L’institut interdisciplinaire IngéBlue

6 projets de recherche sont menés pour l’Agence de l’innovation de défense (AID), issus des appels à projets de 2022 et 2023 :

• [Ingénierie mécanique] Nouvelles méthodes de conception de propulseurs ; projets SHIVA et RDPROP (laboratoires IRDL / ENSTA Bretagne, IRENAV / Ecole navale)
• [Ingénierie mécanique] Cycle de vie des matériaux composites : projet RECOVI (laboratoire IRDL / ENSTA Bretagne et UBO)
• [Ingénierie mécanique] Développer une suite logicielle d'outils numériques d'évaluation des performances d'une classe de navire, d'une technologie vélique ou d'une route maritime ; projet SOMOS (laboratoires IRDL/ENSTA Bretagne, LHEEA/ENSM)
• [Technologies de l'information] Géo-positionnement marin par amers à l'aide d'IA : projet OAR (laboratoire Lab-STICC/ENSTA Bretagne, le Shom)
• [Technologies de l'information] Nouvelles méthodes de traitement de données acoustiques pour l'observation des fonds marins : projet GPA2M (laboratoires Lab-STICC : ENSTA Bretagne, UBS)
   

• [Technologies de l'information] Détection et Classification d’Objets entre deux eaux à l’aide de Capteurs Hétérogènes et d’une approche apprentissage/IA : projet SafeBlue (laboratoire Lab-STICC/ENSTA Bretagne et Université de Toulon)

Les Objets Flottants Non Identifiés (OFNI) représentent une menace de plus en plus importante pour la navigation civile. L’expansion de l’utilisation de bateaux sans pilotes ou téléopérés est annoncée par de nombreux acteurs de l’économie mondiale pour notre futur proche (2025-2030). L’utilisation des drones maritimes (de surface ou sous-marins) est elle aussi en pleine expansion.  Afin d’éviter toute collision et évoluer de façon sécurisée, tous ces appareils devront être équipés de moyens leur permettant de percevoir ce qui se passe autour d’eux, dans un but de localisation et d’évitement de ce type d’obstacles. Parmi les différents OFNI qui peuvent être rencontrés, les mines constituent probablement la menace la plus importante.

SafeBlue cherche à détecter les OFNI via une nouvelle approche dans laquelle les données seront acquises au moyen de différents capteurs hétérogènes et seront traitées par des algorithmes basés sur des techniques avancées en traitement des signaux couplées à de techniques d’intelligence artificielle, notamment des techniques d’apprentissage machine ou d’apprentissage profond. Par rapport aux solutions existantes actuelles, le projet adressera également le cas d’objets totalement immergés et fusionnera l’information issue d’un plus grand nombre de capteurs à la fois optroniques et acoustiques. Un aspect novateur du projet concerne l’étude de l’interopérabilité des différents systèmes d’acquisition.