Un projet appelé Deep Vision vise à transformer notre compréhension des fonds océaniques en exploitant l'intelligence artificielle pour analyser des milliers d'heures de vidéos et de photos de la mer du Nord Atlantique, restées inédites dans les archives de recherche. Ces archives constituent une ressource extraordinaire, ayant été collectées sur vingt ans par des véhicules sous-marins robotisés, mais moins de la moitié a jamais été examinée en raison du temps considérable requis par les analystes humains. La difficulté réside dans la vitesse de traitement : un seul plongeon peut prendre deux mois à un expert pour analyse. Le projet propose une solution technologique radicalement différente. En 2022, des chercheurs ont démontré qu'un modèle d'intelligence artificielle pouvait analyser plus de 58 000 images des profondeurs en moins de dix jours. À titre d'exemple, l'IA a permis de cartographier la répartition d'un organisme fragile, le xenophyophore, à 1 200 mètres de profondeur, une tâche qui aurait pris des mois à un humain. Au-delà de la vitesse, l'IA apporte une cohérence que l'analyse humaine peine à garantir. Les chercheurs peuvent être inconstants dans leurs classifications d'une espèce donnée, alors que l'algorithme applique les mêmes critères de manière uniforme. Bien que l'IA commette des erreurs, elles sont systématiques et donc plus faciles à détecter et à corriger. Deep Vision se concentre spécifiquement sur les taxons indicateurs d'écosystèmes marins vulnérables, tels que les coraux et les éponges des grandes profondeurs, souvent surnommés les forêts des abysses car ils constituent l'habitat essentiel pour de nombreuses espèces dans un environnement dépourvu de végétation. Une fois les observations de biodiversité extraites, la prochaine étape consiste à élaborer des modèles de préférence d'habitat. Ces cartes prédictives permettent d'étendre la connaissance au-delà des zones spécifiquement filmées, offrant ainsi des outils précieux pour la gestion spatiale. Ces modèles aident à déterminer l'emplacement optimal des aires marines protégées, à condition que les données de fond sous-marin soient de haute qualité. L'importance de ces découvertes dépasse la simple curiosité scientifique. Les organismes vivant à plusieurs kilomètres de profondeur, comme les éponges, recyclent des nutriments essentiels et jouent un rôle majeur dans le cycle du carbone, affectant directement le système de survie planétaire. L'océan agit comme le moteur d'un système de support vital mondial, et une gestion efficace dépend d'une compréhension précise des espèces et des écosystèmes qu'il abrite. Si le projet Deep Vision réussit son objectif dans l'Atlantique, ces méthodes pourraient être répliquées dans d'autres bassins océaniques, notamment dans le Pacifique, l'océan Indien et l'océan Austral, qui font face aux mêmes défis de données insuffisantes et de vastes territoires inexplorés. La protection de ces écosystèmes fragiles, qui ont survécu à des âges glaciaires mais qui sont aujourd'hui menacés par la pêche industrielle, l'exploitation minière et le changement climatique, repose désormais sur la capacité à transformer ces données en connaissances exploitables.