Une équipe de recherche de l’Université des sciences et technologie de Hong Kong (HKUST) a mis au point un outil innovant alimenté par l’intelligence artificielle, baptisé STIMP, capable de restaurer les données manquantes pour prédire la productivité et l’état de santé des écosystèmes océaniques côtiers. Ce système repose sur des algorithmes avancés d’apprentissage automatique capables d’analyser des séries temporelles de données environnementales, même lorsque celles-ci sont incomplètes ou interrompues par des obstacles tels que les conditions météorologiques, les limites de surveillance ou des défaillances des capteurs. En combinant des données satellites, des relevés in situ et des modèles prédictifs, STIMP reconstruit avec précision les dynamiques écologiques clés, comme la concentration de phytoplancton, la température de surface et la disponibilité des nutriments. Cette capacité à combler les lacunes informationnelles permet une évaluation continue et fiable de la santé des zones côtières, essentielle pour la gestion durable des ressources marines. Les applications de cet outil s’étendent à la détection précoce des blooms algaux nuisibles, à l’évaluation des impacts du changement climatique sur les écosystèmes marins, ainsi qu’au soutien des politiques de conservation. Grâce à sa précision et son efficacité, STIMP représente une avancée significative dans l’observation et la prévision des environnements océaniques, offrant aux scientifiques, aux gestionnaires de ressources et aux décideurs des outils puissants pour protéger les écosystèmes côtiers face à des menaces croissantes.