Représentants : François ALLAL et Olivier MAURY
contexte
Les enjeux d’usages (pêche, aquaculture) et de conservation de la biodiversité marine, dans le cadre du changement global, font face à des défis technologiques et des verrous de connaissance qu’il faut relever. Dans le milieu marin, l’observation in situ a toujours été un défi majeur, car l’eau de mer, contrairement à l’air, laisse peu ou pas passer les ondes électromagnétiques. De ce fait, l’observation marine a toujours été très contrainte et limitée, mais les développements de nouveaux capteurs, de stations d’écoute et de robots ouvrent de nouveaux horizons et permettent de suivre les animaux marins et d’étudier leurs déplacements individuels et/ou collectifs. Des innovations technologiques supplémentaires sont encore nécessaires pour comprendre les processus physiologiques et éthologiques sous-jacents et par là même les réponses des organismes à leur environnement. De même, des observatoires doivent être maintenus pour pouvoir qualifier les évolutions des populations et des communautés marines.
A côté du défi « Observation », la compréhension de l’évolution des écosystèmes marins passe aussi par la bancarisation, le traitement et la modélisation d’une masse considérable de données in situ et issues de modèles. Pour comprendre de manière intégrée les effets des activités humaines sur les organismes, le fonctionnement et la structure des écosystèmes marins, des modèles complexes, dit End-to-End (multi- compartiments, multi-échelles et multi-usages), ont été développés et doivent maintenant être parachevés afin de pouvoir être utilisés comme outils de gestion (que ce soit dans un cadre d’estimation de quantités d’intérêt ou de production de scenarii). Pour ce faire, il faudra formaliser, de manière théorique, mécanistique ou statistique, les nouvelles connaissances, puis confronter ces conceptualisations aux données tout en intégrant de nouvelles approches informatiques, notamment celles du big data et de l’intelligence artificielle.
Les nouveaux outils numériques sont aussi une opportunité pour la médiation scientifique et la sensibilisation de la société civile à la biodiversité marine et des enjeux pour garantir sa durabilité.
A côté du défi « Observation », la compréhension de l’évolution des écosystèmes marins passe aussi par la bancarisation, le traitement et la modélisation d’une masse considérable de données in situ et issues de modèles. Pour comprendre de manière intégrée les effets des activités humaines sur les organismes, le fonctionnement et la structure des écosystèmes marins, des modèles complexes, dit End-to-End (multi- compartiments, multi-échelles et multi-usages), ont été développés et doivent maintenant être parachevés afin de pouvoir être utilisés comme outils de gestion (que ce soit dans un cadre d’estimation de quantités d’intérêt ou de production de scenarii). Pour ce faire, il faudra formaliser, de manière théorique, mécanistique ou statistique, les nouvelles connaissances, puis confronter ces conceptualisations aux données tout en intégrant de nouvelles approches informatiques, notamment celles du big data et de l’intelligence artificielle.
Les nouveaux outils numériques sont aussi une opportunité pour la médiation scientifique et la sensibilisation de la société civile à la biodiversité marine et des enjeux pour garantir sa durabilité.
DEFIS
• Défi 1 : Repousser les limites de l’observation marine (nouveaux moyens d’observation, capteurs, collecte de données massive et automatisée)
• Défi 2 : Appliquer des approches en intelligence artificielle pour le traitement de données
• Défi 3 : Développer des modèles écosystémiques intégrés, incluant
bio-énergétique, relations biotiques et abiotiques, évolution, flottilles et marchés
• Défi 2 : Appliquer des approches en intelligence artificielle pour le traitement de données
• Défi 3 : Développer des modèles écosystémiques intégrés, incluant
bio-énergétique, relations biotiques et abiotiques, évolution, flottilles et marchés