La transformation numérique du transport maritime met de plus en plus en lumière un problème opérationnel persistant : des informations critiques peuvent exister sans pour autant être facilement exploitables, car elles restent dispersées entre différents documents, formats et processus déconnectés. Dans From documents to data to decisions: How AI is fixing shipping’s data problem, un article publié dans le numéro 57 de Caribbean Maritime, la revue officielle de la Caribbean Shipping Association (CSA), cette fragmentation est présentée comme un obstacle majeur à la transformation des informations disponibles en données opérationnelles réellement exploitables. L’article, associé au fournisseur de technologies maritimes Advantum, examine comment l’intelligence artificielle peut contribuer à extraire et structurer l’information destinée aux systèmes en aval, notamment les plateformes douanières et portuaires.
Le problème ne tient pas toujours à un manque de données
Les opérations maritimes et logistiques génèrent d’importants volumes d’informations. Mais la présence de données ne garantit pas automatiquement leur exploitabilité.
L’article de Caribbean Maritime met en évidence une contrainte très concrète : l’information peut rester dispersée entre différents documents et formats au lieu d’être disponible sous la forme de données propres et structurées. Dans cet environnement, l’enjeu ne consiste pas simplement à collecter davantage d’informations. Il s’agit de convertir les informations existantes dans un format que les systèmes opérationnels peuvent traiter et que les organisations peuvent utiliser de manière cohérente.
Cette distinction est importante. Un document maritime peut contenir des informations pertinentes sur le plan commercial ou opérationnel, mais si celles-ci ne peuvent pas être transférées efficacement vers les systèmes utilisés par les douanes, les ports ou les opérateurs logistiques, le document reste intégré à un processus fragmenté plutôt qu’à une chaîne de données interconnectée.
Du traitement documentaire à des informations directement exploitables par les systèmes
C’est ici que le cas d’usage de l’IA décrit dans la revue devient plus précis. Plutôt que de présenter l’intelligence artificielle comme un outil autonome de prise de décision, l’article se concentre sur sa capacité à traiter des documents hétérogènes, à identifier les informations pertinentes et à les convertir en données structurées.
Ce cas d’usage plus large est également étayé au-delà du seul point de vue d’un fournisseur technologique. Un rapport 2025 du World Economic Forum consacré à l’IA dans la TradeTech identifie le traitement cognitif des documents comme une application de l’intelligence artificielle, notamment pour l’extraction d’informations à partir de documents commerciaux justificatifs et l’analyse des incohérences entre les données.
Pour les opérateurs du transport maritime et de la logistique, l’enjeu réside dans ce qui se passe après l’extraction. L’objectif n’est pas simplement de « lire » un document plus rapidement. Il s’agit de rendre l’information exploitable dans les systèmes numériques qui soutiennent les opérations commerciales, douanières et portuaires.
Pourquoi ASYCUDA joue un rôle important dans ce processus
L’un des systèmes mentionnés dans l’article de Caribbean Maritime est ASYCUDA. Le terme est parfois utilisé de manière approximative dans les discussions sur la numérisation portuaire, alors que sa fonction est bien spécifique.
Développé par UN Trade and Development, l’Automated System for Customs Data (ASYCUDA) est un système intégré de gestion douanière destiné aux opérations de commerce international et de transport. Il soutient l’automatisation et la gestion des procédures douanières, et ne constitue donc pas une plateforme générale de collaboration portuaire.
Cette distinction permet de mieux comprendre la valeur potentielle du traitement « document-to-data ». Si des informations reçues sous des formats hétérogènes peuvent être extraites avec précision, structurées et préparées pour être utilisées par les systèmes douaniers, l’enjeu dépasse la simple numérisation documentaire. Il devient une question d’intégration avec l’infrastructure opérationnelle au sein de laquelle les procédures commerciales sont gérées.
Cette évolution s’inscrit également dans la transformation plus large des technologies douanières. Le rapport ASYCUDA 2025 de l’UNCTAD met en avant la progression continue du programme vers une prise de décision fondée sur les données et une interopérabilité à plus long terme.
Un Port Community System remplit une fonction différente
La revue fait également référence aux Port Community Systems, ou PCS. Ceux-ci ne doivent pas être confondus avec ASYCUDA.
Un PCS est conçu pour faciliter l’échange d’informations et la coordination au sein de l’écosystème portuaire élargi. Les orientations de la World Bank décrivent les Port Community Systems comme des plateformes numériques collaboratives permettant l’échange d’informations entre des acteurs tels que les administrations douanières, les organismes de gestion portuaire, les compagnies maritimes et logistiques ainsi que les transitaires.
Les orientations de l’IMO situent également les PCS dans un environnement portuaire plus large, où de multiples acteurs publics et privés doivent échanger des informations et coordonner leurs processus.
La distinction est donc importante sur le plan opérationnel : ASYCUDA est centré sur la gestion douanière, tandis qu’un PCS soutient la collaboration et l’échange de données à l’échelle de la communauté portuaire. Les deux peuvent interagir au sein d’un écosystème numérique plus large, mais ils ne remplissent pas la même fonction.
Pour le traitement documentaire fondé sur l’IA, cela soulève une question plus pertinente que la simple capacité d’un outil à extraire du texte : l’information peut-elle être transformée en données fiables et structurées, capables d’intégrer l’environnement opérationnel approprié ?
L’interopérabilité devient l’enjeu central
La réflexion dépasse les plateformes prises individuellement. Les ports et les écosystèmes commerciaux s’appuient de plus en plus sur plusieurs couches numériques, notamment les systèmes douaniers, les Port Community Systems et les Maritime Single Windows.
Depuis le 1er janvier 2024, les États membres de l’IMO sont tenus, dans le cadre de la Convention FAL, d’utiliser un Maritime Single Window pour l’échange électronique des informations liées à l’arrivée, au séjour et au départ des navires.
Là encore, un Maritime Single Window se distingue à la fois d’ASYCUDA et d’un PCS. Sa fonction principale est de rationaliser la soumission et l’échange des informations réglementaires liées aux formalités d’escale des navires. L’enjeu plus large consiste à garantir que ces différents systèmes puissent échanger et réutiliser les informations, plutôt que de créer de nouveaux silos numériques.
La World Bank identifie l’interconnexion et l’interopérabilité entre les Port Community Systems, les Maritime Single Windows et les Trade Single Windows comme l’une des prochaines grandes étapes de la transformation numérique des ports. Son analyse souligne que les frontières entre les plateformes commencent à s’estomper à mesure que les systèmes commerciaux et de transport évoluent vers une collaboration accrue autour des données et une réduction des soumissions redondantes.
L’IA constitue une couche du système, pas la solution dans son ensemble
Dans ce contexte, l’argument le plus solide en faveur de l’IA dans le transport maritime n’est pas qu’elle puisse remplacer les systèmes douaniers, portuaires ou logistiques existants. Sa valeur réside plutôt dans sa capacité potentielle à traiter un problème situé en amont : des informations enfermées dans des documents qui ne peuvent pas être facilement traitées, échangées ou réutilisées.
L’article de Caribbean Maritime apporte une perspective concrète du secteur sur cette problématique, tandis que le paysage institutionnel plus large témoigne d’une évolution vers davantage d’interopérabilité. Les plateformes douanières, les Port Community Systems et les Maritime Single Windows remplissent chacun des fonctions différentes, mais tous dépendent d’informations pouvant être échangées dans des formats cohérents et exploitables.
Pour le transport maritime caribéen, la qualité et la structuration des données deviennent ainsi des composantes de plus en plus importantes de la numérisation. Le traitement documentaire fondé sur l’IA peut contribuer à combler certains écarts entre des données d’entrée fragmentées et les systèmes opérationnels, mais sa valeur dépend en définitive de la précision de l’extraction, de la pertinence de l’intégration et de la capacité des différentes plateformes et institutions à fonctionner ensemble.
À mesure que la numérisation maritime progresse, le défi central pourrait donc moins consister à générer davantage de données qu’à garantir que les informations existantes puissent passer des documents aux systèmes — puis des systèmes aux décisions.
