Modernisation de l’administration : la Marine Marchande accélère sa transformation digitale
Une cérémonie de restitution des travaux de la première phase du projet de digitalisation des actes délivrés par la Direction Générale de la Marine Marchande (DGMM) s’est déroulée le lundi 10 mars 2025 à Libreville. Menée en collaboration avec l’Agence Nationale Infrastructures Numériques et des Fréquences (ANINF), cette initiative marque une avancée majeure vers la modernisation des procédures maritimes. Les Directeurs Généraux de l’ANINF et la DGMM présents à la cérémonie de restitution de la phase 1 du projet. La modernisation de l’administration publique gabonaise se poursuit avec la digitalisation des actes administratifs délivrés par la Direction Générale de la Marine Marchande (DGMM). Ce projet, conduit par une équipe mixte de l’Agence Nationale des Infrastructures Numériques et des Fréquences (ANINF) et de la DGMM, vise à améliorer la gestion des documents essentiels à la navigation et à la conformité des navires. Les travaux de restitution des avancées de cette première phase ont été présentés par Mme Ornela N’NENGUE, agent à l’ANINF et chef de projet, en présence des dirigeants des deux entités, à savoir, M. Jean Cruz LESSAGUI, Directeur Général de la Marine Marchande et M. Alberto Wenceslas MOUNGUENGUI MOUDOKI, Directeur Général de l’ANINF. Les livrables attendus comprennent notamment un rapport d’état des lieux et une analyse des besoins intégrant les recommandations de l’ANINF. Vers une administration maritime plus efficace et sécurisée Actuellement, la gestion des actes administratifs repose sur des procédures papier, exposant l’institution à des risques de falsification, de perte d’informations et de lenteur dans le traitement des demandes. Le projet de numérisation vise à pallier ces problématiques en déployant un système centralisé et sécurisé, garantissant une traçabilité optimale et une meilleure efficacité administrative. En effet, l’objectif de ce projet de transformation digitale de la DGMM est de garantir l’authenticité et l’intégrité des actes en assurant leur conformité aux normes en vigueur, tout en renforçant la traçabilité grâce à un suivi rigoureux des demandes et des intervenants. Elle vise également à sécuriser les transactions financières pour améliorer la transparence et lutter contre la fraude. L’automatisation des procédures permet d’optimiser les délais en réduisant les temps de traitement, tandis que la digitalisation facilite l’accès aux services en offrant aux professionnels du secteur maritime la possibilité d’effectuer leurs demandes à distance. Un projet soutenu par une analyse approfondie L’évaluation réalisée sur les sites de la DGMM a mis en lumière plusieurs failles structurelles, notamment l’obsolescence des infrastructures, l’absence de réseau sécurisé et un manque de formalisation des procédures. L’identification de 53 types d’actes administratifs a souligné la nécessité d’une modernisation pour renforcer l’efficacité et la fiabilité des services. Pour garantir la réussite de cette transformation, des mesures correctives sont recommandées, telles que l’acquisition d’équipements modernes, la réorganisation des effectifs et la mise en place d’un réseau sécurisé. Cette digitalisation s’inscrit dans une dynamique de modernisation globale des services publics, offrant une meilleure accessibilité aux usagers et une gestion plus transparente des ressources. Les différentes parties prenantes au projet. La mise en place progressive du nouveau système fera l’objet d’un suivi rigoureux afin d’assurer sa durabilité et son efficacité. Avec cette initiative, la DGMM affirme sa volonté de s’inscrire pleinement dans l’ère du numérique et de renforcer la gouvernance maritime au Gabon.
L’intelligence Artificielle pour une gestion optimale du spectre de Fréquences Radioélectriques
Article rédigé par une équipe de la Direction des Fréquences et de l’Audiovisuel. Téléphones mobiles, internet des objets, voitures connectées, satellite en orbite basse, etc… les communications sans fil ne cessent de croître sans que l’on puisse entrevoir une fin à cette évolution. Il existe pourtant un facteur limitant pour cette évolution : le spectre de fréquences radioélectriques. C’est une ressource rare que les autorités nationales (ARCEP/ ANINF) et internationales (UIT, UAT) compétentes en la matière tentent de gérer avec beaucoup de parcimonie. Généralement des bandes de fréquences sont allouées de manière statique à des opérateurs au travers d’un processus d’enchère ou par une répartition définie par les autorités en charge de la gestion du spectre. L’intelligence artificielle (IA) pourrait permettre de créer une méthode d’allocation des fréquences totalement dynamique et en temps réel, ce qui rendrait la gestion du spectre nettement plus efficace. 2- Enjeux de la gestion du spectre de fréquences radioélectriques Le spectre de fréquences radioélectriques est une ressource naturelle, à l’instar de l’eau, de l’énergie ou de la terre, mais contrairement à celles-ci, il est présent partout, en égales quantité et qualité, et n’est ni consommé ni dégradé lors de son utilisation. En un lieu donné, dès qu’elle n’est plus utilisée par un dispositif, une fréquence radioélectrique peut être instantanément réutilisée. Les fréquences radioélectriques fonctionnent donc comme des catalyseurs d’activités. Pour autant, elles sont une ressource rare et limitée ; l’utilisation simultanée et non contrôlée d’une même fréquence par plusieurs acteurs au même endroit peut créer des brouillages préjudiciables entre leurs services. Rare aussi parce qu’elles ne sont pas toutes dotées des mêmes qualités, notamment de propagation ou de capacité à transporter des quantités importantes d’informations. L’exploitation du spectre disponible est donc bien souvent exposée à la loi des rendements décroissants. Le spectre radioélectrique est au cœur de l’activité économique des sociétés numériques modernes mais également d’enjeux sécuritaires, socio-culturels et politiques de premier plan. Or, ses ressources sont limitées et doivent être partagées entre l’ensemble des pays et une grande variété d’usages et de services. La gestion des fréquences radioélectriques s’est donc très rapidement avérée indispensable, au niveau supranational et au niveau national, pour garantir la qualité de la ressource spectrale et prévenir les brouillages. Des procédures ont ainsi été élaborées par l’Union internationale des télécommunications puis déclinées au niveau des Etats pour garantir aux utilisateurs un accès efficace au spectre. Leur mise en œuvre mobilise aujourd’hui des capacités de traitement et de partage des données, des méthodes d’analyse et des outils techniques qui devront, demain, évoluer pour faire face aux défis que la prolifération de nouvelles technologies et de nouveaux services impose à la gestion du spectre. 3- Apport de l’IA Avec la prolifération des nouveaux services et la croissance des besoins dans certaines bandes de fréquences, de nouveaux modes de gestion, plus dynamiques, seront vraisemblablement appelés à se développer et, avec eux, de nouveaux outils devront être conçus et mis en œuvre. L’IA, les bases de données adaptatives, l’open data et les blockchains sont autant de technologies qui apporteront vraisemblablement des solutions techniques aux défis qu’imposera une gestion dynamique des fréquences. Le département recherche et développement de l’armée américaine (DARPA) s’est appuyé sur l’intelligence artificielle pour lancer une initiative visant à créer une méthode d’allocation des fréquences totalement dynamique et en temps réel pour rendre la gestion du spectre nettement plus efficace. « Attribuer des fréquences fixes à certains usages sans tenir compte de la demande réelle à chaque moment est tout simplement trop inefficace pour répondre aux besoins actuels et risque de saper la fiabilité des technologies sans fil », a estimé William Chappel, directeur Microsystems Technology à la DARPA, à l’occasion de la conférence Dynamic Spectrum Sharing Summit, qui s’est tenue à Las Vegas (USA) en mars 2016. Il est évident que l’allocation statique des ressources fréquentielles présente des limites, n’est pas efficace et ne permet pas d’assurer la croissance des communications sans fil dans le futur. L’IA peut nous amener à changer la méthode d’allocation des fréquences et passer du mode statique actuel vers un mode totalement dynamique. L’idéal serait que les modules radios soient capables de sélectionner à la volée la fréquence la plus adaptée en fonction de l’importance de la communication et de la disponibilité du réseau. Tout le monde aurait ainsi accès à une large gamme de fréquences gérées de manière dynamique et en temps réel. Mais comment faire pour y parvenir ? Ce problème pourrait être résolu grâce à l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, un domaine dans lequel des progrès spectaculaires ont été réalisés ces dernières années. La Radio Cognitive (RC) est l’un des concepts qui permet de répondre à ce défi ; mieux utiliser le spectre, c’est aussi augmenter les débits et rendre plus fiable la couche physique. 4- Application L’application des approches de l’Intelligence Artificielle dans la RC est très prometteuse, en effet elle est utilisée dans la mise en œuvre de l’architecture des réseaux RC. Ces derniers doivent pouvoir coexister pour rendre les systèmes de la RC pratiques, ce qui peut générer des interférences aux autres utilisateurs. Afin de traiter ce problème, l’idée de la coopération entre les utilisateurs pour détecter et partager le spectre sans causer d’interférences est mise en place. La RC est une forme de communication sans fil dans laquelle un émetteur/récepteur peut détecter intelligemment les canaux de communication qui sont en cours d’utilisation et ceux qui ne le sont pas, et peut se déplacer vers les canaux inutilisés. Ceci permet d’optimiser l’utilisation des fréquences radio disponibles du spectre tout en minimisant les interférences avec d’autres utilisateurs. Voici quelques applications de l’IA dans ce domaine : Détection et analyse du spectre • Identification des bandes disponibles : L’IA peut analyser en temps réel l’utilisation du spectre pour détecter les “bandes blanches” (zones non utilisées) et optimiser leur exploitation. • Classification des signaux : Les algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé peuvent distinguer différents types de signaux et identifier leur origine. • Détection des interférences : L’IA peut surveiller le spectre et