Le deep learning pour développer des filets intelligents de chalutiers au coeur du projet Game of Trawls

projet GAME OF TRAWLS IFREMER IRISA Marport Université Bretagne Sud

Chaque année, 20 millions de tonnes de poissons pris dans des filets sont soit rejetés à la mer, souvent morts, soit ramenés à quai mais non-commercialisés, soit un quart de la pêche mondiale. Un gaspillage conséquent et surtout un grave problème pour l’environnement et la faune. C’est ce qui a motivé le projet GAME OF TRAWLS (Giving Artificial Monitoring intElligence tO Fishing TRAWLS) qui va permettre le tri des poissons dans le filet encore à l’eau. L’institut Ifremer de Lorient en partenariat avec la société Marport et le Comité départemental des pêches maritimes et des élevages marins du Morbihan, a fait appel aux spécialistes en détection et réseaux de neurones de l’Université Bretagne Sud.

La pêche au chalut a une mauvaise image : on lui reproche ses pratiques très invasives sur les écosystèmes et le nombre de captures involontaires. Des solutions sont proposées pour concilier intérêts économiques et protection environnementale. Julien Simon, du Laboratoire de technologie et biologie halieutique de l’Ifremer, explique :

“Un chalut c’est comme une grande épuisette, on la remorque derrière le navire pendant plusieurs heures sans avoir connaissance de ce qui y entre en temps réel, à savoir est-ce que ce sont des espèces qui sont ciblées par le pêcheur ou non”.

Afin d’aider les pêcheurs à réduire leur impact, l’Ifremer a fait appel aux experts en détection et réseaux de neurones de l’Université Bretagne Sud et plus particulièrement à l’équipe Obélix de IRISA (Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires), dont l’objectif est le traitement d’images complexes à des fins environnementales.

La reconnaissance du vivant en temps réel et, qui plus est, en mouvement dans un milieu peu éclairé est compliquée. Pour cela, les informaticiens assemblent des réseaux de neurones en incrémentant une grande quantité de données.

Luc Courtrai, maître de conférences en informatique, spécialiste en télédétection et réseaux de neurones, et membre de l’IRISA explique :

“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.”

Jean-Christophe Burnel, ingénieur d’étude à l’IRISA, ajoute:

“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”.

25 espèces sont intégrées pour l’instant

Depuis février 2019, Irisa et Ifremer collaborent à ce projet dont les phases de test et le terme sont fixés 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…). Luc Courtrai explique :

“L’intérêt pour les pêcheurs est, par exemple, de distinguer les langoustines des galathées qui ne sont pas commercialisées”

Des capteurs et caméras installés à l’entrée du chalut permettront le comptage et la mesure des prises, et ainsi de décider de conserver la prise ou d’activer l’ouverture d’une trappe à l’aide du logiciel. Éric Guygniec, à la tête de l’armement breton Apak et partenaire du projet, souligne :

“Cela ne m’intéresse pas d’avoir le poisson sur le pont et de le trier une fois qu’il est mort, je préfère le trier sur le fond. Avec un tel dispositif on sait à tout moment ce qui rentre dans le filet, la taille du poisson et l’espèce, et si l’espèce ne nous intéresse pas on peut ouvrir une trappe”.

La mise sur le marché du filet intelligent devrait avoir lieu en 2025 mais les pêcheurs et entreprises de chalutiers évoquent les coûts importants de ce système.

l’Ifremer teste également un filet pélagique, évoluant entre la surface et le fond sans entrer en contact avec celui-ci pour préserver l’écosystème, également doté de caméras et de capteurs. Julien Simon explique :

“En fonction de la présence d’espèces ciblées ou non ciblées, le chalut va se mettre en mode pêche ou en mode vol afin d’éviter d’avoir un impact sur les fonds marins”.


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