Le projet AIME mobilise l'intelligence artificielle pour intégrer des données hétérogènes — images satellitaires, images et vidéos sous-marines, ADN environnemental, coordonnées GPS et télémétrie — et produire des indicateurs de biodiversité marine à différentes échelles. Les méthodes combinent apprentissage profond, ontologies et bases de connaissances, traitement du langage naturel, apprentissage automatique et réseaux bayésiens dynamiques, avec une hybridation entre approches symboliques et sous-symboliques visant à renforcer la robustesse et la précision des indicateurs.

biologie marine, bioindicateurs, océanographie, intelligence artificielle

Le projet SMART-WING innove en développant une aile intelligente capable d'alterner automatiquement entre les modes hautes et basses altitude en fonction de la présence d'animaux. Grâce à l'intelligence artificielle embarquée, l'aile détecte la mégafaune en temps réel, descend automatiquement pour capturer des images haute résolution, puis reprend son vol. Ce système permettra ainsi de collecter des données précises sur de vastes surfaces, de manière autonome, efficace et respectueuse de l'environnement.

biologie marine, océanographie biologique

Le projet Nawras mobilise l'intelligence artificielle pour évaluer la capacité du droit à protéger l'environnement marin. Il développe une méthodologie associant sciences juridiques et IA pour identifier des indicateurs permettant de mesurer « où, quand et comment le droit protège les océans », l'intelligence artificielle automatisant l'extraction des informations juridiques.

droit, biologie marine, océanographie, intelligence artificielle