{"id":53250,"date":"2026-02-24T08:00:15","date_gmt":"2026-02-24T13:00:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/?p=53250"},"modified":"2026-01-27T10:27:09","modified_gmt":"2026-01-27T15:27:09","slug":"mahassen-ardhaoui-etudiante-au-doctorat-en-ingenierie-soutient-sa-these","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/2026\/02\/24\/mahassen-ardhaoui-etudiante-au-doctorat-en-ingenierie-soutient-sa-these\/","title":{"rendered":"Mahassen Ardhaoui, \u00e9tudiante au doctorat en ing\u00e9nierie, soutient sa th\u00e8se"},"content":{"rendered":"

Finissante au doctorat en ing\u00e9nierie<\/a>, Mahassen Ardhaoui a effectu\u00e9 sa soutenance de th\u00e8se le 23 f\u00e9vrier 2026. Sous la direction de recherche de Martin Otis<\/a> (UQAC), sa th\u00e8se a pour titre \u00ab Autonomisation et optimisation du transport maritime pour r\u00e9duire l\u2019impact sonore sur les c\u00e9tac\u00e9s \u00bb.<\/p>\n

Sous la pr\u00e9sidence d’Issouf Fofana<\/a> (UQAC), le jury d’\u00e9valuation \u00e9tait compos\u00e9 de Mohamad Saad (UQAT) et d’Anthony Desch\u00eanes (Universit\u00e9 Laval)<\/p>\n

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R\u00e9sum\u00e9 de la th\u00e8se<\/h5>\n

La croissance du transport maritime, essentielle au d\u00e9veloppement \u00e9conomique, entra\u00eene une pollution sonore sous-marine de plus en plus pr\u00e9occupante, en particulier dans les zones \u00e9cologiquement sensibles. Ce bruit, g\u00e9n\u00e9r\u00e9 principalement par les h\u00e9lices et moteurs des navires, perturbe fortement les mammif\u00e8res marins, notamment les b\u00e9lugas pr\u00e9sents dans l\u2019estuaire du Saint-Laurent. Leur d\u00e9pendance au son pour communiquer, s\u2019orienter et localiser leurs proies les rend particuli\u00e8rement vuln\u00e9rables. Ces nuisances acoustiques, combin\u00e9es aux risques de collision, contribuent directement au d\u00e9clin de cette esp\u00e8ce d\u00e9j\u00e0 menac\u00e9e. Malgr\u00e9 les efforts d\u00e9ploy\u00e9s dans le domaine de la navigation s\u00e9curitaire, les syst\u00e8mes actuels restent limit\u00e9s, ils int\u00e8grent rarement les effets du bruit sous-marin ou les interactions avec les habitats naturels en temps r\u00e9el.<\/p>\n

Face \u00e0 ces limites, ce projet propose une approche int\u00e9gr\u00e9e en se basant sur trois objectifs principaux. Le premier consiste \u00e0 d\u00e9velopper un simulateur de navigation capable de mod\u00e9liser la dynamique des navires en interaction avec les conditions environnementales et la pr\u00e9sence dynamique des c\u00e9tac\u00e9s, tout en int\u00e9grant un module de contr\u00f4le du r\u00e9gime moteur (RPM) afin d\u2019ajuster la vitesse de rotation des h\u00e9lices en fonction du niveau de pression sonore per\u00e7u dans l\u2019environnement marin. Le deuxi\u00e8me vise \u00e0 concevoir une strat\u00e9gie de planification des chemins des navires, prenant en compte les contraintes physiques et \u00e9cologiques, afin de r\u00e9duire le bruit sous-marin et les risques de collision tout en assurant la viabilit\u00e9 op\u00e9rationnelle. Le troisi\u00e8me objectif porte sur la dimension temporelle avec l\u2019optimisation du temps de d\u00e9part (Estimated Time of Departure, ETD). En int\u00e9grant les fen\u00eatres de mar\u00e9e et les contraintes op\u00e9rationnelles, cette optimisation permet de minimiser les attentes, de respecter les heures d\u2019arriv\u00e9e cibl\u00e9es (ETA) et de r\u00e9duire l\u2019empreinte \u00e9nerg\u00e9tique et acoustique globale des trajets.<\/p>\n

\nVoir plus<\/strong><\/summary>\n

Pour y parvenir, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 une m\u00e9thodologie structur\u00e9e autour de ces trois volets principaux. Le premier volet consiste \u00e0 cr\u00e9er un simulateur maritime fond\u00e9 sur la librairie MSS, afin de mod\u00e9liser avec pr\u00e9cision le comportement dynamique du navire et son interaction avec l\u2019environnement marin. Ce simulateur utilise le mod\u00e8le de Wittekind pour estimer le bruit \u00e0 la source, et le mod\u00e8le de perte de transmission pour calculer le niveau de la pression sonore (Sound Pressure Level – SPL) per\u00e7u \u00e0 la position des c\u00e9tac\u00e9s. Il prend en compte des param\u00e8tres environnementaux tels que la temp\u00e9rature, la salinit\u00e9, 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\u2019intensifie, provoquant des perturbations significatives pour les c\u00e9tac\u00e9s. Pour limiter cet impact, nous avons int\u00e9gr\u00e9 une strat\u00e9gie de r\u00e9gulation de la vitesse de rotation des h\u00e9lices (Revolutions Per Minute \u2013 RPM), ajust\u00e9e dynamiquement selon la proximit\u00e9 des zones sensibles. Cette r\u00e9gulation s\u2019appuie sur un seuil SPL de 130 dB et sur un algorithme d\u2019ajustement temps r\u00e9el du CRPM, int\u00e9gr\u00e9 dans un simulateur d\u00e9velopp\u00e9 sous Simulink avec un contr\u00f4leur PID et une loi de guidage ILOS. En parall\u00e8le, nous avons mis en place un second volet bas\u00e9 sur la planification automatique des chemins maritimes, avec l\u2019objectif d\u2019\u00e9viter strictement les zones \u00e0 pr\u00e9server. Nous avons compar\u00e9 plusieurs algorithmes de planification dont Theta*, Skeletonized Theta* et S-Theta* afin d\u2019identifier celui le plus adapt\u00e9 \u00e0 notre projet. Cette analyse a conduit au choix de l\u2019algorithme Low-Steering S-Theta*, que nous avons impl\u00e9ment\u00e9 pour g\u00e9n\u00e9rer des chemins optimaux et continus \u00e0 travers des cartes d\u2019obstacles. La planification repose sur une segmentation des images satellitaires, la g\u00e9n\u00e9ration d\u2019un squelette topologique, et la construction d\u2019un champ de potentiel artificiel (APF) utilis\u00e9 pour guider la chemin g\u00e9n\u00e9r\u00e9.<\/p>\n

Enfin, un troisi\u00e8me volet a \u00e9t\u00e9 consacr\u00e9 \u00e0 l\u2019optimisation temporelle du temps de d\u00e9part (ETD). L\u2019objectif est d\u2019adapter le moment de d\u00e9part afin de r\u00e9duire l\u2019exposition acoustique cumulative, de limiter les attentes dues aux mar\u00e9es et d\u2019am\u00e9liorer la consommation \u00e9nerg\u00e9tique. Pour ce faire, nous avons formul\u00e9 une fonction objectif int\u00e9grant le respect de l\u2019ETA cible, la minimisation du temps d\u2019attente et la r\u00e9duction du co\u00fbt \u00e9nerg\u00e9tique global. L\u2019optimisation a \u00e9t\u00e9 r\u00e9solue \u00e0 l\u2019aide de la m\u00e9thode CMS Routing, une proc\u00e9dure d\u00e9terministe et it\u00e9rative permettant de mettre \u00e0 jour le temps de d\u00e9part optimal jusqu\u2019\u00e0 convergence. Les r\u00e9sultats d\u00e9montrent l\u2019efficacit\u00e9 de cette triple approche. D\u2019une part, l\u2019ajustement intelligent du RPM permet de r\u00e9duire significativement l\u2019\u00e9mission 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 d\u00e9passent le seuil de 130 dB re 1 \u00b5Pa accept\u00e9 par les c\u00e9tac\u00e9s. En revanche, lorsque nous ajustons le RPM, tout en conservant les m\u00eames conditions (vitesse et distance entre les navires et les c\u00e9tac\u00e9s), le SPL reste \u00e0 130 dB re 1 \u00b5Pa ou moins. D\u2019autre part, les chemins g\u00e9n\u00e9r\u00e9s respectent rigoureusement les zones interdites tout en optimisant le parcours du navire. Nos r\u00e9sultats montrent que les chemins produits par S-Theta* tiennent compte des contraintes environnementales et physiques de la zone d\u2019\u00e9tude. Les chemins sont fluides, \u00e9vitent les zones de risque calcul\u00e9es dynamiquement en fonction du SPL, et ne pr\u00e9sentent pas de virages brusques, ce qui am\u00e9liore la stabilit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 de la navigation.<\/p>\n

Les r\u00e9sultats montrent aussi que l\u2019optimisation temporelle permet d\u2019atteindre un compromis satisfaisant entre faisabilit\u00e9 op\u00e9rationnelle et respect des contraintes environnementales. En particulier, l\u2019ajustement du d\u00e9part contribue \u00e0 r\u00e9duire la dur\u00e9e d\u2019exposition au bruit sous-marin, \u00e0 \u00e9viter les p\u00e9riodes d\u00e9favorables impos\u00e9es par les mar\u00e9es et \u00e0 limiter la consommation globale de carburant. Cette dimension temporelle vient ainsi compl\u00e9ter les approches pr\u00e9c\u00e9dentes en renfor\u00e7ant la robustesse de la planification et en offrant un outil suppl\u00e9mentaire pour concilier performance op\u00e9rationnelle et pr\u00e9servation des \u00e9cosyst\u00e8mes marins.<\/p>\n

Ainsi, cette strat\u00e9gie repr\u00e9sente une avanc\u00e9e vers une navigation automatis\u00e9e plus responsable, capable d\u2019allier performance op\u00e9rationnelle et respect de l\u2019environnement. Gr\u00e2ce \u00e0 son approche int\u00e9gr\u00e9e combinant mod\u00e9lisation physique, intelligence algorithmique et simulation r\u00e9aliste. Notre projet apporte une contribution originale \u00e0 la planification autonome des routes maritimes. Il offre une r\u00e9ponse concr\u00e8te aux enjeux actuels de cohabitation entre d\u00e9veloppement technologique et pr\u00e9servation des \u00e9cosyst\u00e8mes marins.<\/p>\n<\/details>\n

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F\u00e9licitations \u00e0 Mahassen Ardhaoui pour la soutenance de sa th\u00e8se de doctorat!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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