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Le transport maritime est un maillon essentiel de la chaîne d’approvisionnement mondiale. Il permet aux voitures, aux denrées alimentaires ou encore aux fournitures médicales de traverser les océans. Cependant, la croissance du commerce mondial s’accompagne de conséquences environnementales, telles que la pollution de l’air et de l’eau, les collisions avec la faune et la pollution sonore sous-marine. Les données sur les émissions régionales et locales sont dispersées dans divers silos et portails privés et publics. Elles sont généralement agrégées pour fournir la consommation annuelle de carburant et sont souvent limitées aux navires de plus de 5000 GT (plus de 100 mètres de long). Quelques compagnies maritimes partagent ouvertement les données sur les émissions de carburant pour l’ensemble de la société. Il est également question de déterminer si la comptabilisation des émissions du transport maritime doit porter uniquement sur ce qui est expulsé par la cheminée du navire ou sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement en carburant. En l’absence d’une approche fondée sur les données pour comprendre pleinement les coûts environnementaux du transport maritime, les entreprises, les gouvernements et les organismes de réglementation s’appuient, pour résoudre ce problème croissant, sur des suppositions et des informations incomplètes.

C4IR Ocean, une fondation indépendante et à but non lucratif, créée conjointement par Aker et le Forum économique mondial, vise à combler ces lacunes en matière de données à l’aide d’Ocean Data Platform, sa plateforme de données océaniques, ouverte et collaborative, qui associe les données, les personnes et les technologies pour des océans sains et productifs. Tous les navires de transport maritime génèrent des données. En outre, les services de trafic maritime utilisent le système d’identification automatique pour surveiller le trafic et le positionnement des navires, générant ainsi leurs propres ensembles de données. ODP rassemble ces flux disparates dans Azure, où des analyses avancées ainsi que des modèles empiriques et de machine-learning aident à prévoir les émissions de GES et les autres coûts environnementaux des activités de transport. Grâce à ces informations, les compagnies maritimes peuvent promouvoir un avenir respectueux de l’environnement, en réduisant les émissions avec des navires à émission zéro et en évitant les zones sensibles à la pollution sonore sous-marine ou aux collisions avec la faune.