Finissante au doctorat en ingénierie, Mahassen Ardhaoui a effectué sa soutenance de thèse le 23 février 2026. Sous la direction de recherche de Martin Otis (UQAC), sa thèse a pour titre « Autonomisation et optimisation du transport maritime pour réduire l’impact sonore sur les cétacés ».
Sous la présidence d’Issouf Fofana (UQAC), le jury d’évaluation était composé de Mohamad Saad (UQAT) et d’Anthony Deschênes (Université Laval)
Résumé de la thèse
La croissance du transport maritime, essentielle au développement économique, entraîne une pollution sonore sous-marine de plus en plus préoccupante, en particulier dans les zones écologiquement sensibles. Ce bruit, généré principalement par les hélices et moteurs des navires, perturbe fortement les mammifères marins, notamment les bélugas présents dans l’estuaire du Saint-Laurent. Leur dépendance au son pour communiquer, s’orienter et localiser leurs proies les rend particulièrement vulnérables. Ces nuisances acoustiques, combinées aux risques de collision, contribuent directement au déclin de cette espèce déjà menacée. Malgré les efforts déployés dans le domaine de la navigation sécuritaire, les systèmes actuels restent limités, ils intègrent rarement les effets du bruit sous-marin ou les interactions avec les habitats naturels en temps réel.
Face à ces limites, ce projet propose une approche intégrée en se basant sur trois objectifs principaux. Le premier consiste à développer un simulateur de navigation capable de modéliser la dynamique des navires en interaction avec les conditions environnementales et la présence dynamique des cétacés, tout en intégrant un module de contrôle du régime moteur (RPM) afin d’ajuster la vitesse de rotation des hélices en fonction du niveau de pression sonore perçu dans l’environnement marin. Le deuxième vise à concevoir une stratégie de planification des chemins des navires, prenant en compte les contraintes physiques et écologiques, afin de réduire le bruit sous-marin et les risques de collision tout en assurant la viabilité opérationnelle. Le troisième objectif porte sur la dimension temporelle avec l’optimisation du temps de départ (Estimated Time of Departure, ETD). En intégrant les fenêtres de marée et les contraintes opérationnelles, cette optimisation permet de minimiser les attentes, de respecter les heures d’arrivée ciblées (ETA) et de réduire l’empreinte énergétique et acoustique globale des trajets.
Voir plus
Pour y parvenir, nous avons développé une méthodologie structurée autour de ces trois volets principaux. Le premier volet consiste à créer un simulateur maritime fondé sur la librairie MSS, afin de modéliser avec précision le comportement dynamique du navire et son interaction avec l’environnement marin. Ce simulateur utilise le modèle de Wittekind pour estimer le bruit à la source, et le modèle de perte de transmission pour calculer le niveau de la pression sonore (Sound Pressure Level – SPL) perçu à la position des cétacés. Il prend en compte des paramètres environnementaux tels que la température, la salinité, la profondeur, ainsi que la vitesse et la direction du vent et des courants. Nos analyses confirment que plus la vitesse augmente, plus la pression sonore s’intensifie, provoquant des perturbations significatives pour les cétacés. Pour limiter cet impact, nous avons intégré une stratégie de régulation de la vitesse de rotation des hélices (Revolutions Per Minute – RPM), ajustée dynamiquement selon la proximité des zones sensibles. Cette régulation s’appuie sur un seuil SPL de 130 dB et sur un algorithme d’ajustement temps réel du CRPM, intégré dans un simulateur développé sous Simulink avec un contrôleur PID et une loi de guidage ILOS. En parallèle, nous avons mis en place un second volet basé sur la planification automatique des chemins maritimes, avec l’objectif d’éviter strictement les zones à préserver. Nous avons comparé plusieurs algorithmes de planification dont Theta*, Skeletonized Theta* et S-Theta* afin d’identifier celui le plus adapté à notre projet. Cette analyse a conduit au choix de l’algorithme Low-Steering S-Theta*, que nous avons implémenté pour générer des chemins optimaux et continus à travers des cartes d’obstacles. La planification repose sur une segmentation des images satellitaires, la génération d’un squelette topologique, et la construction d’un champ de potentiel artificiel (APF) utilisé pour guider la chemin généré.
Enfin, un troisième volet a été consacré à l’optimisation temporelle du temps de départ (ETD). L’objectif est d’adapter le moment de départ afin de réduire l’exposition acoustique cumulative, de limiter les attentes dues aux marées et d’améliorer la consommation énergétique. Pour ce faire, nous avons formulé une fonction objectif intégrant le respect de l’ETA cible, la minimisation du temps d’attente et la réduction du coût énergétique global. L’optimisation a été résolue à l’aide de la méthode CMS Routing, une procédure déterministe et itérative permettant de mettre à jour le temps de départ optimal jusqu’à convergence. Les résultats démontrent l’efficacité de cette triple approche. D’une part, l’ajustement intelligent du RPM permet de réduire significativement l’émission de bruit dans les zones critiques. La comparaison entre une configuration sans ajustement et une autre avec ajustement du RPM montre que, dans le premier cas, les pressions sonores dépassent le seuil de 130 dB re 1 µPa accepté par les cétacés. En revanche, lorsque nous ajustons le RPM, tout en conservant les mêmes conditions (vitesse et distance entre les navires et les cétacés), le SPL reste à 130 dB re 1 µPa ou moins. D’autre part, les chemins générés respectent rigoureusement les zones interdites tout en optimisant le parcours du navire. Nos résultats montrent que les chemins produits par S-Theta* tiennent compte des contraintes environnementales et physiques de la zone d’étude. Les chemins sont fluides, évitent les zones de risque calculées dynamiquement en fonction du SPL, et ne présentent pas de virages brusques, ce qui améliore la stabilité et la sécurité de la navigation.
Les résultats montrent aussi que l’optimisation temporelle permet d’atteindre un compromis satisfaisant entre faisabilité opérationnelle et respect des contraintes environnementales. En particulier, l’ajustement du départ contribue à réduire la durée d’exposition au bruit sous-marin, à éviter les périodes défavorables imposées par les marées et à limiter la consommation globale de carburant. Cette dimension temporelle vient ainsi compléter les approches précédentes en renforçant la robustesse de la planification et en offrant un outil supplémentaire pour concilier performance opérationnelle et préservation des écosystèmes marins.
Ainsi, cette stratégie représente une avancée vers une navigation automatisée plus responsable, capable d’allier performance opérationnelle et respect de l’environnement. Grâce à son approche intégrée combinant modélisation physique, intelligence algorithmique et simulation réaliste. Notre projet apporte une contribution originale à la planification autonome des routes maritimes. Il offre une réponse concrète aux enjeux actuels de cohabitation entre développement technologique et préservation des écosystèmes marins.
Félicitations à Mahassen Ardhaoui pour la soutenance de sa thèse de doctorat!
