Articulée autour d’une plateforme de pêche intelligente qui unifie les données d’environnement, d’équipements, de production et de sécurité — pour une aquaculture visible, pilotable et traçable.
01
Contexte sectoriel · CONTEXT
D’un élevage fondé sur l’expérience à un élevage piloté par les données
L’aquaculture traditionnelle repose largement sur l’expérience humaine : les systèmes d’environnement, d’équipements, de production et de sécurité fonctionnent en silos, avec des données fragmentées ; la détection des anomalies dépend d’une veille manuelle et les alertes arrivent tardivement, tandis que les décisions clés manquent d’appui chiffré — ce qui maintient à un niveau élevé les coûts de main-d’œuvre et les risques de production.
GW-OCEAN s’appuie sur une plateforme de pêche intelligente qui collecte et unifie l’ensemble des données — qualité de l’eau, météorologie, état des équipements, consommation d’énergie et vidéo sous-marine — pour constituer une chaîne numérique complète « perception — agrégation — analyse — alerte — traitement en boucle fermée » et rendre le processus d’élevage visible, pilotable et traçable.
02
Architecture de la solution · ARCHITECTURE
Architecture en sept couches + plateforme de pêche intelligente
La solution est découplée en sept couches : perception et collecte, réseau et périphérie (edge), plateforme de données, contrôle intelligent, applications métier, interaction et affichage, et support de plateforme. Les couches inférieures collectent en ligne les cinq paramètres de qualité de l’eau, la météorologie, les paramètres des équipements et la vidéo sous-marine ; la plateforme de données nettoie, encode et stocke l’ensemble avec une diffusion en temps réel à la seconde ; les couches supérieures accueillent la gestion de l’environnement, l’alerte multiniveau, les ordres de travail en boucle fermée, la traçabilité de bout en bout et la base de données des maladies des poissons. Sources de données, équipements et modèles d’IA s’ajoutent tous sous forme de modules enfichables.
Plateforme de pêche intelligente · architecture logique en sept couches (schéma)
A
Alerte intelligente multiniveauUnified Alerting
Six sources d’anomalies — qualité de l’eau, équipements, reconnaissance par IA, sécurité, stocks et énergie — convergent vers un centre de règles unique à quatre niveaux de gravité (critique / majeur / mineur / information). Des mécanismes de fiabilité tels que la confirmation sur dépassements consécutifs, la validation croisée multiparamètre, la déduplication et la suppression des rafales d’alertes, ainsi que l’escalade en cas de délai dépassé, évitent fausses alertes et omissions, avec une réponse à la seconde aux anomalies critiques.
B
Gestion de l’environnement d’élevageEnvironment
Navigation hiérarchique site — atelier — bassin, avec les cinq paramètres de qualité de l’eau en ligne et en temps réel ; un score de santé environnementale par bassin quantifie l’état de l’eau, avec analyse de corrélation avec la croissance et la consommation d’énergie, et relecture de l’historique.
C
Reconnaissance morphologique et comportementale des poissonsFish Vision AI
Des caméras stéréoscopiques / sous-marines capturent des images en continu pour estimer la longueur, le volume et le poids des poissons, comparer les courbes de croissance par lot ou par bassin, et accumuler des données annotées pour l’entraînement des modèles d’IA.
D
Base des maladies des poissons et base de connaissancesKnowledge Base
Fiches structurées des maladies, symptômes, causes et traitements, avec images de symptômes annotées ; des procédures (SOP) consultables en texte intégral pour la qualité de l’eau, les équipements et le traitement des maladies permettent au personnel de terrain de retrouver rapidement des cas similaires.
E
Ordres de travail de patrouille et validationsWork Orders
Les alertes sont converties automatiquement en ordres de travail, gérés sur tout leur cycle de vie : affectation, prise en charge, traitement et contrôle ; pointage des tournées sur carte et validations multiniveaux avec signature électronique garantissent une chaîne de traitement complète et responsable.
F
Traçabilité de bout en boutTraceability
Gestion de la filiation des lots, de l’alevin à l’élevage, à la récolte et au produit transformé, liée aux registres d’alimentation, de traitements médicamenteux, de qualité de l’eau et d’inspection ; la collecte automatique et la saisie manuelle font l’objet d’un niveau de confiance gradué, et le consommateur peut scanner un code pour consulter l’ensemble du processus d’élevage.
Tableau de bord jumeau numérique de l’atelier · maquette d’interfaceTableau de bord de présentation du hall d’exposition · maquette d’interface
Les cinq paramètres de qualité de l’eau en ligne, la météorologie, les paramètres des équipements, la consommation d’énergie, la vidéo sous-marine et les données de patrouille manuelle sont collectés de manière unifiée, avec mise en mémoire tampon hors ligne pour ne perdre aucune donnée.
2
Agrégation et gouvernance des données
Les données multi-sources intègrent la plateforme de données pour un nettoyage, une normalisation et un encodage unifiés ; les données chronologiques et relationnelles sont stockées séparément, et les données en temps réel sont diffusées vers tous les terminaux en quelques secondes.
3
Analyse intelligente et alerte
Le centre de règles classe de manière unifiée six catégories d’anomalies, des mécanismes de fiabilité successifs filtrant fausses alertes et omissions ; les anomalies sont transmises instantanément à la console de gestion et au terminal mobile.
4
Ordres de travail en boucle fermée
Les alertes génèrent automatiquement des ordres de travail de patrouille ; affectation, prise en charge, traitement et contrôle sont entièrement numérisés, avec escalade en cas de délai dépassé — les résultats sont traçables et évaluables.
5
Traçabilité et aide à la décision
L’ensemble du processus de production alimente la filiation des lots et la base de connaissances, au service des requêtes de traçabilité des produits et des décisions d’élevage du cycle suivant.
04
Atouts de la solution · ADVANTAGES
Pourquoi GW-OCEAN
Découplée et évolutive
Chacune des sept couches remplit une seule fonction : nouveaux points de surveillance, équipements ou modèles d’IA s’y ajoutent sans reconstruire les systèmes existants — ce qui préserve les investissements antérieurs.
Alertes fiables et rapides
Anti-rebond, validation croisée, suppression des rafales d’alertes et escalade automatique garantissent des alertes sans fausse alarme ni omission, avec une réponse à la seconde aux anomalies critiques.
Des données fiables
Stations fixes, patrouilles mobiles et saisies manuelles sont fusionnées par bassin et se contrôlent mutuellement ; les valeurs aberrantes sont signalées automatiquement — chaque donnée a une source identifiable et fiable.
Déploiement sur site et sécurité
Déploiement complet sur site, sur le réseau local de l’exploitation, sans aucune dépendance au réseau public, avec contrôle d’accès, journaux d’audit et supervision de l’exploitation — les données ne quittent jamais le site.
05
Cas d’application · CASE
Système de gestion de la pêche intelligente de Kiribati
Pêche intelligente · International
Premier projet de GW-OCEAN en Océanie, le système de gestion de la pêche intelligente de Kiribati est achevé et officiellement en service : il numérise les cages en mer et l’écloserie à terre, et porte à l’international notre savoir-faire en aquaculture numérique et intelligente.
Numérisation des cages en mer et de l’écloserie à terre
Premier projet en Océanie, achevé et en service
Savoir-faire en aquaculture numérique et intelligente à l’international
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Ranch marin, port de pêche intelligent, aquaculture, observation océanique ou surveillance écologique: nous serons heureux de l’explorer avec vous.
