{"id":1073,"date":"2024-03-06T06:48:49","date_gmt":"2024-03-06T11:48:49","guid":{"rendered":"https:\/\/gstsstg.wpenginepowered.com\/?p=1073"},"modified":"2026-05-11T08:01:19","modified_gmt":"2026-05-11T12:01:19","slug":"intelligence-centree-sur-lutilisateur-a-partir-dune-mer-de-donnees-maritimes-avec-ociana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ociana.com\/fr\/user-centric-intelligence-from-a-sea-of-maritime-data-with-ociana\/","title":{"rendered":"Intelligence centr\u00e9e sur l'utilisateur \u00e0 partir d'une mer de donn\u00e9es maritimes avec OCIANA\u2122"},"content":{"rendered":"
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La d\u00e9t\u00e9rioration des conditions macro\u00e9conomiques \u00e0 travers le monde, associ\u00e9e \u00e0 l'intensification des tensions g\u00e9opolitiques ainsi qu'\u00e0 des diff\u00e9rends de longue date dans des zones telles que la mer de Chine m\u00e9ridionale, a un ensemble complexe d'effets en aval sur le paysage maritime. GSTS a fait ses preuves dans la fourniture de solutions maritimes de pointe bas\u00e9es sur l'intelligence artificielle (IA) con\u00e7ues pour sauver des vies, de l'\u00e9nergie et l'environnement. La plateforme exclusive de GSTS, OCIANA\u2122\u00a0<\/span>a \u00e9t\u00e9 reconnu pour sa capacit\u00e9 \u00e0 d\u00e9tecter les menaces maritimes dans les r\u00e9gions c\u00f4ti\u00e8res \u00e0 l'\u00e9chelle mondiale. Ce livre blanc pr\u00e9sente la complexit\u00e9 croissante de l'\u00e9valuation des risques maritimes et illustre comment la combinaison de nouvelles m\u00e9thodes d'intelligence artificielle et d'une expertise sectorielle permet de d\u00e9tecter et de caract\u00e9riser les changements subtils des risques maritimes \u00e0 l'\u00e9chelle mondiale.<\/span><\/p>

\u00c0 tous les niveaux, le secteur maritime a manifest\u00e9 des pr\u00e9occupations du point de vue de la s\u00e9curit\u00e9 au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, avec une tendance constante en mati\u00e8re d'actes de piraterie signal\u00e9s, de pertes totales de cargaisons et de p\u00eache ill\u00e9gale. Plusieurs facteurs ont contribu\u00e9 \u00e0 att\u00e9nuer ces effets n\u00e9gatifs, notamment la coop\u00e9ration internationale, une prise de conscience accrue et le renforcement des capacit\u00e9s. Cependant, l'utilisation de technologies innovantes et la num\u00e9risation progressive du secteur maritime offrent un avantage unique. L'essor de la collecte et de l'analyse des m\u00e9gadonn\u00e9es, associ\u00e9 aux progr\u00e8s de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, ainsi qu'\u00e0 la r\u00e9volution dans l'industrie de l'observation de la Terre, a ouvert la voie \u00e0 une transformation radicale du secteur maritime.<\/span><\/p>

N\u00e9anmoins, les risques et les menaces de s\u00e9curit\u00e9 dans le secteur maritime ont une nature dynamique et les avanc\u00e9es technologiques ne garantissent pas un avenir parfaitement s\u00fbr. Dans ce tableau de la s\u00e9curit\u00e9 maritime en constante \u00e9volution, les autorit\u00e9s du secteur maritime ont besoin de renseignements exploitables en temps r\u00e9el pour garder une longueur d'avance sur les individus malveillants et prot\u00e9ger les vies, les biens et les fronti\u00e8res maritimes. Tirer des renseignements exploitables \u00e0 partir des donn\u00e9es maritimes est une t\u00e2che complexe, avec des millions de points de donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9s chaque heure sur une vaste zone op\u00e9rationnelle par un \u00e9ventail croissant de capteurs, notamment l'AIS, les satellites d'observation de la Terre, les capteurs m\u00e9t\u00e9orologiques maritimes et d'autres plateformes de capteurs. Extraire des renseignements de cet oc\u00e9an de donn\u00e9es proverbial exige de combiner une expertise hautement sp\u00e9cialis\u00e9e en mati\u00e8re de risques maritimes avec la puissance de l'informatique en nuage et de l'IA.<\/span><\/p>

Un exemple r\u00e9v\u00e9lateur de la complexit\u00e9 de cette t\u00e2che est pr\u00e9sent\u00e9 dans Park et al. 2020, o\u00f9 des donn\u00e9es AIS ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es conjointement avec diff\u00e9rentes formes d'imagerie satellitaire, notamment le radar \u00e0 synth\u00e8se d'ouverture (SAR), l'infrarouge visible et l'imagerie optique \u00e0 haute r\u00e9solution, pour d\u00e9tecter une flotte massive de 900 navires de p\u00eache op\u00e9rant ill\u00e9galement dans les eaux nord-cor\u00e9ennes. En deux ans, la flotte a captur\u00e9 plus de 164 000 tonnes m\u00e9triques d'encornets du Japon d'une valeur de pr\u00e8s d'un demi-milliard de dollars, ce qui a entra\u00een\u00e9 le d\u00e9clin des stocks d'encornets \u00e0 un quart de ceux de 1997. La n\u00e9cessit\u00e9 d'une plateforme de collecte de renseignements en temps r\u00e9el a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 mise en \u00e9vidence par l'explosion du gazoduc Nord Stream en 2022, qui a entra\u00een\u00e9 le rejet de plus de 400 000 tonnes de m\u00e9thane dans l'atmosph\u00e8re et qui est consid\u00e9r\u00e9e comme un \u201c acte d\u00e9lib\u00e9r\u00e9 et irresponsable \u201d selon l'OTAN. Bien que l'analyse r\u00e9trospective de l'imagerie satellitaire par d'autres sources montre deux navires clandestins op\u00e9rant dans la zone les jours pr\u00e9c\u00e9dant l'incident, l'attribution reste incertaine, en partie en raison du manque d'informations en temps r\u00e9el.<\/span><\/p>

Le domaine de l'IA est \u00e0 l'aube d'un changement transformateur pour notre soci\u00e9t\u00e9. GSTS propose des solutions aliment\u00e9es par l'IA qui offrent une productivit\u00e9 et une s\u00e9curit\u00e9 accrues dans le secteur maritime gr\u00e2ce \u00e0 une collaboration avanc\u00e9e sur une plateforme commune. Bien que la capacit\u00e9 de rassembler diff\u00e9rentes sources de donn\u00e9es soit essentielle, c'est la capacit\u00e9 d'analyser ces donn\u00e9es de mani\u00e8re nouvelle et innovante, ainsi que de solides bases en apprentissage automatique et en IA, qui fait la force d'OCIANA\u2122\u00a0<\/span>une plateforme v\u00e9ritablement capable d'apporter une valeur tangible. OCIANA\u2122\u00a0<\/span>convertit les donn\u00e9es en informations exploitables dont l'objectif principal est de rendre les oc\u00e9ans plus s\u00fbrs et s\u00e9curis\u00e9s.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Trouver le signal dans un oc\u00e9an de donn\u00e9es<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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L'un des d\u00e9fis associ\u00e9s \u00e0 l'interpr\u00e9tation des donn\u00e9es maritimes est le d\u00e9chiffrement de signaux mixtes et parfois contradictoires. Diff\u00e9rentes sources de donn\u00e9es peuvent \u00eatre transmises \u00e0 diverses fr\u00e9quences et, dans le cas des donn\u00e9es AIS, peuvent varier en fonction de d\u00e9tails tels que le type de navire, son comportement et la densit\u00e9 des signaux. De plus, les donn\u00e9es AIS peuvent devoir \u00eatre fusionn\u00e9es avec d'autres sources de d\u00e9tection de navires pour capturer les navires d'int\u00e9r\u00eat, tels que les capteurs RF, les capteurs optiques et les syst\u00e8mes de radar c\u00f4tier. La variabilit\u00e9 inh\u00e9rente \u00e0 la fusion de ces signaux de capteurs n\u00e9cessite une compr\u00e9hension nuanc\u00e9e de leurs propri\u00e9t\u00e9s spatiales et temporelles, ainsi que de leur relation avec l'identit\u00e9 et le comportement des navires. Dans les zones \u00e0 fort trafic maritime, la collision de signaux peut accro\u00eetre la pr\u00e9sence de bruit dans les donn\u00e9es, ce qui peut rendre difficile le suivi de certains types de navires (par exemple, les petits bateaux de p\u00eache). Ces navires ont \u00e9galement tendance \u00e0 pr\u00e9senter des sch\u00e9mas deMouvements plus erratiques, ce qui rend la t\u00e2che de pr\u00e9diction de leur comportement plus difficile. OCIANA\u2122\u00a0<\/span>a d\u00e9velopp\u00e9 de nouvelles capacit\u00e9s avanc\u00e9es pour identifier les sch\u00e9mas de navigation avant la survenance d'\u00e9v\u00e9nements anormaux ou d'infractions. Gr\u00e2ce \u00e0 la d\u00e9tection explicite de signatures spatiotemporelles, combin\u00e9es \u00e0 des param\u00e8tres auxiliaires issus de notre propre expertise en mati\u00e8re de renseignement maritime, OCIANA\u2122\u00a0<\/span>peut ainsi faire surface les \u201c sch\u00e9mas de vie \u201d critiques associ\u00e9s aux menaces maritimes.<\/span><\/p>

Combler les lacunes de l'intelligence maritime n\u00e9cessite de prendre en compte l'ensemble des signaux de capteurs. Les syst\u00e8mes AIS terrestres peuvent r\u00e9soudre efficacement les collisions de messages dans les eaux c\u00f4ti\u00e8res \u00e0 forte densit\u00e9 de trafic, mais ne parviennent pas \u00e0 d\u00e9tecter les navires en haute mer. Les syst\u00e8mes de capteurs AIS par satellite prennent en charge la surveillance \u00e0 l'\u00e9chelle mondiale, mais peuvent pr\u00e9senter une latence plus \u00e9lev\u00e9e en raison de la transmission des donn\u00e9es. Les syst\u00e8mes de surveillance par radar c\u00f4tier peuvent observer les navires dans les eaux c\u00f4ti\u00e8res m\u00eame lorsque les transpondeurs AIS sont \u00e9teints ou absents \u00e0 bordo ; cependant, la port\u00e9e g\u00e9ographique des syst\u00e8mes radar est limit\u00e9e et influenc\u00e9e par la topographie locale. De plus, les pistes radar enregistr\u00e9es peuvent \u00eatre affect\u00e9es par les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques et les propri\u00e9t\u00e9s g\u00e9om\u00e9triques des diff\u00e9rents navires. <\/span>Il n'existe pas de solution universelle pour la surveillance des menaces maritimes : l'obtention d'informations essentielles n\u00e9cessite la fusion et l'int\u00e9gration de multiples signaux gr\u00e2ce \u00e0 l'apprentissage automatique et \u00e0 l'intelligence artificielle.<\/span><\/p>

OCIANA\u2122\u00a0<\/span>a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 pour r\u00e9duire le bruit et amplifier le signal de multiples types de donn\u00e9es de signal. Gr\u00e2ce \u00e0 la fusion de sources de donn\u00e9es h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes, notamment des capteurs oc\u00e9aniques, des donn\u00e9es environnementales, de l'AIS par satellite et terrestre, des radars c\u00f4tiers et, dans certains cas, des d\u00e9tecteurs de signaux RF, GSTS a affich\u00e9 et d\u00e9ploy\u00e9 de r\u00e9centes avanc\u00e9es en mati\u00e8re d'IA pour relever avec succ\u00e8s les d\u00e9fis de la d\u00e9tection et de la surveillance des menaces maritimes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Surveillance des menaces c\u00f4ti\u00e8res avec OCIANA\u2122<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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La plateforme aliment\u00e9e par l'IA de GSTS, OCIANA\u2122\u00a0<\/span>agit comme une couche d'intelligence entre le r\u00e9seau complexe des donn\u00e9es maritimes et l'utilisateur, contribuant \u00e0 dissiper le \u201c brouillard de guerre \u201d proverbial de la situation maritime et fournissant des informations concises pour garantir la s\u00fbret\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 des r\u00e9gions c\u00f4ti\u00e8res. La plateforme est capable d'ing\u00e9rer de grands volumes de donn\u00e9es et de d\u00e9clencher des alarmes concernant les menaces maritimes c\u00f4ti\u00e8res potentielles en quasi-temps r\u00e9el, c'est-\u00e0-dire une alarme d\u00e9clench\u00e9e en moins de 5 minutes lorsqu'un navire pr\u00e9sente un comportement associ\u00e9 \u00e0 une menace potentielle.<\/p>

OCIANA\u2122 <\/span>fonctionne selon le principe de l'\u00e9tablissement de mod\u00e8les de normalit\u00e9 des navires et de l'identification des d\u00e9viations par rapport aux comportements attendus des navires. Le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les de normalit\u00e9 prend en compte un riche ensemble de conditions ambiantes, notamment les caract\u00e9ristiques g\u00e9ographiques (par exemple, le navire entre-t-il ou sort-il de la c\u00f4te dans un port d'entr\u00e9e inconnu ?), les caract\u00e9ristiques temporelles (par exemple, les sch\u00e9mas d'exploitation quotidiens, hebdomadaires et saisonniers des navires) et l'\u00e9tat de la mer. Ces mod\u00e8les de normalit\u00e9 contextuels sont ensuite utilis\u00e9s pour identifier les sch\u00e9mas de navires qui ne respectent aucun sch\u00e9ma \u00e9tabli de comportement normal, et sont signal\u00e9s comme anormaux.<\/p>

Un navire peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme anormal dans diverses conditions, telles que la vitesse du navire, les propri\u00e9t\u00e9s spatiales de ses mouvements et la r\u00e9gion dans laquelle il op\u00e8re. De plus, les mod\u00e8les de normalit\u00e9 prennent \u00e9galement en compte diff\u00e9rentes combinaisons de caract\u00e9ristiques des navires et de conditions ambiantes pour \u00e9tablir la normalit\u00e9. Par exemple, un navire \u00e9voluant en eaux peu profondes peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme normal dans son contexte isol\u00e9, un navire naviguant \u00e0 une vitesse de 8 n\u0153uds peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme normal dans son contexte isol\u00e9, mais un navire \u00e9voluant en eaux peu profondes \u00e0 une vitesse de 8 n\u0153uds (c'est-\u00e0-dire les deux conditions remplies simultan\u00e9ment) peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme anormal.<\/p>

Coastal Threats AI est capable de faire la distinction entre les anomalies susceptibles de conduire \u00e0 des menaces tangibles et les anomalies b\u00e9nignes associ\u00e9es \u00e0 un risque faible ou nul. Il int\u00e8gre le principe suivant :<\/p>

Tous les comportements anormaux de navires ne constituent pas des menaces maritimes, mais toutes les menaces maritimes doivent \u00eatre associ\u00e9es \u00e0 un comportement anormal de navire.<\/em><\/p>

Ce principe maintient le taux de fausses alarmes g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par la plateforme au minimum, garantissant ainsi que l'image du renseignement maritime n'est pas encombr\u00e9e d'informations inutiles. De plus, cette capacit\u00e9 reconna\u00eet que la normalit\u00e9 est un \u00e9tat dynamique, qui doit s'adapter et apprendre au fil du temps pour saisir les tendances de l'activit\u00e9 maritime.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Flux de travail d\u00e9crivant comment une image de donn\u00e9es maritimes brutes est r\u00e9duite \u00e0 une couche de renseignement, mettant en valeur les navires d'int\u00e9r\u00eat. La couche de renseignement met non seulement en \u00e9vidence les acteurs potentiellement malveillants, mais informe \u00e9galement sur l'activit\u00e9 malveillante en cours, telle que la p\u00eache ill\u00e9gale, la contrebande, la piraterie et les rendez-vous en mer.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Contrairement \u00e0 une solution monolithique universelle qui, dans la plupart des cas, compromet la pr\u00e9cision, en particulier dans un domaine aussi complexe que celui-ci, Coastal Threats AI se compose actuellement de plus de 50 mod\u00e8les d'apprentissage profond, chacun capturant des d\u00e9tails contextuels sp\u00e9cifiques des navires, des emplacements et de l'activit\u00e9 maritime. Ce r\u00e9seau de mod\u00e8les reste dissimul\u00e9 en arri\u00e8re-plan, et l'utilisateur n'a acc\u00e8s qu'\u00e0 un seul point d'interaction avec la plateforme, offrant ainsi une exp\u00e9rience d'apprentissage fluide aux nouveaux utilisateurs.<\/p>

De plus, un soin tout particulier a \u00e9t\u00e9 apport\u00e9 au conditionnement des fonctionnalit\u00e9s d'OCIANA sous forme d'une solution l\u00e9g\u00e8re, portable et pr\u00eate \u00e0 l'emploi (plug-and-play), ce qui se traduit par une configuration simple pour les applications maritimes existantes. La plateforme offre une grande flexibilit\u00e9 pour affiner le comportement des mod\u00e8les sous-jacents en fonction de besoins op\u00e9rationnels sp\u00e9cifiques. Par exemple, les utilisateurs peuvent modifier certains param\u00e8tres pour la rendre plus ou moins conservatrice lors de l'identification d'\u00e9carts par rapport aux sch\u00e9moins de normalit\u00e9 \u00e9tablis, rendant ainsi la plateforme interop\u00e9rable entre des eaux relativement s\u00fbres et des zones plus expos\u00e9es aux risques. OCIANA\u2122\u00a0<\/span>est \u00e9galement capable d'apprendre et s'am\u00e9liorera continuellement lorsqu'il sera d\u00e9ploy\u00e9 dans une r\u00e9gion particuli\u00e8re sur une p\u00e9riode donn\u00e9e, produisant moins de fausses alarmes et identifiant les menaces potentielles qu'il aurait pu manquer auparavant. Au fur et \u00e0 mesure que GSTS d\u00e9veloppe OCIANA\u2122\u00a0<\/span>de plus, il existe des opportunit\u00e9s d'apprentissage par renforcement \u00e0 partir de r\u00e9troaction humaine (RLHF) qui peuvent avoir un impact significatif sur les performances de la plateforme.<\/p>

La fonctionnalit\u00e9 Coastal Threats AI s'int\u00e8gre harmonieusement \u00e0 la plateforme OCIANA\u2122 pour exploiter ses fonctionnalit\u00e9s compl\u00e8tes de donn\u00e9es maritimes et d'extraction de renseignements. En s'appuyant sur l'architecture et les algorithmes d'IA d'OCIANA, Coastal Threats AI renforce la capacit\u00e9 de la plateforme \u00e0 traiter et \u00e0 interpr\u00e9ter de vastes volumes de donn\u00e9es maritimes. Cette int\u00e9gration permet l'identification efficace de menaces c\u00f4ti\u00e8res potentielles, garantissant des renseignements exploitables en temps r\u00e9el pour la s\u00e9curit\u00e9 maritime. Coastal Threats AI constitue une am\u00e9lioration majeure pour OCIANA\u2122, augmentant sa capacit\u00e9 \u00e0 fournir des r\u00e9ponses centr\u00e9es sur l'utilisateur, pr\u00e9cises et rapides face aux d\u00e9fis de la s\u00e9curit\u00e9 maritime.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Op\u00e9rationnaliser l'IA pour la s\u00fbret\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 maritimes<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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L'utilisation du ML\/IA transforme d\u00e9j\u00e0 les industries du monde entier, et les solutions technologiques vont <\/span>ne feront que se renforcer \u00e0 l'avenir. Nous croyons que l'utilisation de ces technologies a un potentiel immense <\/span>en am\u00e9liorant la s\u00fbret\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 du secteur maritime, tout en orientant \u00e9galement le secteur vers un <\/span>avenir plus durable. GSTS d\u00e9tient la puissance de ces technologies combin\u00e9es avec une grande <\/span>responsabilit\u00e9, en cr\u00e9ant une atmosph\u00e8re interne de proc\u00e9dures de filtrage rigoureuses mises en \u0153uvre \u00e0 chaque <\/span>stade de d\u00e9veloppement, et en tenant compte de mani\u00e8re continue des dimensions \u00e9thiques du travail dans ce <\/span>espace.<\/span><\/p>

Une \u00e9tape importante franchie par GSTS vers l'utilisation responsable de l'IA est d'apporter un certain niveau de <\/span>transparence de la plateforme gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation de l'IA explicable (XAI). L'opacit\u00e9 inh\u00e9rente de l'IA <\/span>les plateformes peuvent rendre difficile l'obtention de la confiance des utilisateurs lorsqu'il s'agit d'expliquer leurs d\u00e9cisions <\/span>Nous surmontons cet obstacle en associant chaque d\u00e9cision prise par OCIANA\u2122\u00a0<\/span>avec un logique <\/span>explication des d\u00e9clencheurs qui ont \u00e9t\u00e9 activ\u00e9s pour l'identification positive d'une menace maritime <\/span>cette approche permet aux utilisateurs d'acqu\u00e9rir davantage de confiance dans les d\u00e9cisions prises par la plateforme. Elle permet \u00e9galement <\/span>l'utilisateur de se faire une opinion sur le fait qu'il est d'accord ou non avec une d\u00e9cision prise par la plateforme <\/span>parce qu'ils ont acc\u00e8s \u00e0 un semblant de structure. Ainsi, les opportunit\u00e9s de continuit\u00e9 <\/span>Les am\u00e9liorations de la plateforme sont cr\u00e9\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l'apprentissage par renforcement avec un humain dans la boucle.<\/span><\/p>

Alors que le secteur maritime s'oriente vers un avenir technologiquement plus avanc\u00e9, il faut souligner <\/span>que des acteurs malveillants auront acc\u00e8s \u00e0 un ensemble similaire de plates-formes qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour surpasser et <\/span>exploiter les garanties existantes. L'adoption pr\u00e9coce des plateformes d'IA dans les op\u00e9rations quotidiennes de <\/span>le secteur maritime est une situation gagnant-gagnant car non seulement il prot\u00e8ge les actifs aujourd'hui, mais il <\/span>am\u00e9liore ces technologies lorsqu'elles apprennent des sch\u00e9mas \u00e0 long terme dans les donn\u00e9es. Un maritime <\/span>l'utilisateur qui adopte une plateforme d'IA t\u00f4t b\u00e9n\u00e9ficiera du fait que les mod\u00e8les d\u00e9ploy\u00e9s au sein <\/span>leur \u00e9cosyst\u00e8me sera finalement entra\u00een\u00e9 \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 leurs besoins uniques apr\u00e8s avoir appris de <\/span>leurs donn\u00e9es uniques et leurs utilisations op\u00e9rationnelles.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Pour en savoir plus, contactez-nous d\u00e8s aujourd'hui : sales@gsts.ca<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Worsening macro-economic conditions around the world, coupled with increasing geopolitical tensions, as well as long-standing disputes in areas such as the South China sea, has a complex array of downwind effects on the maritime landscape. 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