Résumé
Les océans procurent de nombreux services et des biens, au-delà des activités halieutiques, l’économie bleue ouvre de nouvelle opportunité de développement économique durable, dans un contexte de changement global contraignant. La gestion des ressources halieutique et des écosystèmes marins et côtiers requiert des bases de données performantes car les informations recueillies sont hétérogènes et parfois massives (acoustique halieutique). Elle demande de regrouper différents formats de données et type de variables continue et discrète, qualitative et quantitative au sein d’un Système d’Information Halieutique et Écosystémique (SIHE), sécurisé et d’intérêt sous régional, voir au-delà. Les procédures de contrôle de validation des données, et la mise en place d’application automatisées d’analyses adaptées, sont autant d’élément clés pour garantir l’accessibilité de la qualité des informations nécessaire à la formulation d’avis et d’aide à la décision dans la gestion écosystémique des pêches et de l’environnement marin (EAMME). Nos travaux sont axés sur une analyse des bases de données de la pêche en Afrique de l’ouest qui aboutira à une proposition de centralisation de l’ensemble de ces bases de données. L’objectif est d’optimiser l’acquisition et l’utilisation des données de la recherche « marine » au sein des institutions de la sous-région CSRP. Une réflexion systématique sera menée pour l’ensemble des jeux de données du SIHE, afin de proposer le suivi des principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable et Reusable). En ce sens les données et les métadonnées issues de la pêche seront plus faciles à acquérir et leur utilisation moins complexe et plus démocratisée. Les méthodes à mettre en oeuvre seront celles adopter par la communauté internationale ou celle de la communauté scientifique internationale (e.g. format normalisé NetCDF « network Common Data Form »). Des méthodes d’analyses adoptées et partagées en « open access » par la communauté scientifique internationale, qui s’adapte aux jeux de données du SIHE seront directement associé. Enfin, avec une vue prospective d’application d’analyse des méthodes de l’intelligence artificielle et du big data, ce qui permettra au SIHE mis en place de passer de la centralisation et du stockage normalisé a un outil d’analyse. L’ensemble de ces développements permettront un appui aux prises de décisions, ils sont souhaités et souvent recommandés par la communauté scientifique.