<figure><img src="image_1.png" /></figure>

FONDATION
PRINCE ALBERT II
DE MONACO

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

ACCOBAMS

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

MINISTERO DELL'AMBIENTE
E DELLA TUTELA DEL TERRITORIO E DEL MARE

SPHYRNA★
ODYSSEY

# Mission Sphyrna Odyssey

2019-2020 - Rapport Scientifique I

## Découvertes Ethoacoustiques de Chasses

## Collaboratives de Cachalots en Abysse

## & Impacts en Mer du Confinement COVID19

Hervé Glotin<sup>a,b,c,g</sup>, Nicolas Thellier<sup>a,b,c</sup>, Paul Best<sup>a,b,c,g</sup>, Marion Poupard<sup>a,b,c,f</sup>, Maxence Ferrari<sup>a,b,c,g</sup>, Sara Viera<sup>b,c,d</sup>, Valentin Giés<sup>a,c,g,b</sup>, Marina Oger<sup>b,c,d</sup>, Pascale Giraudet<sup>a,b,c</sup>, Maxence Mercier<sup>f</sup>, Garance Donzé<sup>a,b,c</sup>, Marina Campana<sup>a,b,c</sup>, Jessica Chevallier<sup>a,b,c</sup>, Franck Malige<sup>a,b</sup>, Julie Patris<sup>a,b</sup>, Jean-Marc Prévot<sup>c</sup>, Philippe Cosentino<sup>b</sup>, Nathalie Prévot d'Alvise<sup>a,c,b</sup>, Yann Ourmières<sup>a,c,i</sup>, Valentin Barchasz<sup>a,b,c,g</sup>, Alice Lehir<sup>a,b,c</sup>, Sebastian Marzetti<sup>a,c,g,b</sup>, François Sarano<sup>d</sup>, Jérôme Benveniste<sup>k</sup>, Sandrine Gaillard<sup>a,c,i</sup>, Fabien de Varenne<sup>j</sup>

(a) CNRS, (b) Lab. Informatique & Système, (c) Université de Toulon, (d) Longitude 181,

(e) Tripinlab, (f) Biosong, (g) SMIoT-INPS, (h) IM2NP, (i) MIO, (j) Seaproven, (k) ESA

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

LABORATOIRE
D'INFORMATIQUE
& SYSTÈMES

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

UNIVERSITÉ
DE TOULON

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

SEA★ PROVEN

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

cnes
CENTRE NATIONAL
D'ÉTUDES SPATIALES

INLAB

LEMER PAX

PROTECTING LIFE

SMIoT
Société digitale du Internet des Things

•esa

LONGITUDE 181
La Voix de l'Océan
Ce rapport peut-être cité comme :

@Book{Sphyrna_r1_2020,
  author = {Glotin, H. and Thellier, N. and Best, P. and Poupard, M. and Ferrari, M. and Viera, S. and Giés, V. and Oger, M. and Giraudet, P. and Mercier, M. and Donzé, G. and Campana, M. and Chevallier, J. and Malige, F. and Patris, J. and Prévot, J.M. and Cosentino, P. and Prévot d'Alvise, N. and Ourmières, Y. and Barchasz, V. and Lehir, A. and Marzetti, S. and Sarano, F. and Benveniste, J. and Gaillard, S. and de Varenne, F.},
  title = {Sphyrna-Odyssey 2019-2020, Rapport I:
    Découvertes Ethoacoustiques de Chasses Collaboratives de Cachalots en Abysse
    & Impacts en Mer du Confinement COVID19},
  url={http://sabiod.org/pub/SO1.pdf},
  publisher = {197p, CNRS LIS, Université de Toulon},
  year = {2020},
  edition = {2}}
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 1:** Première observation au monde d'un essaim de cachalots en chasse dans les abysses, au Sud de Monaco, le 14 janvier 2020 par Sphyrna Odyssey. Carte interactive disponible sur http://philippe.cosentino.free.fr/vamos/sphyrna-odyssey</figcaption></figure>
Table des Matières

<table><tr><td>1</td><td>PRÉAMBULE ET REMERCIEMENTS</td><td>13</td></tr><tr><td>2</td><td>ABSTRACT & RÉSUMÉ</td><td>17</td></tr><tr><td>3</td><td>INTRODUCTION ET TRANSECTS</td><td>22</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Partenariat scientifique</td><td>23</td></tr><tr><td>3.1.1</td><td>L'équipe DYNI, CNRS LIS et Université de Toulon</td><td>23</td></tr><tr><td>3.1.2</td><td>Sea Proven</td><td>24</td></tr><tr><td>3.1.3</td><td>La Fondation Prince Albert II de Monaco</td><td>25</td></tr><tr><td>3.1.4</td><td>La Société des Explorations de Monaco</td><td>25</td></tr><tr><td>3.1.5</td><td>ACCOBAMS</td><td>26</td></tr><tr><td>3.1.6</td><td>Lemer Pax</td><td>27</td></tr><tr><td>3.1.7</td><td>CNES</td><td>27</td></tr><tr><td>3.1.8</td><td>ESA</td><td>28</td></tr><tr><td>3.1.9</td><td>CLS</td><td>28</td></tr><tr><td>3.1.10</td><td>TripinLab</td><td>28</td></tr><tr><td>3.1.11</td><td>SMIoT</td><td>29</td></tr><tr><td>3.1.12</td><td>Longitude 181</td><td>29</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Les Navires Laboratoires Autonomes Sphyrna</td><td>30</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Transects réalisés</td><td>34</td></tr><tr><td>3.4</td><td>Organisation du rapport</td><td>37</td></tr><tr><td>4</td><td>MESURES CHIMIQUES ET PHYSIQUES MARINES ET EFFETS DU CONFINEMENT COVID</td><td>39</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Température</td><td>41</td></tr><tr><td>4.1.1</td><td>Variations avec la bathymétrie</td><td>43</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Salinité</td><td>43</td></tr><tr><td>4.2.1</td><td>Variations avec la bathymétrie et distance à la côte</td><td>43</td></tr><tr><td>4.3</td><td>pH</td><td>44</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>4.3.1</td>
      <td>Variations avec la bathymétrie et distance aux ports</td>
      <td>45</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.4</td>
      <td>Oxygène dissous</td>
      <td>47</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.4.1</td>
      <td>Variations avec la bathymétrie et distance aux ports</td>
      <td>47</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.5</td>
      <td>Chlorophylle</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.5.1</td>
      <td>Variations avec la bathymétrie et distance aux ports</td>
      <td>49</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.5.2</td>
      <td>Variation de la chlorophylle dans les baies/rades et falaises/canyons</td>
      <td>50</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.6</td>
      <td>Matière organique dissoute</td>
      <td>52</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.6.1</td>
      <td>Variations avec la bathymétrie et distance aux ports</td>
      <td>52</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.7</td>
      <td>Électro-conductivité</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.7.1</td>
      <td>Variations avec la bathymétrie et distance aux ports</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.8</td>
      <td>Potentiel d'oxydoréduction</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.8.1</td>
      <td>Variations avec la bathymétrie et distance aux ports</td>
      <td>56</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.9</td>
      <td>Algues bleu-vert</td>
      <td>58</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.9.1</td>
      <td>Variation avec la bathymétrie et la distance aux ports</td>
      <td>59</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.10</td>
      <td>Densité spécifique</td>
      <td>59</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.10.1</td>
      <td>Variation avec la bathymétrie et la distance aux ports</td>
      <td>60</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.11</td>
      <td>Hydrocarbures</td>
      <td>61</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.11.1</td>
      <td>Variations avec la bathymétrie et la distance aux ports</td>
      <td>62</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.12</td>
      <td>Mesures de radio-éléments</td>
      <td>62</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.13</td>
      <td>Conclusion</td>
      <td>62</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5</td>
      <td>MESURES ACOUSTIQUES ET EFFETS DU CONFINEMENT COVID</td>
      <td>64</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.1</td>
      <td>Instrumentation acoustique</td>
      <td>65</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2</td>
      <td>Mesures du niveau dB RMS par tier d'octave</td>
      <td>69</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3</td>
      <td>Effet du confinement par rapport à la distance aux ports et à la côte</td>
      <td>73</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.4</td>
      <td>Conclusion</td>
      <td>77</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6</td>
      <td>DÉTECTIONS ACOUSTIQUES OU VISUELLES DE CÉTACÉS, ETAT DE L'ART ET COMPARAISONS</td>
      <td>79</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1</td>
      <td>Le cachalot : <i>Physeter macrocephalus</i></td>
      <td>80</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2</td>
      <td>Le Globicéphale noir : <i>Globicephala mela</i></td>
      <td>81</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.3</td>
      <td>Grand dauphin : <i>Tursiops truncatus</i></td>
      <td>82</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.4</td>
      <td>Ziphius : <i>Ziphius cavirostris</i></td>
      <td>83</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.5</td>
      <td>Dauphin bleu et blanc : <i>Stenella coeruleoalba</i></td>
      <td>84</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.6</td>
      <td>Dauphin de Risso : <i>Grampus griseus</i></td>
      <td>85</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.7</td>
      <td>Dauphin commun : <i>Delphinus delphis</i></td>
      <td>86</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.8</td>
      <td>Rorqual commun : <i>Balaenoptera physalus</i></td>
      <td>87</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.9</td>
      <td>Rorqual à museau pointu : <i>Balaenoptera acutorostrata</i></td>
      <td>87</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>6.10</td>
      <td>Phoque moine : Monachus monachus</td>
      <td>88</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.11</td>
      <td>Espèces attendues dans le Sud de Majorque</td>
      <td>88</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.12</td>
      <td>Conclusion : comparaison aux détections de SOM</td>
      <td>89</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7</td>
      <td>ADN ENVIRONNEMENTAL</td>
      <td>93</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.1</td>
      <td>Principe du protocole ADN environnemental</td>
      <td>94</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2</td>
      <td>Échantillonnage</td>
      <td>95</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.3</td>
      <td>Extraction de l'ADNe</td>
      <td>96</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4</td>
      <td>Détection des espèces cibles par PCR</td>
      <td>97</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.5</td>
      <td>Séquençage</td>
      <td>97</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.6</td>
      <td>Espèces identifiées via l'ADNe</td>
      <td>99</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.7</td>
      <td>Répartition des espèces détectées par ADNe</td>
      <td>100</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.8</td>
      <td>Conclusion et perspective : Acoustique et ADNe joints</td>
      <td>101</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8</td>
      <td>DÉVELOPPEMENTS EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR LA DÉTECTION ACOUSTIQUE DE CÉTACÉS SUR LES MASSES DE DONNÉES DE SOM</td>
      <td>102</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.1</td>
      <td>Introduction</td>
      <td>103</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.2</td>
      <td>Construction de l'ensemble de données de référence</td>
      <td>104</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.3</td>
      <td>Labellisation experte de biosonars sur une masse de données acoustique</td>
      <td>105</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.4</td>
      <td>Intégration de données de la Mission Sphyrna Odyssey</td>
      <td>106</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.5</td>
      <td>Un hackathon IA international</td>
      <td>107</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.6</td>
      <td>La base de référence DOCC10</td>
      <td>107</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.7</td>
      <td>Deep learning pour la reconnaissance automatique de biosonars</td>
      <td>109</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.8</td>
      <td>Topologie du réseau de neurones</td>
      <td>111</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.9</td>
      <td>Résultats</td>
      <td>112</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.10</td>
      <td>Ciblage d'espèces sur DOCC7</td>
      <td>115</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.11</td>
      <td>Conclusion : vers une application sur les masses de données SOM</td>
      <td>116</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9</td>
      <td>TRAJECTOGRAPHIE 3D D'UN ESSAIM DE CACHALOTS</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.1</td>
      <td>Temps de Delais d'Arrivée du Signal (TDoA)</td>
      <td>123</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.2</td>
      <td>Solveur linéaire</td>
      <td>124</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.3</td>
      <td>Pistage</td>
      <td>125</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.4</td>
      <td>Estimation des positions 3D des sources</td>
      <td>126</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.5</td>
      <td>Stabilisation numérique par l'assiette MPU</td>
      <td>129</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.6</td>
      <td>Conclusion</td>
      <td>131</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10</td>
      <td>ÉTHOACOUSTIQUE DE CHASSE EN GROUPE DE CACHALOTS</td>
      <td>135</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.1</td>
      <td>Vitesses</td>
      <td>137</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.2</td>
      <td>Tortuosité</td>
      <td>138</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>10.3</td>
      <td>Statistique des distances inter-individus</td>
      <td>140</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.4</td>
      <td>Croisement des observations</td>
      <td>144</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.5</td>
      <td>Codirection</td>
      <td>145</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.6</td>
      <td>Principe d'Alliance de teutophages dans les abysses</td>
      <td>147</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.7</td>
      <td>Une Alliance en abysses pour une observation distribuée centrifuge</td>
      <td>148</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.8</td>
      <td>L'alliance des abysses pour une observation distribuée multifaisceaux</td>
      <td>150</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.9</td>
      <td>Conclusion</td>
      <td>154</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11</td>
      <td>ÉTHOACOUSTIQUE ET FORMES DE QUINZE SONDES DE CACHALOTS</td>
      <td>157</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.1</td>
      <td>Représentation temps-fréquence de clics par piste</td>
      <td>158</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.2</td>
      <td>Analyse de la vitesse avec l'intervalle inter clic</td>
      <td>160</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.3</td>
      <td>Vitesse et Intervalle Inter-Clics (ICI)</td>
      <td>161</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.4</td>
      <td>Analyse de la vitesse ascensionnelle</td>
      <td>163</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.5</td>
      <td>Variation de la vitesse planaire en fonction de la profondeur</td>
      <td>164</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.6</td>
      <td>Conclusion</td>
      <td>167</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12</td>
      <td>DISCUSSION ET CONCLUSION</td>
      <td>169</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.1</td>
      <td>Résultat majeur: Alliance de teutophages et corrélations au milieu</td>
      <td>170</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.2</td>
      <td>Modèle et influence de front océanique sur les cachalots</td>
      <td>171</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.3</td>
      <td>Analyse fine des paramètres du milieu et de l'activité des cachalots</td>
      <td>174</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.3.1</td>
      <td>Effet du courant sur l'activité des cachalots</td>
      <td>174</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.3.2</td>
      <td>Effet de la température et salinité sur l'activité des cachalots</td>
      <td>178</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.4</td>
      <td>Hypothèses sur le comportement des cachalots dans le front océanique</td>
      <td>183</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.5</td>
      <td>Autre résultat majeur: Effet en mer du confinement COVID19</td>
      <td>184</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.6</td>
      <td>Perspectives</td>
      <td>185</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.6.1</td>
      <td>Perspective en analyse dialectale de globicéphales</td>
      <td>186</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.6.2</td>
      <td>Perspective des mesures Sphyrna couplées à la fibre optique MEUST</td>
      <td>187</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13</td>
      <td>ANNEXES</td>
      <td>189</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.1</td>
      <td>Visualisations interactives des chasses en 3D</td>
      <td>190</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.2</td>
      <td>Données environnementales et détections</td>
      <td>190</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3</td>
      <td>Cartes 3D interactives de courant, salinité et température</td>
      <td>191</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">REFERENCES</td>
      <td>192</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
Liste des Figures

<table><tr><td>1</td><td>Découverte d'un essaim de cachalots en chasse dans les abysses</td><td>4</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Les deux drones Sphyrna</td><td>31</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Un Sphyrna vu du ciel</td><td>32</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Sphyrna</td><td>32</td></tr><tr><td>3.4</td><td>Antenne acoustique</td><td>33</td></tr><tr><td>3.5</td><td>Transect total</td><td>35</td></tr><tr><td>3.6</td><td>Transect Nord, détails</td><td>38</td></tr><tr><td>3.7</td><td>Transect Sud, détails</td><td>38</td></tr><tr><td>4.1</td><td>La sonde Aquaread AP-7000</td><td>40</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Températures de surface</td><td>42</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Température de l'eau</td><td>43</td></tr><tr><td>4.4</td><td>Salinité de l'eau</td><td>44</td></tr><tr><td>4.5</td><td>pH de l'eau</td><td>45</td></tr><tr><td>4.6</td><td>pH de l'eau en fonction de la bathymétrie (en et hors confinement)</td><td>46</td></tr><tr><td>4.7</td><td>pH de l'eau en fonction de la distance aux ports (en et hors confinement)</td><td>46</td></tr><tr><td>4.8</td><td>Oxygène dissous dans l'eau</td><td>47</td></tr><tr><td>4.9</td><td>Taux de chlorophylle dans l'eau</td><td>49</td></tr><tr><td>4.10</td><td>Taux de chlorophylle dans l'eau en fonction de la bathymétrie</td><td>50</td></tr><tr><td>4.11</td><td>Comparaison des taux de chlorophylle dans l'eau</td><td>51</td></tr><tr><td>4.12</td><td>Taux de matière organique dissoute colorée (en et hors confinement)</td><td>53</td></tr><tr><td>4.13</td><td>Taux d'électroconductivité EC (en et hors confinement)</td><td>55</td></tr><tr><td>4.14</td><td>Taux de potentiel d'oxydoréduction en fonction de la bathymétrie</td><td>57</td></tr><tr><td>4.15</td><td>Taux de potentiel d'oxydoréduction en fonction de la distance au port</td><td>58</td></tr><tr><td>4.16</td><td>Taux d'algues bleu-vert en fonction de la distance au port</td><td>59</td></tr><tr><td>4.17</td><td>Taux de densité spécifique en fonction de la bathymétrie</td><td>60</td></tr><tr><td>4.18</td><td>Taux de densité spécifique en fonction de la distance au port</td><td>61</td></tr><tr><td>4.19</td><td>Taux de densité spécifique de l'eau</td><td>61</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>5.1</td>
      <td>Carte d'acquisition JASON</td>
      <td>65</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2</td>
      <td>Niveau de bruit de la carte JASON</td>
      <td>66</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3</td>
      <td>Carte des relevés et niveaux dB pour l'octave 20 Hz avant le confinement.</td>
      <td>70</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.4</td>
      <td>Carte des relevés et niveaux dB pour l'octave 20 Hz pendant le confinement.</td>
      <td>70</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.5</td>
      <td>Comparaison des Distributions des niveaux dB (en et hors confinement)</td>
      <td>71</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.6</td>
      <td>Distributions cumulées des niveaux dB avant et pendant le confinement</td>
      <td>72</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.7</td>
      <td>Niveaux dB médians avant et pendant le confinement</td>
      <td>73</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.8</td>
      <td>Niveaux dB fonction de la distance par rapport à la côte</td>
      <td>74</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.9</td>
      <td>Superposition des niveaux médians minimums sur les niveaux usuels</td>
      <td>75</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.10</td>
      <td>Sensibilité du système d'audition de différents groupes d'espèces</td>
      <td>76</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1</td>
      <td>Etat de l'art sur le cachalot</td>
      <td>81</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2</td>
      <td>Etat de l'art sur le globicéphale noir</td>
      <td>82</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.3</td>
      <td>Etat de l'art sur la baleine à bec de Cuvier</td>
      <td>84</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.4</td>
      <td>Etat de l'art sur le dauphin de Risso</td>
      <td>86</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.5</td>
      <td>Rencontre nocturne avec les Globicéphales</td>
      <td>90</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.6</td>
      <td>Les Sphyrnas avec Tursiops</td>
      <td>90</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.7</td>
      <td>Répartition des cachalots</td>
      <td>91</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.8</td>
      <td>Répartition des globicéphales noirs</td>
      <td>91</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.9</td>
      <td>Répartition des grands dauphins</td>
      <td>91</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.10</td>
      <td>Répartition des rorquals communs</td>
      <td>92</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.11</td>
      <td>Répartition des clics d'odontocètes en cours de classification</td>
      <td>92</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.1</td>
      <td>Échantillonnages réalisés lors de la première campagne Sphyrna-Odyssey.</td>
      <td>95</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2</td>
      <td>Échantillonnages réalisés durant le confinement</td>
      <td>96</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.3</td>
      <td>Séquences nucléotidiques exploitables par BLASTn</td>
      <td>98</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4</td>
      <td>Carte de détection d'espèces cibles par ADNe</td>
      <td>100</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.1</td>
      <td>Exemples de clics de 9 classes (issus du défi DCLDE2018)</td>
      <td>108</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.2</td>
      <td>Zoom sur les exemples de clics des 9 classes (DCLDE2018)</td>
      <td>109</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.3</td>
      <td>Exemples de DCLDE, données de test, 4096 bins.</td>
      <td>111</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.4</td>
      <td>Matrice de confusion du modèle de référence, sur le test set.</td>
      <td>113</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.5</td>
      <td>Matrice de Confusion sur l'ensemble de test pour DOCC10</td>
      <td>115</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.6</td>
      <td>Matrice de Confusion sur l'ensemble de test pour DOCC7</td>
      <td>117</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.1</td>
      <td>Physeter macrocephalus : le cachalot</td>
      <td>120</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.2</td>
      <td>Zone d'observation - Enregistrement du 14 janvier 2020.</td>
      <td>122</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.3</td>
      <td>Spectrogramme d'un clic de cachalot</td>
      <td>123</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.4</td>
      <td>Principe du TDOA pour une antenne de 2 hydrophones.</td>
      <td>124</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>9.5</td>
      <td>AZ(t) &amp; EL(t) qui sont le gisement de la source du clic.</td>
      <td>125</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.6</td>
      <td>Groupements DBSCAN sur la trace AZ(t).</td>
      <td>126</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.7</td>
      <td>Azimut et Élévation, après pistage.</td>
      <td>127</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.8</td>
      <td>Positions 3D des pistes estimées par le solveur non linéaire</td>
      <td>128</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.9</td>
      <td>Correction d'artefacts (data MPU - Compas).</td>
      <td>129</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.10</td>
      <td>Angle de Lacet (Yaw).</td>
      <td>130</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.11</td>
      <td>Angle de Tangage (Pitch).</td>
      <td>130</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.12</td>
      <td>Angle de Roulis (Roll).</td>
      <td>131</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.13</td>
      <td>Coordonnées 3D des pistes en fonction du temps (repère absolu).</td>
      <td>132</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.14</td>
      <td>Traces 3D des 15 pistes (enregistrement entier).</td>
      <td>133</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>9.15</td>
      <td>Visualisation dynamique des trajectoires des pistes via Interface web</td>
      <td>134</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.1</td>
      <td>Animation multi-vues montrant les trajectoires des pistes</td>
      <td>136</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.2</td>
      <td>Vitesse moyenne des pistes.</td>
      <td>137</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.3</td>
      <td>Tortuosité des 15 pistes sur tout l'enregistrement.</td>
      <td>139</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.4</td>
      <td>Moyenne des distances entre les pistes.</td>
      <td>140</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.5</td>
      <td>Distance entre les pistes (minimales et maximales)</td>
      <td>141</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.6</td>
      <td>Histogramme des distances minimales entre les pistes.</td>
      <td>141</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.7</td>
      <td>Evolution des distances inter-pistes et de la profondeur moyenne des pistes</td>
      <td>142</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.8</td>
      <td>Histogramme des distances maximales entre les pistes.</td>
      <td>143</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.9</td>
      <td>Tortuosité minimale en fonction des distances inter-pistes minimales</td>
      <td>145</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.10</td>
      <td>Codirection des pistes (en 3D et dans le plan XY).</td>
      <td>146</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.11</td>
      <td>Emissions centrifuges de 5 individus</td>
      <td>148</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.12</td>
      <td>Synchronisation de 4 biosonars pointant vers la surface. Chaque cône est tangent à la trajectoire calculée.</td>
      <td>149</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.13</td>
      <td>Synchronisation de 4 biosonars pointant vers le fond. Chaque cône est tangent à la trajectoire calculée.</td>
      <td>149</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.14</td>
      <td>Histogramme des angles entre les pistes</td>
      <td>150</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.15</td>
      <td>Cinq cachalots émettant dans la même direction</td>
      <td>151</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.16</td>
      <td>Évolution des pistes 3 et 4 avec aperçu de leur cône d'émission sonore</td>
      <td>152</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.17</td>
      <td>Évolution des pistes 3 et 4 avec aperçu de leur cône d'émission (suite)</td>
      <td>153</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>10.18</td>
      <td>Illustration du principe du sonar (mono et multistatique)</td>
      <td>155</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.1</td>
      <td>Exemple de série de clics d'un seul animal</td>
      <td>158</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.2</td>
      <td>Spectrogrammes de 10 clics pour chacune des 15 pistes</td>
      <td>159</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.3</td>
      <td>Vitesse instantanée en fonction de l'intervalle inter-clic</td>
      <td>161</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.4</td>
      <td>Vz(ici)</td>
      <td>163</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.5</td>
      <td>Vxmoy(Prof)</td>
      <td>164</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.6</td>
      <td>Vymoy(Prof)</td>
      <td>165</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>12.1</td><td>Illustration du modèle GLAZUR</td><td>172</td></tr><tr><td>12.2</td><td>Résumé du courant, température et zone de chasse du 14 janvier</td><td>173</td></tr><tr><td>12.3</td><td>Illustration générique de l'instabilité du courant Ligure</td><td>174</td></tr><tr><td>12.4</td><td>Représentation de la norme du courant le 14 janvier 2020</td><td>176</td></tr><tr><td>12.5</td><td>Représentation de la norme du courant en coupes verticales le 14 janvier 2020</td><td>177</td></tr><tr><td>12.6</td><td>Gradient 3D de la température le 14 janvier</td><td>179</td></tr><tr><td>12.7</td><td>Gradient de la salinité en 3D le 14 janvier</td><td>181</td></tr><tr><td>12.8</td><td>Densité de présence des cachalots dans les abysses vs Température et Salinité</td><td>182</td></tr><tr><td>12.9</td><td>Contre mesure de fibre optique</td><td>187</td></tr></table>
1

Préambule et Remerciements
Ces neuf mois de mission nous ont appris la patience, l'écoute. Nous avons dérivé jour et nuit, de mer calme en tempête, de Monaco à Majorque en passant par le Golfe du Lion, dans un sens et l'autre, à l'allure d'un piéton. Chacun de nos pas était silencieux, pour écouter les sons les plus lointains, les plus profonds, les plus discrets. Surplombant des vallées, des falaises ou des monts sous-marins, nous avons, je pense, devoilé quelques-uns des mystères de leur faune abyssale.

Voici une première transcription de notre carnet de bord, et analyses de masse de données. Nous dédicaçons ce rapport à toute son Equipe Scientifique rédactrice de ce rapport, et aussi embarquée par rotation de 2 ou 3 membres sur plusieurs jours. Un grand merci à notre capitaine Fabien de Varenne qui sur toute la Mission nous mena en sécurité, et bien sûr aussi à nos chaleureux coéquipiers qui ont fait l'impossible : Pierrick Rouf, Jean-Baptiste Hanrion, Jérôme de Varenne, Antoine Thibault, nos skeepers Maxence Valdelièvre et Stéphane Della, et nos cinéastes de bord : Pauline Cottaz épaulée de Rémi Demarthon.

Nous remercions en premier lieu nos trois principaux soutiens institutionnels et financiers de cette mission :

- La Fondation Prince Albert II de Monaco, qui a aussi soutenu l'extension de la mission durant le confinement COVID,

- La Société des Explorations de Monaco,

- ACCOBAMS.

Ces recherches sont cofinancées par le projet SMILES (ANR-18-CE40-0014 SMILES)
en Intelligence Artificielle non supervisée des masses de données bioacoustiques. Elles bénéficient du soutien de la Chaire en Intelligence Artificielle en Bioacoustique avancée de H. Glotin (ADSIL ANR-20-CHIA-0014). Nous remercions l'Institut Universitaire de France pour la Chaire d'H. Glotin (2011-2016) durant laquelle ont été définis certains algorithmes efficaces d'analyse de scènes sous-marines utiles à cette recherche.

Ces travaux ont bénéficié d'un accès aux moyens de calcul de l'IDRIS au travers de l'allocation de ressources 20XX-AD011011742 attribuée par GENCI, que nous remercions. Le supercalculateur français 'Jean Zay' dispose d'une puissance de calcul de 28 PFlop/s et permet de réduire considérablement les temps de calcul nécessaires aux algorithmes d'intelligence artificielle notamment.

Nous remercions Lemerpax et la revue Marine & Océan, co-initiateurs avec DYNI et Seaproven de cette mission. Nous remercions le Pôle Information Numérique Prévention et Santé de l'UTLN (INPS) pour son soutien, et la plateforme technologique SMIoT qui a inventé des instruments scientifiques innovants mis en oeuvre dans cette mission et aboutissant à ces résultats inédits. Merci à Kai Poutrain et ses collègues du LIS pour l'appui en infrastructure pour la manipulation des dizaines de To de données. Nous remercions V-Yacht pour son implication et son catamaran One-Cat transformé en plateforme scientifique.

L'ONG Longitude 181 a soutenu cette mission, ainsi que le Pr. Gianni Pavan du CIBRA univ. Pavia, Italie, aux travers de leurs conseils. Nous remercions Dave et Jerry pour leurs discussions.
Merci à la Préfecture Maritime pour sa confiance et ses autorisations exceptionnelles, ainsi qu'au Parc National de Port-Cros pour son aide logistique, et au Sanctuaire Pelagos pour son intérêt à la mission.

Nous remercions la Région Haut-de-France et l'Agence Innovation Défense pour le cofinancement de la thèse de Maxence Ferrari. Nous remercions le programme Interreg Italia-Francia Marittimo 2014-2020 pour notre projet GIAS de bouée écoutante cofinançant avec la Région Sud Provence Alpes-Côte-d'Azur la thèse de Paul Best. Nous remercions l'Université de Toulon et Biosong pour le cofinancement de thèse de Marion Poupard.

Hervé Glotin,
Directeur scientifique des missions Sphyrna Odyssey.

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2

Abstract & Résumé
"Evidences of Sperm Whales collaborative forage & COVID19 Effects Revealed by the Autonomous Laboratory Vessels Sphyrna"

The Sphyrna Odyssey Mission (SOM) 2019-2020 is the continuation of scientific research into the acoustic behavior of cetaceans and the nature of the environment they inhabit. Our techniques allow scientists to visualize, in three dimensions, the orientation of wild toothed whales. They have been pioneered by our team. These field studies have driven the development of the SOM system that is adding significantly to our understanding of how these animals interact with their environment.

This oceanographic mission took place from the end of September 2019 until the COVID19 crisis in May 2020. It visited the cetacean sanctuary Pelagos, in the western Mediterranean Sea, and Majorqua via 'Golfe du Lion'.

SOM used two Autonomous Laboratory Vessels (ALV Sphyrna from Seaproven), each having a small five hydrophone acoustic array recorded at sampling rate of 384 kHz using a SMIoT UTLN JASON card. A base ship, hosting the scientific team, received the acoustic waves in real time from each ALV.

This missions collected a large amount of data from various sensors. SOM observed anthropophony, and physical and chemical, environmental DNA data before and during COVID19. It demonstrated that human activities curtailed by COVID19 not only reduced in-water noise but also hydrocarbon and other pollutants.

SOM had the main objectives of the listening to and monitoring populations of deep diving cetaceans, such as Sperm Whales (*Physeter macrocephalus*). It doesn't aim to actively approach cetaceans but, on the contrary, to listen to them without any interaction. We therefore study them in the wild in their natural habitat during their complex bioacoustic collabora-
tions in their abyssal wonderings.

Diving behavior of deep diving cetaceans is a cue for biodiversity assessment in the abyss. Detection and localization of cetaceans provides insight into their diving behavior and the abyssal biodiversity in their vicinity. For this purpose, our strategy is to listen to cetaceans from tiny mobile acoustic antennas near the surface.

Our research resulted in many hours of high definition 3D tracks of a plurality of Sperm Whales, sometimes at 3 km range from the hydrophone arrays. These multiple 3D tracks depict the behavior of the cetaceans in the abyss on their echolocation click by click millisecond basis. This high resolution allows us to discover, for the first time in the world, their strategy of collaborative foraging. The whales appear to build transient multistatic collaborative sonar arrays, phasing their sonars at approximately 500 m distances between each other.

We are continuing to analyze this data in order to extract features unique to these groups of foraging animals. Most of the fine structure of the clicks contains temporal and spectral patterns that may carry communication signals on top of the echolocation function. We are constructing 3D models of the whale's activities as they forage. These models show how animals interact in forming multistatic acoustic arrays. With this cause and effect information we are building a learning database to facilitate deep learning applications. Because we have cause and effect observations along with the Physeter acoustic signatures we may have a Physeter Rosetta Stone that will lead to understanding how they communicate and what the content of the communications is. At this time we are continuing to refine our model and develop appropriate Deep Learning algorithms to extend our findings. These discoveries suggest that new criteria towards noise pollution and anti-collision systems are warranted.
" Chasses Abyssales de Cachalots en Alliance & Effets en Mer du Confinement COVID19 démontrés par les Laboratoires Autonomes Sphyrna "

La mission Sphyrna Odyssey (SOM) 2019-2020 mène une recherche scientifique sur le comportement acoustique des cétacés et la nature de l'environnement sous-marin qu'ils habitent. Nos techniques permettent de visualiser, en trois dimensions, le déplacement et l'orientation relative des mammifères marins. Ces études sur le terrain ont conduit au développement d'un système complet qui contribue de manière significative à notre compréhension de la manière dont ces animaux interagissent avec leur environnement.

Cette mission océanographique s'est déroulée de la fin septembre 2019 jusqu'au confinement du COVID19 en mai 2020. Elle a visité le sanctuaire de cétacés Pelagos, en Méditerranée occidentale, et Majorque et le Golfe du Lion.

SOM a utilisé deux navires laboratoires autonomes (ALV Sphyrna, Seaproven), chacun équipé d'une antenne composée de cinq hydrophones enregistrés à la fréquence d'échantillonnage de 384 kHz à l'aide de la carte SMIoT UTLN JASON. Un vaisseau-base, qui accueille l'équipe scientifique, recevait les ondes acoustiques envoyées en temps réel par chaque ALV.

SOM a recueilli une grande quantité de données provenant de divers capteurs pour observer l'anthropophonie, les données physiques et chimiques et l'ADN environnemental avant et pendant le COVID19. On démontre que les activités humaines réduites par COVID19 ne diminuaient pas seulement le bruit dans l'eau, mais aussi les hydrocarbures et autres polluants.

SOM a pour principaux objectifs l'écoute et la surveillance des populations de cétacés plongeant en eaux profondes, tels que les cachalots (*Physeter macrocephalus*). Elle ne
vise pas à approcher activement les cétacés mais, au contraire, à les écouter sans aucune
interaction. Nous les étudions donc à l'état sauvage dans leur habitat naturel au cours de
leurs collaborations bioacoustiques complexes abyssales.

Le comportement des cétacés en plongée profonde est un indice pour l'évaluation de la
biodiversité des abysses. À cette fin, notre stratégie consiste à écouter les cétacés à partir de
minuscules antennes acoustiques mobiles situées près de la surface.

Nos recherches ont permis d'obtenir de nombreuses heures de pistes 3D d'une pluralité
de cachalots, parfois à 3 km de distance des ALV. Ces multiples pistes 3D dépeignent le com-
portement des cétacés dans les abysses sur la base de leur écholocalisation, clic par clic, mil-
liseconde par milliseconde. Cette haute résolution nous permet de découvrir, pour la pre-
mière fois au monde, leur stratégie de prospection collaborative de nourriture. Ces sondeurs
semblent construire des réseaux de sonars collaboratifs multistatiques, mettant en phase leurs
sonars à une distance d'environ 500 m les uns des autres.

Ces découvertes sont riches en perspectives. La plupart de la structure fine des clics con-
tient des informations temporels et spectrales qui peuvent porter des signaux de communica-
tion superposés à leur fonction d'écholocation. Nos modèles 3D des activités de ces essais
montrent comment les animaux interagissent et forment des réseaux acoustiques multista-
tiques. Avec ces liens de cause à effet, nous construisons une base de données d'apprentissage
automatique des signatures acoustiques, sorte de Pierre de Rosette, qui permet d'étudier
leur communication via des algorithmes Deep Learning. Ces découvertes suggèrent à moyen
terme de nouveaux critères concernant la pollution sonore et les systèmes anti-collision des
sondeurs avec le trafic maritime.
3

Introduction et Transects
Pendant plus de 8 mois, nous avons étudié une vaste zone maritime et les abysses de la mer Méditerranée : au large de Toulon, Antibes et Monaco, mais aussi au large des Baléares et dans le Golfe du Lion. Notre objectif principal était de suivre et d'écouter cinq espèces de cétacés grands plongeurs : le Cachalot, le Globicéphale, le Grand Dauphin, le Dauphin de Risso et le Ziphius. Durant cette mission, nous avons :

- Réalisé des enregistrements multicaux et très large bande fréquentielle, y compris en plein hiver, et durant le confinement COVID19, ce qui est inédit,

- Calculé les déplacements en 3D de teutophages dans les abysses,

- Analysé finement leurs comportements de chasse collaborative abyssale,

- Défini les effets en mer du confinement COVID19.

Cette mission et recherche est le fruit d'une collaboration efficace entre plusieurs entités financières et scientifiques, que nous décrivons sommairement ci-dessous.

## 3.1 PARTENARIAT SCIENTIFIQUE

Cette mission scientifique est le fruit d'une collaboration inter-disciplinaire, dont voici les partenaires principaux.

### 3.1.1 L'ÉQUIPE DYNI, CNRS LIS ET UNIVERSITÉ DE TOULON

L'équipe DYNI du CNRS LIS (Laboratoire d'Informatique & Systèmes) est basée sur le campus de l'université de Toulon. Le LIS est une Unité Mixte de Recherche (UMR) sous tutelle du Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) rattachée à l'Institut des sciences de l'information et de leurs interactions (INS2I), sous tutelle notamment de
l'Université de Toulon (UTLN) et de l'Ecole Centrale de Marseille. Il fédère plus de 375 membres dont 190 permanents enseignants chercheurs. L'équipe DYNI du LIS est au coeur des missions Sphyrna, mène des recherches fondamentales et appliquées dans les domaines de l'informatique, l'apprentissage automatique / IA et la bio-acoustique. Hervé Glotin, qui y est professeur, est co-initiateur des missions Sphyrna-Odyssey, concepteur de leur protocole, et en a dirigé les éditions 2018, 2019 et 2020. Il en propose une suite sur les trois années suivantes.

### 3.1.2 SEA PROVEN

Le bureau R&D d'études navales Sea Proven, dirigé par Fabien de Varenne, est co-initiateur des missions Sphyrna Odyssey. Il est spécialiste de la conception et de la fabrication de drones navals innovants depuis 2014. Expert en robotique marine, il imagine les bateaux du futur et se positionne comme un acteur incontournable sur le marché des drones marins de surface. Basé à Laval en Mayenne, il conçoit et développe des drones de secours et d'intervention de petite taille et son navire phare, le Sphyrna, à ce jour le plus grand drone de surface, civil, au monde. Appelés à naviguer en constellation, les drones Sphyrna - autrement appelés Navires Laboratoires Autonomes®, sont dédiés à la surveillance et à une meilleure connaissance des espaces maritimes, et notamment des Zones économiques exclusives (ZEE) des Etats littoraux. Ils sont, ici, mis au service des scientifiques dans le cadre des campagnes Sphyrna Odyssey.
### 3.1.3 LA FONDATION PRINCE ALBERT II DE MONACO

Créée en 2006 par le Prince Albert II de Monaco, elle œuvre pour la protection de l'environnement et la promotion du développement durable. Active au niveau international, elle mobilise les citoyens, les responsables politiques, les pouvoirs publics, les scientifiques et les acteurs économiques, pour la défense de la nature considérée comme un patrimoine commun de l'humanité. Depuis sa création il y a 13 ans, la Fondation a accordé son soutien à 477 projets à travers le monde pour un montant de 55 millions d'euros soit une moyenne de 4 millions d'euros par an. Elle établit des partenariats pour mener à bien des projets et entreprendre des actions concrètes dans ses champs d'actions prioritaires. Elle promeut et encourage également des initiatives et des solutions innovantes notamment par l'attribution de prix et de bourses. La FPA2 concentre ses missions dans trois principales zones géographiques - le bassin méditerranéen, les régions polaires, et les pays les moins avancés (selon la liste des Nations unies) - toutes fortement impactées par les effets des changements climatiques, la perte de la biodiversité et les menaces sur les ressources en eau.

### 3.1.4 LA SOCIÉTÉ DES EXPLORATIONS DE MONACO

Avec l'ambition de réconcilier l'Humanité avec la mer, le Prince Albert II de Monaco a lancé, en avril 2017, les Explorations de Monaco, renouvelant ainsi, à quelques 120 ans de distance, la démarche d'exploration scientifique maritime de son trisaïeul, le Prince Albert Ier. Associant, sous l'égide du gouvernement de la Principauté de Monaco, la Fondation Prince Albert II de Monaco, le Centre Scientifique de Monaco, l'Institut Océanographique et le Yacht Club de Monaco, les Explorations de Monaco ont mené une première série de douze expéditions dans le monde, entre 2017 et 2018. Une nouvelle phase a été engagée fin 2018 en érigeant les
Explorations de Monaco en société. Plateforme au service de l'engagement du Prince Albert II de Monaco en matière de connaissance, de gestion durable et de protection de l'océan, la Société des Explorations de Monaco vient en appui à l'action des institutions monégasques, en organisant ou en soutenant des missions collectives menées à l'international qui articulent recherche scientifique, médiation auprès des publics et coopération gouvernementale. Son programme d'activités pour la période 2019-2022 est notamment centré sur la protection de la mégafaune et les nouvelles techniques d'exploration.

### 3.1.5 ACCOBAMS

L'Accord sur la Conservation des Cétacés de la Mer Noire, de la Méditerranée et de la zone Atlantique adjacente (ACCOBAMS), conclu sous les auspices de la Convention de Bonn (PNUE/CMS), a été signé le 24 novembre 1996 à Monaco. L'ACCOBAMS est un outil juridique de conservation de la biodiversité basé sur la coopération. Son objectif est de réduire les menaces qui pèsent sur les cétacés notamment en améliorant l'état des connaissances sur ces animaux. Cet Accord intergouvernemental compte actuellement 24 Pays Parties et concrétise leur volonté de préserver toutes les espèces de cétacés et leurs habitats dans l'aire géographique de l'Accord, en imposant des mesures plus restrictives que celles définies dans les textes précédemment adoptés. Ainsi, dans le cadre de l'ACCOBAMS, les Pays Parties s'engagent à adopter et à mettre en œuvre des mesures de gestion et de conservation concrètes afin d'atteindre et de maintenir un état de conservation favorable pour les espèces de cétacés. Le financement de l'ACCOBAMS sur la Mission Sphyrna Odyssey 2019 est apporté par le ministère de l'environnement italien.
### 3.1.6 LEMER PAX

Lemer Pax est le leader mondial de l'innovation dans le domaine de la radioprotection, et intervient dans de nombreux domaines : médecine nucléaire ; cardiologie, neurologie et radiologie interventionnelles ; équipements amagnétiques (IRM) ; radioprotection des locaux ; nucléaire et recherche ; industrie et matériaux. Forte de près de 50 ans d'expérience, elle est présente dans 72 pays. Lemer Pax met en œuvre sur SOM un capteur-prototype destiné à la mesure précise d'isotopes radioactifs par concentration d'un grand volume d'eau de mer dans un très petit volume de résine minérale de nouvelle génération échangeuse d'ions.

### 3.1.7 CNES

Partenaire technique, le Centre National d'Études Spatiales (CNES) fournit l'expertise globale en terme de géolocalisation et de géo-positionnement tant pour les systèmes de navigation que pour la caractérisation des données scientifiques collectées. Le CNES va par ailleurs tester le nouveau système MEOSAR qui vient compléter le système Cospas-Sarsat relayant les signaux émis par les balises de détresse, et qui est capable de localiser instantanément et avec une précision accrue une balise n'importe où sur Terre. Le partenariat entre la Mission Sphyrna Odyssey et CNES/MEOSAR doit permettre à ce dernier d'affiner ses algorithmes via un programme mobile. Avec sa plateforme CESARS, le CNES a testé l'usage de nouvelles technologies de télécommunication par satellite via la constellation Iridium Next. La mission Sphyrna Odyssée 2019 bénéficie d'une solution de communication par satellite (Satcom) pour valider l'opérabilité des drones depuis la terre, pour la prise en charge du trafic (télémétrie / télécommande) et la transmission de données de télémétrie, ou encore pour l'échange de données de missions critiques en temps réel.
### 3.1.8 ESA

Partenaire scientifique de SOM, l'Agence Spatiale Européenne (ESA) fournit des jeux de données satellites : images, données altimétriques diverses caractérisant, sur le plan physique et biologique, les masses d'eau traversées par la Mission. Dr. Jérôme Benveniste (ESA-ESRIN) et son équipe ont notamment préparé et numérisé les données chlorophylle A et température.

### 3.1.9 CLS

Avec CLS/KINEIS, il s'est agi de tester les nouveaux protocoles de communication avec tous les satellites Kineis-Argos permettant de fournir une connectivité et une localisation par satellite aux appareils IoT (Internet des objets). L'utilisation des signaux et protocoles ARGOS RF garantit une très faible consommation d'énergie lors de l'envoi de données partout dans le monde.

### 3.1.10 TRIPINLAB

Cette société, fondée en 2017 par le compositeur et artiste numérique Maxence Mercier, rassemble une communauté d'un millier d'utilisateurs : artistes, ingénieurs et techniciens pour le cinéma, la musique, le théâtre et la réalité virtuelle. Tripinlab produit des instruments et des contenus de création sonores et visuels, elle a conçu un logiciel 'Sound Trajectory' dédié à la spatialisation sonore. D'autres outils et productions réalisés par Tripinlab sont les fruits de collaborations pluridisciplinaires où l'art de la science et la science de l'art fusionnent pour découvrir les espaces inconnus de la biosphère et les multiples dimensions de leurs expressions. Dans SOM, TripinLab a notamment transcrit en animations 3D les chasces abyssales observées par acoustique passive par SOM. Elles sont présentées dans ce rapport
en plusieurs formats en ligne, en 2D ou 3D, à partir des données brutes de nos calculs, sans
retouche. TripinLab a aussi sonifié plusieurs enregistrements de la mission, disponibles ici :
https://www.tripinlab.com/underwater-hidden-sound-life/.

3.1.11 SMIoT

SMIoT est la plateforme de technologie scientifique de l'Université de Toulon, adossée à deux UMRs CNRS et au pôle transversal Information Numérique Prévention Santé (INPS) de l'UTLN. L'activité de SMIoT est la recherche en électronique et capteurs, processeurs et systèmes de communication divers.

Axée vers la création d'objets connectés pour la perception multimodale dans les études en-
vironnementales et dans le domaine du sport-santé, l'activité de la plateforme SMIoT s'étend
aux domaines de la robotique, de la domotique et de la défense. SMIoT est composée d'une
équipe de quatre experts dans les domaines de l'acoustique, bioacoustique, signal, microélec-
tronique et capteurs. SMIoT intervient sur l'intégralité de la chaîne de conception d'un sys-
tème embarqué, et a conçu la chaîne acoustique de SOM.

3.1.12 LONGITUDE 181

Longitude 181, association loi 1901, est fondée en 2002 par François et Véronique Sarano.
Son président d'honneur, Albert Falco, ancien plongeur et capitaine de la Calypso, lui ap-
portera son soutien inconditionnel jusqu'à ses dernières plongées. François Sarano, est Dr.
océanographe, et a été 13 ans aux côtés du Cdt Cousteau comme conseiller scientifique et
chef de mission. Il est co-auteur du film OCEANS de J. Perrin et J. Cluzaud, conférencier,
auteur d'ouvrages, Chevalier de l'ordre de la légion d'honneur au titre de l'environnement
pour la création et les actions de L181. Il se forge dès 1990 une idée des menaces qui pèsent
sur le monde marin, lors de plongées aux quatre coins de la planète. Véronique Sarano est Dr.
océanographe, conseillère scientifique et auteure de nombreux ouvrages.

Dès 2020 L181 a rassemblé dans sa Charte Internationale du Plongeur Responsable le code d'une plongée respectueuse. Elle est traduite en 26 langues. Plusieurs champions d'apnée en sont signataires (Morgan Bourch'is, Guillaume Néry, Stéphane Tourreau, Andy Cabrera, Pierre Frolla et Alice Modolo... ). L'océan, dernier territoire sauvage doit être partagé maintenant et avec les générations futures pour l'émotion d'une rencontre, la richesse d'un milieu indompté, l'émerveillement. En relation avec sa charte, L181 mène des programmes de sensibilisation, dont un important volet destiné à la jeunesse, des campagnes de recherche (Cachalots) et de préservation (Requins). Avec son programme "Ici commence l'Océan", Longitude 181 veut entraîner chacun à agir pour l'océan dans ses gestes quotidiens.

3.2 LES NAVIRES LABORATOIRES AUTONOMES SPHYRNA

La mission Sphyrna Odyssey repose principalement sur l'association des drones Sphyrna de
Seaproven avec l'expertise scientifique en acoustique passive de l'équipe de H. Glotin qui en
a proposé l'usage en 2017 du fait de leurs qualités intrinsèques. En effet, le Sphyrna, aussi
nommé 'Autonomous Laboratory Vessel' (ALV), est inspiré de la pirogue traditionnelle
polynésienne, aux performances hydrodynamiques remarquables. Sa stabilité est excep-
tionnelle de part ses deux coques asymétriques, le tangage et le roulis du navire sont donc
fortement diminués. Cela réduit les perturbations sonores et autres sur les instrumentations
embarquées. L'ALV a une grande autonomie océanique, propulsé par un moteur électrique
alimenté par une production d'énergie hybride : solaire, éolienne et hydrolienne. De plus, la
carène est optimisée pour réduire la traînée et donc la consommation énergétique. Tous ces éléments nous ont permis d'opérer cette mission en pleine mer à une vitesse de cinq nœuds, ou en dérive à faibles perturbations.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 3.1: Un Sphyrna.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 3.2: Un Sphyrna vu du ciel</figcaption></figure>

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 3.3: Les deux Sphyrnas côte à côte. L'un est de 17 m, l'autre 20 m.</figcaption></figure>
SOM a parfaitement illustré l'adaptabilité des ALV à des missions très exigeantes. La robustesse des ALV est prouvée en conditions hivernales qui sont très difficiles en mer Méditerranée (Beaufort 7 et 8 vécus en mer). Les ALV sont conçus pour avoir une capacité opérationnelle deux fois plus rapide que les moyens de surveillance offshore classiques. Ils ont une grande capacité d'emport de matériel : 1 tonne de charge utile. Ainsi, ils peuvent être équipés de nombreux capteurs et instruments de mesures destinés à la collecte d'un champ varié de données scientifiques ou de surveillance maritime.

Durant SOM tous les équipements intégrés ont fonctionné et nous avons la possibilité d'y ajouter de nouveaux instruments de mesure dans nos prochaines recherches océanographiques.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 3.4: L'antenne acoustique.</figcaption></figure>
Les données acoustiques ont été acquises grâce à 5 hydrophones fixés sur chaque ALV.
Quatre d'entre eux sont intégrés sous la quille, à -2 m, avec un espacement inter-hydrophone
de 35 à 70 cm. Le cinquième hydrophone est placé sous la poupe, à -0.2 m et à 7 m de la quille.

Les enregistrements de SOM ont été effectués à l'aide des enregistreurs *Qualilife JASON V4* développés et produits pour des mesures environnementales avancées par la plate-forme technologique SMIoT (Fig. 5.1).

3.3 TRANSECTS RÉALISÉS

SOM a été lancée le 25 septembre 2019 à St Tropez, à l'occasion des Rencontres Internationales de la Mobilité Durable, avec pour objectifs et réalisations principales décrits dans ce rapport :

- L'écoute et le suivi des populations de cétacés grands plongeurs en Méditerranée occidentale incluant notamment le Sanctuaire Pelagos,

- La réalisation des protocoles ADN environnemental, et chimique,

- La réalisation des mesures de radioactivité.

L'effort d'observation de la mission s'est déroulé de septembre 2019 à mai 2020.

Toutes les sessions d'enregistrement sont consignées dans les graphes ci-dessous, avec
leurs dates principales. Les relevés chimiques et ADNe sont associés aux relevés acoustiques,
analysés dans les chapitres suivants.
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 3.5: Transect total de la mission.</figcaption></figure>
Comme prévu nous avons favorisé les enregistrements sur les falaises et canyons pour et les fronts de courant si possible pour le suivi des teutophages. Nous n'avons pas pu, pour cause de confinement COVID, rejoindre la Corse, qui était prévue en mars 2020. Le transect s'est déroulé ainsi :

- Du 25 septembre au 3 octobre 2019 : canyon de St-Tropez, Ile du Levant, canyon de Toulon,

- Du 3 octobre au 10 octobre : Banyuls-sur-Mer, Cap de Creus à l'extrémité orientale de la péninsule ibérique, dérive et enregistrement dans canyon du secteur,

- Du 11 octobre au 31 octobre : Baléares, Sud-Baléares, Porto Petro, enregistrements en dérive. Tempête force 8, légère avarie à un safran,

- Du 1er novembre au 25 novembre : « arrêt au stand » sur Canet-en-Roussillon,

- Du 25 novembre au 10 décembre : Canet-en-Roussillon, dérive en Golfe du Lion, Toulon,

- Du 10 décembre au 20 décembre : dérive Sud-Toulon,

- Du 20 décembre au 6 janvier : mission en pause (fêtes de Noël),

- Du 8 janvier au 16 février : exploration en dérive au large de Port-Cros, Porquerolles, Ile du Levant,

- Du 16 février au 8 mars : dérive dans les canyons des Stoechades, Saint-Tropez et Cannes, Sud Monaco,

- Du 9 mars au 15 mars : réalisation de la session de travail prévue pour l'équipe de Marine Conservation Research Ltd (MCR), en partenariat avec l'ACCOBAMS au large de Toulon,

- Le 16 mars : fin officielle de la mission 1 à Toulon par décrêt de confinement COVID19,

- Du 20 mars 18 avril : demande d'autorisation de mission scientifique durant le confinement
COVID19 et recherche de financement pour supplément de mission, obtenus le 20 avril,
- Du 23 avril au 10 mai : reprise de la mission, dérives Sud Monaco et Antibes, Baies de
Cannes, Iles d'Or, de Bandol, Calanques de Marseille, traversée et dérive dans le Golfe du
Lion, - Le 10 mai : arrivée finale à Canet-en-Roussillon.

3.4 ORGANISATION DU RAPPORT

Nous avons travaillé du 23 avril au 10 mai sur le plateau continental et en baie afin de graver l'écrin de silence des côtes, d'habitude perturbées par les activités humaines. Nous avons également pu parcourir à nouveau des zones hauturières et des falaises, ainsi que le Golfe du Lion, pour comparer plusieurs facteurs avec exactement les mêmes protocoles et instruments, offrant alors des analyses de l'effet du confinement COVID19.

Il en ressort des statistiques très intéressantes sur les effets du confinement en termes chimiques et anthrophoniques, présentés en début de ce rapport.

La seconde partie de ce rapport mets en évidence sur plusieurs heures des comportements inédits abyssaux de teutophages : un groupe de Cachalots. Cette partie donne des résultats qui constituent une première mondiale.
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 3.6: Zoom sur le transect Nord de la mission.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 3.7: Zoom sur le transect Sud de la mission.</figcaption></figure>
4

Mesures Chimiques et Physiques Marines et
Effets du Confinement COVID
Les variations de température, d'acidité et d'autres paramètres dans les écosystèmes marins engendrent un changement rapide de leur composition chimique, physique, et biologique. La mission Sphyrna Odyssey a collecté, à l'aide d'une sonde multicapteurs, des données physiques et chimiques durant 3 mois, du 7 février au 9 mai 2020.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Figure 4.1:** La sonde avancée de qualité de l'eau, Aquaread AP-7000, équipée de ses capteurs.</figcaption></figure>

La sonde chimique, *Aquaread AP-7000*, a été déployée depuis la surface jusqu'à 44 mètres de profondeur. Les capteurs ont permis de mesurer les variables suivantes : température (°C), profondeur, salinité, pH, oxygène dissous (par mesure optique), électro-conductivité (EC), potentiel d'oxydo-réduction (ORP), chlorophylle, algues bleu-vert (BGA-PE), matière organique dissoute colorée (CDOM), total des solides dissous (TDS), densité spécifique (SSG), huiles raffinées.

Ces caractéristiques physiques, chimiques et biologiques sont importantes à prendre en considération car elles déterminent la distribution des organismes vivants dans les océans. Cette approche permet de comprendre les liens entre les organismes vivants et les paramètres environnementaux.
## 4.1 TEMPÉRATURE

La température est un paramètre fondamental pour l'évaluation des caractéristiques des masses d'eaux car elle joue un rôle important dans les cycles biologiques ainsi que dans la variabilité de la célérité du son. De janvier à mai, la température présente une tendance générale à l'augmentation globale avec une plus forte hausse dans les couches de surface comparée aux couches profondes. Durant la mission, nous mesurons que, durant les mois de février à mai, la température de l'eau varie entre un minimum de 11,2 °C au Cap d'Antibes et un maximum de 19,8 °C dans la couche de surface des Calanques de Cassis. Une différence de plus de 4 °C a été observée entre 5 m (19,80 °C) et 42 m (15,10 °C) de profondeur dans les Calanques de Cassis en début mai, annonçant le début de la formation de la thermocline. Au printemps la température de surface augmente de plusieurs degrés, créant ainsi une couche de surface plus chaude (sur environ 20 m), moins dense, qui isolera efficacement les couches d'eau profondes jusqu'à l'automne. Cette thermocline saisonnière correspond également à une barrière biologique. Sur les marges continentales et la plaine abyssale, les variations de température et de salinité reflètent davantage les différentes masses d'eau. Ainsi, nos mesures montrent une diminution de la température avec la profondeur et une augmentation de la salinité. Il est à noter que la masse volumique augmente avec la salinité de façon plus importante qu'avec la température.

Les mesures de température en surface sont fournies avec celles mesurées par satellite par notre partenaire ESA (modified Copernicus Sentinel data, processed by ESA, CC BY-SA 3.0 IGO) sur http://sabiod.org/pub/SPHYRNA/data/S020192020_TempSurf.mp4 et Fig. 4.2.
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>**Figure 4.2:** Variation de la température surface sur toute la zone de SOM, de bas en haut : 7 oct.2019, 15 janvier 2020 et 7 mai 2020. On voit que le gradient thermique au large de Monaco (cf discussion sur les fronts océanique en dernier chapitre) disparait au printemps. Les données sur toute la durée, de septembre 2019 à mai 2020, au jour le jour, sont disponibles sur: http://sabiod.org/pub/SPHYRNA/data/S020192020_TempSurf.mp4. Crédit: modified Copernicus Sentinel data, processed by ESA, CC BY-SA 3.0 IGO.</figcaption></figure>
### 4.1.1 VARIATIONS AVEC LA BATHYMÉTRIE

Nos mesures montrent que la température de l'eau varie en fonction de la bathymétrie, avec par ordre décroissant : falaises/canyons, haut fond/côtier, baies de février à mars et falaises/-canyons, haut fond/côtier et plaine abyssale d'avril à mai. Nous observons que les températures au niveau des baies sont en moyenne 1,5°C inférieures par rapport aux falaises/canyons, et les plaines abyssales sont 0,5°C inférieures par rapport aux falaises/canyons. Les valeurs de température augmentent à partir du mois de mai, liées à la saisonnalité.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 4.3: Variation de la température dans les falaises/canyons de février à mai</figcaption></figure>

## 4.2 SALINITÉ

La salinité a varié de 33,4 à 37,3 psu durant les mois de février à mai avec un maximum dans la Rade d'Hyères et au Cap Ferrat (37,2 psu à environ -5 m de profondeur), et un minimum au Cap d'Antibes et au Port de la Seyne/Mer (34,2 psu à environ -5 m).

### 4.2.1 VARIATIONS AVEC LA BATHYMÉTRIE ET DISTANCE À LA CÔTE

Le taux de salinité varie en fonction des types de fonds sous-marins, par ordre décroissant : haut fond/côtier, falaises/canyon et baies. Ces mêmes tendances décroissantes ont été obtenues en période de pré-confinement et plus tard, de confinement, pour les hauts fonds
et les falaises. La salinité a diminué pendant le confinement, avec un maximum et minimum de 36,7 et 35,4 psu en période de pré-confinement, et un maximum et minimum de 35,4 et 34,5 psu durant le confinement. Cette diminution est liée à la saisonnalité et à la température de l'eau. Par ailleurs, plus la distance à la côte est grande, plus le taux de salinité diminue. À plus de 25 km du port en période de pré-confinement, un taux maximum de 35,4 contre 36,6 psu à 5 km de la côte a été obtenu. Pendant le confinement en avril-mai, nous avons un maximum de 35,5 psu à 5 km contre 35,2 psu à plus de 25 km.

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>**Figure 4.4:** Variation de la salinité dans les falaises/canyons de février à mai</figcaption></figure>

## 4.3 pH

Le pH le plus élevé (8,3) a été mesuré dans la Baie de la Salis et dans le Canyon du Var, et les valeurs les plus basses (6,1) dans le Golfe du Lion. Le pH de l'eau varie en fonction de plusieurs facteurs : solubilisation des gaz, température, salinité, pression (acidité accrue avec la pression), pluie.
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>**Figure 4.5:** Variation du pH dans les falaises/canyons de février à mai</figcaption></figure>

### 4.3.1 VARIATIONS AVEC LA BATHYMÉTRIE ET DISTANCE AUX PORTS

Le pH varie en fonction de la bathymétrie, de la profondeur et en fonction de la saison (donc pré-confinement versus confinement). Nous avons un pH maximum de 7,9 au niveau des falaises en période de pré-confinement et un pH maximum de 8,2 au niveau des hauts fonds lors du confinement. Le pH augmente à partir des mois d'avril et de mai, principalement suivant la saisonnalité (le pH augmentant avec l'évaporation), avec un maximum de 8,2 au niveau des hauts fonds. Les valeurs de pH varient en fonction de la distance au port et s'inversent en fonction des périodes de pré-confinement et de confinement. Ainsi pendant la période de pré-confinement, plus la distance à la côte est grande (> 25 km) plus le pH augmente (jusqu'à 7,5). A l'inverse, en période de confinement le pH sera de 6,2. Ces variations de pH pourraient également être dues à une chute du CO2 atmosphérique.
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>**Figure 4.6:** Variations du pH de l'eau en fonction de la bathymétrie pendant les périodes de préconfinement et de confinement.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>**Figure 4.7:** Variations du pH de l'eau en fonction de la distance au port pendant les périodes de préconfinement et de confinement.</figcaption></figure>
## 4.4 OXYGÈNE DISSOUS

L'oxygène dissous a fluctué entre un minimum de 99,5 %Sat à la surface dans le Golfe de Juan et un maximum de 18,5 %Sat, en surface au Cap d'Antibes. Les couches de surface de la Mer Méditerranée ont un pourcentage d'oxygène dissous supérieur à celui relevé en profondeur. Par exemple, 118,5 % d'oxygène dissous en surface contre 100,5 % à 30m de profondeur, mesurés au Cap d'Antibes.

### 4.4.1 VARIATIONS AVEC LA BATHYMÉTRIE ET DISTANCE AUX PORTS

Le pourcentage d'oxygène dissous varie en fonction des types de fonds sous-marins. Un taux maximum d'oxygène dissous se trouve dans les plaines abyssales (113 %Sat) en mars. Les valeurs d'oxygène dissous restent relativement stables de février à mai, avec un maximum et minimum de 113 et 104 %Sat en février, et un maximum et minimum de 112 et 111 %Sat en mai. Le pourcentage d'oxygène dissous augmente avec l'éloignement à la côte, soit 110 %Sat à 5 km et 113 %Sat à 25 km.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 4.8: Variation d'O2 dans les falaises/canyons de février à mai.</figcaption></figure>
4.5 CHLOROPHYLLE

La chlorophylle est le pigment indispensable à la photosynthèse des algues. Son dosage sert à estimer la biomasse phytoplanctonique du milieu marin où ses teneurs varient de 0 à quelques dizaines de µg/L. Les concentrations en chlorophylle dans les eaux superficielles présentent une variabilité saisonnière : le développement phytoplanctonique est, en effet, tributaire de l'énergie lumineuse, de la concentration en sels nutritifs, de la stabilité des masses d'eaux et de l'intensité de la consommation par le zooplancton. Le taux de chlorophylle le plus élevé a été mesuré dans le canyon du Var, tandis que le taux le plus bas a été observé au Cap Ferrat. Le bloom planctonique, processus de concentration rapide des cellules phyto-planctoniques dans une masse d'eau, a pu être mesuré à partir du 7 février au niveau du canyon du Var, le 17 février à Antibes et le 20 février à Villefranche/Mer. Ce phénomène est provoqué par de forts apports en nutriments. Les courants côtiers froids qui longent les continents font remonter à la surface (upwelling) des eaux chargées de nutriments entraînant ainsi le développement d'une biomasse marine importante. Ce phénomène se produisant de manière saisonnière, nous avons eu la conjonction de conditions favorables nécessaires : eau riche en nutriments, bien oxygénée (avec 118,5 %) et suffisamment de lumière pour que la photosynthèse se produise. Il est à noter que, suite au dysfonctionnement du capteur à chlorophylle de la sonde chimique, une partie seulement des valeurs du mois de février ont été obtenues dont une mesure au niveau des falaises/canyons, trois mesures au niveau côtiers/hauts fonds et une mesure dans les baies/rades.
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 4.9: Variations du taux de chlorophylle en fonction du temps.</figcaption></figure>

### 4.5.1 VARIATIONS AVEC LA BATHYMÉTRIE ET DISTANCE AUX PORTS

La production phytoplanctonique a commencé tôt (début février) au niveau du canyon du Var et dans les eaux peu profondes (côtier/haut fond). La chlorophylle varie en fonction de la bathymétrie : elle atteint son maximum (445 µg/L) au niveau des falaises/canyons et son minimum (15 µg/L) dans les baies/rades. L'état trophique de la mer Méditerranée (particulièrement pauvre en éléments nutritifs) est conditionné par la zone côtière très peuplée et par l'apport fluvial d'une zone de drainage. Les eaux situées au large des côtes méditerranéennes ont été caractérisées comme étant extrêmement oligotrophes avec une tendance croissante en allant vers l'est. Le gradient croissant d'oligotrophie serait dû à une carence en phosphore par rapport à l'azote augmentant vers l'est<sup>73</sup>. Ainsi, les principales zones océaniques de bloom phytoplanctonique sont dans les zones d'upwelling au niveau des falaises suivi des zones côtières. La remontée des eaux froides est une source d'apport de nutriments.
4.5.2 VARIATION DE LA CHLOROPHYLLE DANS LES BAIES/RADES ET FALAISES/- CANYONS

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 4.10: Variations du taux de chlorophylle en fonction de la bathymétrie.</figcaption></figure>

Par ailleurs, les images satellites obtenues par l'ESA (Agence Spatiale Européenne) montrent l'évolution de la concentration de chlorophylle A au fil des semaines, de septembre 2019 à mai 2020, disponible sur le site Sphyrna http://sabiod.org/pub/SPHYRNA/data/S020192020_ ChloroA.mp4. Elles montrent un mini bloom côtier vers décembre, et un grand début avril au sud de Monaco. Il est intéressant de noter l'absence de cachalots fin avril sur le Sud Monaco, peut-être en lien avec cette fin du bloom planctonique.
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>**Figure 4.11:** Concentration de chlorophylle A (mg/m³) les 4, 11, 23, 25 Avril et 4 et 7 mai, montrant le bloom plantonique début avril, et sa disparition fin avril au Sud de Monaco. Un film complet de cette mesure de chlorophylle sur toute la mission SOM est disponible sur http://sabiod.org/pub/SPHYRNA/data/S020192020_ChloroA.mp4. Crédit photo ESA, partenaire SOM: modified Copernicus Sentinel data, processed by ESA, CC BY-SA 3.0 IGO.</figcaption></figure>
## 4.6 MATIÈRE ORGANIQUE DISSOUTE

La mesure de la matière organique dissoute colorée (CDOM) est utile pour déterminer l'atténuation de la lumière, celle-ci étant couramment utilisée pour déterminer les objectifs de restauration des zones côtières. Une augmentation du CDOM peut être due à un débit élevé de matière organique d'origine terrestre apportée par les rivières. Parmi nos mesures, nous observons un taux minimal de CDOM au Canyon Bourcart et un taux maximal de CDOM au large du Canyon de Sète avec des valeurs de 1,25 µg/L et 550 µg/L respectivement. Il est probable que l'activité humaine impacte fortement les zones du Canyon de Sète, à la vue du taux élevé de CDOM.

### 4.6.1 VARIATIONS AVEC LA BATHYMÉTRIE ET DISTANCE AUX PORTS

Un dysfonctionnement au niveau du capteur de la sonde à CDOM n'a pas permis d'obtenir des longues séries de données pour le taux de CDOM en fonction de la bathymétrie. Néanmoins, nous observons que le taux de CDOM varie avec la distance au port : ainsi le taux de CDOM est de 180 µg/L à une distance >25 km versus 320 µg/L à 5 km du port durant le pré-confinement. Les valeurs de CDOM sont plus élevées durant la période de confinement par rapport au pré-confinement avec un taux maximum au niveau du Canyon du Sète (550 µg/L), de la Rade de Hyères (460 µg/L) et le Sud du Canyon du Var (320 µg/L).
<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>**Figure 4.12:** Variations du taux de CDOM dans l'eau de mer en fonction de la distance au port pendant les périodes de pré-confinement et de confinement.</figcaption></figure>

## 4.7 ÉLECTRO-CONDUCTIVITÉ

Plus la matière dissoute dans un échantillon d'eau est élevée, plus l'électro-conductivité (EC) y est élevée. La mesure EC est utilisée pour indiquer la pureté d'un échantillon d'eau. Une modification importante de la conductivité pourrait être un indicateur d'un polluant entrant dans l'eau. Les mesures prises dans le Golfe Juan nous donnent une valeur minimale de 3000 µS/cm et maximale de 56000 µS/cm pour cette région.

### 4.7.1 VARIATIONS AVEC LA BATHYMÉTRIE ET DISTANCE AUX PORTS

Au niveau falaise/canyon les données suivent une distribution asymétrique. Pendant le confinement, la distribution des valeurs de l'électro-conductivité minimale est désaxée vers la gauche ; la moyenne des mesures EC est donc inférieure à la médiane. De plus, la médi-
ane des valeurs EC pré-confinement est plus élevée que pendant le confinement. Les valeurs EC ont tendance à augmenter en baie/rade par rapport à falaise/canyon. L'écart-type est plus faible pendant le confinement. Les valeurs minimales EC pré-confinement sont relativement plus élevées que les valeurs minimales EC pendant le confinement. De plus, les valeurs minimales EC pré-confinement varient plus par rapport aux valeurs minimales pendant le confinement. Dans le cas d'une distance au port <5km, la distribution est désaxée vers la droite, ce qui implique que la moyenne des valeurs est au dessous de la médiane, tandis que pour les distances au port < 25km et > 25km les distributions sont symétriques. La même distribution est retrouvée pour chacune des 3 distances au port pendant le pré-confinement et confinement. Les valeurs maximales d'EC diminuent fortement entre le pré-confinement et le confinement quelles que soient les distances à la côte. L'écart-type est plus faible pendant le confinement. Ainsi, le confinement COVID19 semble expliquer une baisse de la conductivité en avril-mai, l'eau semble donc purifiée sous l'effet du confinement.
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>**Figure 4.13:** Variations du taux de d'electroconductivité (EC) dans l'eau en fonction de la distance au port pendant les périodes de pré confinement et de confinement.</figcaption></figure>

## 4.8 POTENTIEL D'OXYDORÉDUCTION

La mesure du potentiel d'oxydoréduction (ORP) indique la disponibilité d'électrons dans un système. Des taux élevés d'ORP sont corrélés à des taux élevés d'oxygène dans le milieu ce qui permet aux bactéries de décomposer les molécules dites "polluantes" et les matières organiques. La mesure d'ORP s'ajoute à celle de l'oxygène dissous pour indiquer le niveau de pollution dans le milieu. Le niveau d'ORP a tendance à diminuer en fonction de la profondeur et nous avons pu l'observer dans les échantillons prélevés à Antibes, dans le Golfe Juan, au sud du Canyon du Var et Villefranche. La valeur minimale d'ORP est de -24 mV à Antibes, tandis que la valeur maximale est de 380 mV dans la région des Calanques de Cassis.
4.8.1 VARIATIONS AVEC LA BATHYMÉTRIE ET DISTANCE AUX PORTS

Durant le pré-confinement, la distribution des valeurs minimales d'ORP est désaxée vers la gauche ce qui implique que la moyenne des valeurs est en dessous de la médiane. Les valeurs minimales sont asymétriques pendant le confinement. Pour la bathymétrie falaise/canyon, avant le confinement, les valeurs d'ORP minimales se situent entre 0-80 mV et passent à 50-140 mV pendant le confinement. Les valeurs maximales d'ORP pour la bathymétrie falaise/canyon se situent entre 20-80 mV hors confinement puis entre 60-210 mV pendant le confinement. Les valeurs d'ORP ont tendance à augmenter pendant le confinement pour la bathymétrie falaise/canyon. Ce taux élevé est corrélaté à un taux élevé d'oxygène présent dans le milieu. La pollution des zones océaniques par les nutriments engendre une croissance excessive des algues, provoquant une perte d'oxygène.

Nous constatons que le confinement a engendré une diminution de la pollution des zones côtières par les nutriments, sans doute liée à la diminution des activités humaines. Ceci expliquerait les valeurs d'ORP relativement élevées pendant le confinement en comparaison à la période pré-confinement.

Une baisse du taux de pollution pendant le confinement empêche un épuisement de l'oxygène, le rendant également disponible à de plus grandes profondeurs. Les valeurs minimales et maximales d'ORP varient peu avec la bathymétrie baie/rade par rapport à la bathymétrie falaise/canyon pendant la période du pré-confinement. Les valeurs médianes d'ORP pour la bathymétrie falaise/canyon sont plus élevées pendant le confinement par rapport à la période du pré-confinement. La médiane minimale d'ORP augmente
considérablement pendant le confinement par rapport à la période de pré-confinement pour les distances au port <25km et >25km. De même, la médiane est plus élevée pendant le confinement par rapport à la période de pré-confinement pour ces mêmes distances au port : <25km et >25km. Pendant le confinement, les valeurs d'ORP ont tendance à augmenter à des distances >25 km.

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>**Figure 4.14:** Variations du taux de potentiel d'oxydoréduction (ORP) dans l'eau en fonction de la bathymétrie pendant les périodes de pré-confinement et de confinement</figcaption></figure>
<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>**Figure 4.15:** Variations du taux de potentiel d'oxydoréduction (ORP) dans l'eau en fonction de la distance au port pendant les périodes de pré-confinement et de confinement</figcaption></figure>

## 4.9 ALGUES BLEU-VERT

La surveillance des algues bleu-vert est de plus en plus importante car certaines espèces peuvent engendrer des problèmes majeurs dans l'écosystème marin. En effet, une prolifération accrue engendre la production de toxines créant, de fait, des blooms. La combinaison de certains facteurs comme l'augmentation des nutriments et l'augmentation des températures peuvent contribuer au développement de ces blooms. Le taux de BGA-PE max était le plus élevé dans le Golfe Juan avec une valeur de 290 kC/mL. Il était le moins élevé dans plusieurs régions dont Antibes, le sud du Canyon du Var et les Calanques de Cassis, où sa valeur plafonnait à 10 kC/mL.
4.9.1 VARIATION AVEC LA BATHYMÉTRIE ET LA DISTANCE AUX PORTS

Les valeurs minimales de BGA-PE diminuent à une distance au port < 25km pendant le con-
finement par rapport au pré-confinement. Durant la période du confinement, les valeurs
maximales de BGA-PE sont plus variables pour une distance < 25 km.

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>**Figure 4.16:** Variations du taux d'algues bleu-vert dans l'eau en fonction de la distance au port pendant les périodes de pré-confinement et de confinement.</figcaption></figure>

4.10 DENSITÉ SPÉCIFIQUE

Les mesures de SSG (seawater specific gravity (ct)) sont relativement similaires à travers les
zones entre 23 et 27 ct, à part pour Villefranche où la valeur minimale est de moitié avec 12
ct. Les valeurs de SSG s'élèvent à environ 27 ct pour le Golfe Juan, le sud du Canyon du Var,
et la Baie de Cannes.
4.10.1 VARIATION AVEC LA BATHYMÉTRIE ET LA DISTANCE AUX PORTS

Les variations de SSG pour la zone bathymétrique baie/rade sont moins importantes que celles du côtier/haut fond. La SSG varie en fonction des température et des concentrations en sels dissous. Au niveau des zones côtières, les concentrations en sels dissous sont plus variables qu'en haut mer. Par conséquent, ces concentrations en sels impactent la SSG des zones côtières, tandis que la température impacte principalement la SSG en haute mer car les changements de concentration en sels dissous y sont relativement faibles. D'après Connolly et al.¹², quand des flux terrestres d'eau relativement saline passent à travers les canyons, ceci peut augmenter la salinité au début de la saison de la remontée des eaux (upwelling). Cette saison commence vers le printemps et pourrait expliquer pourquoi, durant le confinement, nous avons observé des valeurs relativement élevées et homogènes (entre 25-30 ct) au niveau de la bathymétrie falaise/canyon ; Le confinement ayant effectivement débuté au printemps.

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>**Figure 4.17:** Variations du taux de densité spécifique (SSG) dans l'eau en fonction de la bathymétrie pendant les périodes de pré-confinement et de confinement.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>**Figure 4.18:** Variations du taux de densité spécifique (SSG) dans l'eau en fonction de la distance au port pendant les périodes de pré-confinement et de confinement.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>**Figure 4.19:** Variation de la SSG dans les falaises/canyons de février à mai</figcaption></figure>

## 4.11 HYDROCARBURES

Le taux d'hydrocarbures dans l'eau est un indicateur de sa qualité. Il existe des sources naturelles d'hydrocarbures : ces derniers sont issus de la conversion de molécules organiques par des processus biogéochimiques. Cependant, il existe des sources anthropiques d'hydrocarbures tels que les HAPs (hydrocarbures aromatiques polycycliques). Le ruis sellement urbain contribue aussi à la pollution des zones côtières car il transporte des
hydrocarbures non-naturels. Nous retrouvons des valeurs maximales d'hydrocarbures dans
le Canyon du Var et le Golfe Juan avec des valeurs de 1600 µg/L et 1875 µg/L. Tandis qu'une
valeur minimale de 15 µg/L a été mesurée à la Napoule et à la Rade de Hyères qui sont
connus étant moins industrialisées.

D'après nos résultats, il y a donc une diminution globale du taux d'hydrocarbures entre
la période pré-confinement et pendant le confinement. Le taux d'hydrocarbures est presque
divisé par deux, passant de 182,35 µg/L à 102,3 µg/L, soit une réduction de 44%.

4.11.1 VARIATIONS AVEC LA BATHYMÉTRIE ET LA DISTANCE AUX PORTS

Le taux d'hydrocarbures varie en fonction de sa distance au port, il est plus élevé au niveau
des côtes avec un pic de 1875 µg/L.

4.12 MESURES DE RADIO-ÉLÉMENTS

Une originalité durant la mission a été le relevé, sur transects de Monaco à Toulon, de radio-
éléments dans le milieu marin. Les prélèvements sont actuellement en traitement chez notre
partenaire LemerPax.

4.13 CONCLUSION

D'après nos mesures l'effet chimique majeur dû au confinement est une réduction de près
de 50 % des hydrocarbures solubles en seulement 6 semaines d'arrêt de l'activité industrielle
et du traffic de passagers. Les autres variables montrent également des tendances à un
environnement marin plus sain, notamment l'eau était moins polluée cf. conductivité,
matière organique, durant le confinement.

Les variations de température et de salinité, le taux de matière organique dissoute colorée, d'oxygène dissous, et d'algues bleu-vert ainsi que la chlorophylle et la densité sont des paramètres qui varient en fonction des saisons. Cependant, il est probable que les taux élevés du potentiel d'oxydoréduction soient dus à une baisse de l'activité humaine durant cette période de confinement.

Il est intéressant de remarquer qu'une augmentation du potentiel d'oxydoréduction et une baisse d'hydrocarbures, expliqueraient la baisse de la conductivité en avril et mai pendant la période du confinement. De plus, le pH près des côtes pourrait avoir été impacté par la qualité de l'air améliorée durant le confinement. Des analyses plus poussées pourront prendre en compte les précipitations.
5

Mesures Acoustiques et Effets du
Confinement COVID
## 5.1 INSTRUMENTATION ACOUSTIQUE

Les données ont été acquises grâce à 5 hydrophones montés sur l'ASV "Sphyrna". Quatre d'entre eux ont été montés sous la quille, à une profondeur de deux mètres sous surface, et un espacement inter-hydrophone de 35 à 70 cm. Le dernier hydrophone a été placé sous la poupe, à une profondeur de 0,2m et à une distance de 7m de la quille environ (cela dépend du drone).

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure 5.1: Carte d'acquisition Qualilife JASON V4.</figcaption></figure>

Les enregistrements acoustiques de la mission SPHYRNA ont été effectués à l'aide des enregistreurs *Qualilife JASON V4* développés et produits pour des mesures environnementales avancées, par la plateforme technologique SMIoT de l'Université de Toulon en concrétation avec les UMR CNRS IM2NP et LIS (Fig. 5.1). Dans le protocole de cette mission, la résolution de ces enregistreurs est de 16bits par canal à une fréquence d'échantillonnage de 384kHz sur chacun des 5 canaux. Le niveau de bruit de ces enregistreurs est faible, de l'ordre de -105dB, malgré leur fréquence d'acquisition élevée. L'aliasing est parfaitement éliminé des mesures comme indiqué à la figure 5.2, qui représente le spectre mesuré d'un signal sinusoïdal de fréquence croissante au cours du temps, de 0.1Hz à 500kHz.
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>**Figure 5.2:** Niveau de bruit intrinsèque de la carte d'acquisition Qualilife JASON. L'entrée correspond à un balayge en fréquence de 0.1 à 500kHz.</figcaption></figure>

Ces enregistreurs permettent une synchronisation des mesures effectuées à l'échantillon près, soit une résolution temporelle $T_{ech} \approx 2,5\mu s$ correspondant à une distance de propagation du son dans l'eau de $\approx 2,5mm$. L'erreur de mesure due à un éventuel jitter électronique temporel est donc extrêmement faible, ce qui est un facteur essentiel pour obtenir des résultats précis et fiables pour la reconstruction ultérieure de trajectoires. De plus, ces enregistreurs disposent d'une entrée de synchronisation externe, sur laquelle vient se brancher la pin PPS (Pulse Per Second) d'un récepteur GPS. Ce signal, d'une précision de l'ordre de $50ns$ et donc inférieur à la résolution temporelle des enregistreurs, permet une synchronisation extrêmement précise de plusieurs enregistreurs fonctionnant en simultané et placés en différents lieux.

Cette synchronisation ouvre des perspectives importantes pour la construction d'antennes acoustiques de grande taille permettant un suivi d'individus ou de groupes sur de très longues distances (plusieurs dizaines de kilomètres si les lieux parcourus sont équipés). Cette instru-
mentation scientifique originale et très performante a été validée au cours de SOM.
En outre, ces enregistreurs JASON sont les premiers à ouvrir la voie des *wake-up always-on ultra-low power*<sup>26,24,25</sup>, permettant une analyse en temps réel et en permanence du signal reçu, moyennant une consommation énergétique extrêmement faible de l'ordre de quelques µA. Même s'ils n'ont pas été utilisés dans cette mission, les données enregistrées permettront de caler les modèles de détection *always on* pour les prochaines missions.

L'intérêt de ces dispositifs est de permettre en permanence une écoute de l'environnement, couplée à une analyse sommaire permettant de réveiller le système de capture et de post-processing dès qu'un signal pouvant être utile est détecté. Cette notion d'utilité repose sur les algorithmes d'intelligence artificielle ultra-low power implantés dans le système embarqué.

Pour faire évoluer ces algorithmes nécessitant du hardware dédié et ne pouvant donc pas
ou peu être modifiés à la volée au cours d'une mission, il est fondamental de disposer de
data acquises par le système de mesure utilisé de manière à définir les profils à détecter et à
leur associer des primitives analogiques ou mixtes analogiques numériques fonctionnant en
ultra-low power.

SOM est donc un pas important pour l'avenir de ces *wake-up always-on ultra-low power*
qui permettront des écoutes sélectives durant des durées très longues de plusieurs mois.
## 5.2 MESURES DU NIVEAU DB RMS PAR TIER D'OCTAVE

Les amplitudes acoustiques ont été mesurées lors des périodes d'écoute (moteurs éteints). Nous avons calculé les niveaux dB RMS suivant le code donné en annexe. Pour une mesure plus juste par heure d'écoute, le minimum d'amplitude est relevé, pour chaque tier d'octave. Cela permet d'éviter des artefacts et d'estimer le niveau de bruit de fond, plutôt que le niveau d'évènements acoustiques ponctuels. Les tiers d'octave choisis sont centrés sur les fréquences suivantes (en Hz): 20, 63, 127, 255, 511, 2 045, 16 363, 41 233, qui sont des fréquences du trafic maritime ou d'émissions de cétacés, et les fréquences d'intérêt pour ACCOBAMS et d'autres gestionnaires. D'autres octaves sont en traitement car nos enregistrements sont sensibles jusqu'à 150 kHz, bandes intéressantes pour le suivi de l'approche d'odontocètes tels que le grand dauphin.

Les mesures présentées dans cette section sont sélectionnées sur les enregistrements acquis durant la dérive des drones. Elles ont toutes été traitées.

Nous avons également des mesures en mode tracté (le OneCat tractant les drones), ou en mode propulsé à faible vitesse (les drones émettent alors peu de bruit parasite). Dans les deux cas nous avons toujours des détections de cétacés. Ces mesures en mode tracté seront comparées à celles en mode dérive.

Nous présentons ci-dessous un résumé des données dB médiane horaire, qui sont présentées en cartes dynamiques à: http://sabiod.univ-tln.fr/pub/SPHYRNA/SO_LIS SO_LIS_ dBmedhor_preconf2020.html. Un onglet permet de choisir l'octave, et l'on peut agrandir la
carte en tout point.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure 5.3: Carte des relevés et niveaux dB pour l'octave 20 Hz avant le confinement.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure 5.4: Carte des relevés et niveaux dB pour l'octave 20 Hz pendant le confinement.</figcaption></figure>

Une tendance est déjà très claire, avec une énergie en basse fréquence 10 dB inférieure pour 20 Hz en période de confinement par rapport à la période pré-confinement.
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Figure 5.5: Comparaison des distributions des niveaux dB relevés pour chaque octave, avant et pendant le confinement.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure 5.6: Distributions cumulées des niveaux dB pour chaque octave, avant et pendant le confinement.</figcaption></figure>

La figure 5.7 montre la répartition des niveaux dB médians par octave avant et pendant le confinement. Comme montré par les distributions par octave (fig. 5.5), en basses et moyennes fréquences (domaine d'émission du trafic maritime), le bruit était plus important avant le confinement : environ 6 dB de plus à 20 Hz et 500 Hz. Les niveaux de bruits moyens dans le diagramme de Wenz sont cohérents avec ceux mesurés.
<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>**Figure 5.7:** Niveaux dB médians des minimums horaires pour chaque octave avant et pendant le confinement (Bleu = hors confinement, Orange = durant confinement).</figcaption></figure>

## 5.3 EFFET DU CONFINEMENT PAR RAPPORT À LA DISTANCE AUX PORTS ET À LA CÔTE

Un moyen de confirmer que le trafic maritime contribue à la pollution acoustique sous-marine est de comparer les mesures de bruits aux distances aux ports. Un rayon seuil de 20 km a été défini, pour capturer les nombreuses entrées et sorties des ports. Chaque échantillon acoustique a donc été classifié comme étant à plus ou à moins de 20 km d'un port. La liste des ports utilisée pour cette étude est la suivante : St Raphael, St Tropez, Nice, Propriano, Calvi, Ajaccio, Bonifacio, Issambres, Marseille, Toulon, Ile rousse, Villefrance, Provence, Hyères, Cannes, Antibes. Les niveaux médians proches et éloignés des ports, avant et pendant le confinement, sont reportés Fig. 5.8. Chaque courbe est estimée à partir d'au moins 10h de mesures à différentes positions et dates. La courbe pré-confinement proche des ports montre une nette supériorité (environ 5 dB en moyennes fréquences), tandis que la courbe pré-confinement éloignée des ports montre elle aussi une augmentation significative de quelques
décibels.

La corrélation entre la distance au port et le niveau de bruit relevé, complètement estompée pendant le confinement (le trafic était alors très réduit voir nul au bord des côtes) démontre la responsabilité du trafic maritime côtier dans le niveau de bruit sous-marin ambiant à proximité des côtes, particulièrement gênant pour les *Tursiops truncatus*. Ces derniers représentent sûrement l'espèce qui a le plus profité de l'apaisement de la pollution acoustique.

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>**Figure 5.8:** Niveaux dB médians minimums par heure relevés avant et pendant le confinement, à différentes distances de la côte. Les mesures proches des côtes avant confinement sont trop rares pour une statistique complète. Des mesures avec nos systèmes *Bombyx* ³⁷ et *Sphyrna* 2018 sont en cours d'analyse pour compléter cette courbe pour les petites distances à la côte.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>**Figure 5.9:** Projection des médianes des dB minimuns à plus ou moins 20 km de la côte, relevés par SOM sur les niveaux de référence (diagramme de Wenz d'après NOAA repris dans⁹). La courbe moyenne dB durant le confinement à moins de 20 km des côtes (violet), montre la chute dB en basse fréquence du trafic maritime comparée à la référence (pointillé vert), qui se confond avec les niveaux de pollution hauturière durant ou hors confinement (rouge).</figcaption></figure>
Nous superposons (Fig. 5.9) les dB de la mission sur les niveaux usuels donnés par le di-
agramme de Wenz⁹. La courbe dB durant le confinement démontre la chute dB en basse
fréquence dans la zone des bruits du trafic maritime côtier, mais une activité inchangée en
trafic hauturier. On note que la pollution acoustique varie peu hors confinement avec la dis-
tance à la côte. Le confinement a causé un fort gradient de silence à partir de la côte entre
Monaco et Toulon, mais la pollution hauturière est restée similaire aux conditions hors con-
finement.

La même approche est utilisée pour calculer les niveaux de bruit par rapport à la distance
de la côte. La relation entre cette distance et le niveau de bruit (Fig. 5.8,5.9) est aussi porteuse
d'informations sur le lien entre l'activité anthropique et les niveaux acoustiques ambiants.

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>**Figure 5.10:** Sensibilité du système d'audition de différents groupes d'espèces en fonction des fréquences. La pollution acoustique entre 100 Hz et 1 kHz est particulièrement nuisible pour les mysticètes (rorqual en Méditerranée). Elle est aussi nuisible à ces fréquences pour les odontocètes qui recupèrent un peu d'information basse fréquence jusqu'à 500 Hz, même si c'est surtout dès 1 kHz qu'ils élaborent leur analyse de scène acoustique. (crédit Geoexpro, d'après Office of Naval Research: Final Environmental Impact Statement for the North Pacific Acoustic Laboratory, May 2001.</figcaption></figure>
Durant le confinement on observe un fort gradient de dB, lequel est très faible en basses fréquences dans les hauts fonds près des côtes (courbe bleue). Une étude plus poussée est en cours pour comparer avec les niveaux dB enregistrés lors des protocoles Bombyx³⁷ et Sphyrna ²⁰¹⁸.

5.4 CONCLUSION

Les perturbations anthropiques sur la faune marine méditerranéenne sont nombreuses. L'une d'entre elles est la perturbation acoustique. Le trafic maritime dense génère en effet un bruit de fond constant, non sans conséquence pour les mammifères marins qui se reposent sur leur sens acoustique pour se déplacer, chasser, et sociabiliser.

Nos études de l'impact de la pollution anthropophonique⁹ montrent que les perturbations acoustiques dues au trafic maritime sont principalement en basses et moyennes fréquences, ce qui impacte donc surtout les mysticètes (en Méditerranée : rorqual commun), et plus marginalement les odontocètes comme le démontre le diagramme de sensibilité auditive des différents groupes de mammifères fig.5.10. Il en ressort donc que la baisse dB, globalement d'au moins 12 dB sur la côte durant le confinement jusqu'à 500 Hz, a profité aux odontocètes, notamment *Tursiops truncatus*. D'autre part, la baisse d'environ 6 dB entre 10 et 15 km pour les basses fréquences a pu profiter aux rorquals et aux cachalots.

Selon un modèle basique de diffusion cylindrique, la perte de propagation est $\Delta(\text{dB}) = 10\log_{10}(r/r_0)$. Donc pour 9 dB de gain en rapport signal à bruit, on a un facteur, $r/r_0 = 8$ pour un modèle cylindrique. Les signaux bioacoustiques de plusieurs
espèces ont pu être propagés à des distances 6 à 8 fois plus grandes durant la période du confinement.

Des statistiques sont en cours pour intégrer plusieurs critères :

(1) des AIS et des conditions météorologiques pour affiner les mesures existantes,

(2) d'une dizaine de mesures de cargos ou ferries durant une demi-heure au moins chacun, avec un ou deux drones, ce qui permettra d'en modéliser le rayonnement acoustique en fonction de l'angle de mesure. Nous travaillons notamment sur les hautes fréquences relatives aux effets éventuels de cavitation de l'hélice, très nocives pour la perception des odontocètes.

La mission a enfin participé, en tant que vigie acoustique, au "pétardage" de deux mines historiques au large de Porquerolles, le 5 mars 2020. La capacité opérationnelle des Sphyrnas, lors de telles opérations de soutien visant à la protection des cétacés, a ainsi été démontrée. Des dauphins présents sur la zone ont été repérés et annoncés au commando de pétardage. Nos mesures dB permettront d'améliorer la définition du périmètre de sécurité et de proposer des améliorations à ce protocole de déminage.
# 6

Détections Acoustiques ou Visuelles de
Cétacés, Etat de l'Art et Comparaisons
Ce chapitre présente les détections acoustiques ou visuelles de cétacés durant la mission en
les comparant avec l'état de l'art. Nous nous concentrons sur les espèces cibles de cette étude.

6.1 LE CACHALOT : PHYSETER MACROCEPHALUS

Le cachalot, *Physeter macrocephalus* (Pm), est l'espèce parmi celles des cétacés teutophages la moins sélective en terme de profondeur et de distance à l'isobathe 200m. En 2014, la population des cachalots a été estimée entre 200 et 1000 individus par photo-identification<sup>72</sup>. Une autre étude conduite par Gannier en 2018 a permis de les observer 157 fois dont 98 dans de bonnes conditions<sup>30</sup>. Cette étude a mis en avant (1) la présence de groupes avec une taille moyenne estimée à 1,9 individus; (2) une abondance relative de cachalots plus élevée dans le Golfe du Lion et le long du littoral Provençal par rapport à celle observée au nord Tyrrhénien et dans la région Sud-Ouest Ligure avec des valeurs de 2,36, 4,86, 0,84, 0,59 individus/100km respectivement; (3) une abondance relative du cachalot en Ouest Corse et quasiment nulle en Nord-Est Ligure (Fig. 6.1). Cette étude a ainsi révélé l'existence d'un gradient Est-Ouest pour l'abondance relative du cachalot en Méditerranée. En terme d'affinité bathymétrique, le cachalot a une préférence pour le talus profond (prof. 1000 à 2000 m), où nous retrouvons le Taux d'Observations d'Individus (TOI) le plus élevé avec 1,87 individus/100km en comparaison au talus supérieur (prof. 200-1000m) et à la zone océanique (prof. > 200m)<sup>30</sup>. Ces résultats sont confirmés dans nos détections effectuées durant le projet PELAGOS DECAV de 2009 à 2012<sup>1</sup>.
<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>**Figure 6.1:** Etat de l'art sur le cachalot. Les traits gris indiquent l'échantillonnage entre 1988 et 2012<sup>30</sup>.</figcaption></figure>

## 6.2 LE GLOBICÉPHALE NOIR : GLOBICEPHALA MELA

Le Globicéphale noir, *Globicephala mela* (Gm), est une espèce de cétacés teutophages qui fréquente le bassin Nord-Occidental de la Méditerranée en été, mais habituellement pas la mer Tyrrhénienne³⁰. L'abondance estivale du globicéphale noir est estimée à 650 individus. L'étude menée par Gannier sur l'analyse des données de prospection obtenues entre 1988 et 2012 (Fig. 6.2) démontre une observation de 49 globicéphales noirs, dont 39 faites dans de bonnes conditions mais aucune observation en mer Tyrrhénienne. La taille moyenne d'un groupe est estimée à 24 individus. Le TOI relatif au globicéphale noir est de 9,67 individus/100km dans la zone "Provence", cependant il diminue aux alentours de 3 individus/100km pour le Golfe du Lion et la région Sud-Ouest Ligure. Le globicéphale noir n'a pas été observé dans les régions Nord-Est Ligure et Ouest-Corse. En terme d'affinité bathymétrique, ce cétacé se retrouve principalement dans la zone océanique (prof. > 2000m) avec une fréquence de 4 individus/100km³⁰.
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>**Figure 6.2:** Etat de l'art sur le globicéphale noir. Les traits gris indiquent l'échantillonnage entre 1988 et 2012<sup>30</sup>.</figcaption></figure>

## 6.3 GRAND DAUPHIN : *TURSIOPS TRUNCATUS*

La présence du grand dauphin, *Tursiops truncatus* (Tt), dans le sanctuaire de Pelagos a été signalée le long de la côte Ouest de la France, de la zone Ligure, au nord de la Toscane, de l'archipel toscan, des côtes Ouest et Sud de la Corse et de la côte Nord de la Sardaigne. Des observations occasionnelles ont également été signalées sur la côte Ouest de la Ligure<sup>44</sup>. Plusieurs scientifiques estiment qu'il y a une abondance élevée de grands dauphins à l'Est du sanctuaire de Pelagos et le long de la côte Corse<sup>44</sup>. Dans l'étude menée par Gnone, le plateau continental (<200m), le long du sanctuaire, a été divisé en huit zones de tailles similaires et le TOI a été calculé pour chaque zone. Il existe une augmentation du TOI du grand dauphin de l'Ouest à l'Est, avec un TOI élevé à l'Est du sanctuaire Pelagos et le long de la côte Corse, conformément aux études précédentes. Une faible présence dans le Nord et le Nord-Ouest peut être due à la restriction de l'habitat du grand dauphin et/ou à cause de l'activité humaine, ce qui empêche la formation de sous-populations locales par rapport à la zone Est du sanctuaire où l'espèce peut contourner les perturbations dues aux activités humaines<sup>44</sup>.
Une étude publiée en 2004²³ fait allusion au fait que la population de grands dauphins dans les îles Baléares est en réalité une sous-population dont l'abondance varie en fonction des saisons et des années. En mars 2002 par exemple, le nombre d'observations confirmées n'était que de 6, la moitié de celui obtenu par la suite en septembre 2002 (13 individus). De plus, les individus constituant ces sous-populations sembleraient effectuer des "échanges" avec une population plus importante dans la mer des Baléares au Nord-Ouest de la Méditerranée²³. La taille moyenne des groupes de grands dauphins observés dans cette étude était de 7 individus, mais il est possible que le nombre de grands dauphins varie entre 1 et 10 individus au sein d'un même groupe. Plus précisément, la taille d'un groupe dans les eaux au large ou aux côtes des Baléares est estimée à 6,5 individus environ²³, avec une abondance estimée à 0,60 individu au printemps et 1,10 individus en automne.

## 6.4 ZIPHIUS : ZIPHIUS CAVIROSTRIS

La baleine à bec de Cuvier, *Ziphius cavirostris* (Zc), est la seule espèce actuelle du genre *Ziphius*. Le Ziphius est principalement présent dans la mer Ligure et la mer Tyrrhénienne³⁰ et se trouve rarement en zone provençale. Ainsi, 39 observations de Ziphius, dont 18 observations de bonne qualité, ont été référencées dans l'étude de Gannier sur l'analyse des données de prospection obtenues entre 1988 et 2012, avec une taille moyenne d'un groupe estimée à 4 individus³⁰. La particularité du Ziphius réside dans une localisation plus fine que celle observée pour les autres cétacés teutophages. En effet, il est retrouvé principalement dans le Nord Tyrrhénien avec un TOI = 2, et plus faiblement dans la région Nord-Est Ligure. L'abondance relative du Ziphius est nulle dans les régions du Golfe du Lion, au Sud-Ouest Ligure, dans la zone "Provence", et négligeable en Ouest-Corse (Fig. 6.3). Les
indices d'affinité bathymétrique montrent que le Ziphius a une préférence pour le talus profond (prof. 1000-2000m) avec un TOI estimé à 1³⁰.

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>**Figure 6.3:** Etat de l'art sur la baleine à bec de Cuvier. Les traits gris indiquent l'échantillonnage entre 1988 et 2012³⁰.</figcaption></figure>

## 6.5 DAUPHIN BLEU ET BLANC : STENELLA COERULEOALBA

Le dauphin bleu et blanc, *Stenella coeruleoalba* (Sc), est reconnu comme étant l'espèce la plus abondante en Méditerranée Nord-Occidentale²⁹. Dans une étude menée par Gannier, sur les 2601 observations de delphinidés, 2300 concernent le dauphin bleu et blanc soit environ 88%²⁹. Principalement localisé en mer Ligure, le dauphin bleu et blanc a également été observé dans des proportions plus faibles (TOI entre 60 et 200) dans le Golfe du Lion, la zone "Provence", l'Ouest-Corse, le Nord et le Sud de la mer Tyrrhénienne, et les Baléares. C'est dans l'ouest de la Sardaigne et Alboran que le TOI de dauphins bleus et blancs est le plus faible (TOI d'environ 15). Ainsi le TOI moyen de ce cétacé est estimé à 20 dans les zones précédemment citées. Dans les régions les plus septentrionales, la fréquence du dauphin bleu et blanc s'élève à 90%²⁹. L'abondance relative du cétacé est la plus élevée en mer d'Alboran (TOI = 94) et au Nord du bassin occidental. En été, la mer d'Alboran et les trois régions les
plus septentrionales (le Golfe du Lion, la Provence, et la mer Ligure) montrent<sup>29</sup>, une forte abondance relative de dauphins bleus et blancs avec un TOI d'environ 115.

## 6.6 DAUPHIN DE RISSO : GRAMPUS GRISEUS

En été, le dauphin de Risso, *Grampus griseus* (Gg), est présent dans le bassin Nord-Occidental de la Méditerranée<sup>30</sup>. Dans une étude de 2017 sur des prospections aériennes, l'abondance estivale du dauphin de Risso a été estimée à 1412 individus<sup>59</sup>. Si l'on considère l'étude de Gannier sur les données de prospections obtenues entre 1988 et 2012 (Fig. 6.4), 47 observations ont été réalisées dans de bonnes conditions et ont permis d'estimer la taille moyenne d'un groupe à 11 individus<sup>30</sup>. Remarquablement, le dauphin de Risso est la seule espèce présente à travers toutes les zones d'études : le Golfe du Lion, la zone Provence, la région Sud-Ouest et Nord-Est Ligure, la région Ouest-Corse et la région Nord Tyrrhénienne. Les TOI sont estimés à environ 2 individus/100km pour toutes les régions étudiées, à l'exception du Sud-Ouest Ligure et de l'Ouest Corse, dans lesquelles le dauphin de Risso est moins rencontré. De plus, le dauphin de Risso semble préférer le talus supérieur (prof. 200-1000m)<sup>30</sup> puisque le TOI=4,1 alors qu'il est de 1,8 dans le talus inférieur, et 0,1 dans la zone océanique. Cette étude met ainsi en évidence un lien direct entre le TOI du dauphin de Risso et la bathymétrie avec laquelle il décroit.
<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>**Figure 6.4:** Etat de l'art sur le dauphin de Risso. Les traits gris indiquent l'échantillonnage entre 1988 et 2012<sup>30</sup>.</figcaption></figure>

## 6.7 DAUPHIN COMMUN : *DELPHINUS DELPHIS*

Pendant la période de 1988-2012, 46 dauphins communs, *Delphinus delphis* (Dd), ont été observés sur un total de 2601 observations de delphinidés, soit moins de 1%²⁹. Dans les eaux françaises, la proportion de dauphins communs était inférieure à celle du bassin occidental, à l'exception de la mer Tyrrhénienne et de la Corse occidentale où les observations étaient de 3,9%. Enfin, 28% des dauphins communs ont été observés dans la région des Baléares, le Sud de la mer Tyrrhénienne et l'Ouest de la Sardaigne. Malgré de nombreuses observations de delphinidés en Ligure, dans le Golfe du Lion et la zone "Provence", leur abondance relative est presque nulle dans ces régions. Dans les eaux françaises, ils ont été retrouvés au large des côtes Est et Ouest de la Corse, et leur abondance relative atteint un TOI de 14,7 et 3,1 respectivement dans le Sud-Ouest de la Sardaigne et dans les mers Baléares²⁹. Leur présence est ainsi plus probable dans les régions plus au Sud du bassin méditerranéen occidental par rapport aux eaux continentales françaises. L'étude confirme que l'abondance relative des dauphins communs est plus élevée dans les zones néritiques. Il est également admis que l'abondance
relative est fortement influencée par le taux de chlorophylle et par la température en surface²⁹.

## 6.8 RORQUAL COMMUN : *BALAENOPTERA PHYSALUS*

L'étude de Gannier qui porte sur une série de prospections estivales entre 1991-2000, menée dans le sanctuaire de Pelagos, relate 274 observations de rorquals communs, *Balaenoptera physalus*, (Bp)²⁸. Ce cétacé a une préférence pour les eaux inférieures à 2000m et situées entre 30 et 60 km de la côte. Néanmoins, des eaux moins profondes (1000-1500m) comme celles de la mer Tyrrhénienne et du Golfe du Lion sont également fréquentées par le rorqual commun. Le TOI est en moyenne de 3 tandis que la taille moyenne des groupes est estimée à 1,5 individus mais elle varie entre 1,8 et 2,2 individus selon les années. Cette variabilité pourrait s'expliquer par la disponibilité des proies. Le rorqual commun est donc principalement présent dans la partie centrale de la mer Ligure mais on peut également le retrouver au Nord de la mer Tyrrhénienne, à 70 km à l'Est des bouches de Bonifacio, où le TOI peut atteindre 3 à 6.²⁸.

## 6.9 RORQUAL À MUSEAU POINTU : *BALAENOPTERA ACUTOROSTRATA*

Le rorqual à museau pointu ou baleine de Minke, *Balaenoptera acutorostrata* (Ba), est peu fréquent en Méditerranée puisqu'on l'observe en moyenne une fois par an. Les observations passées des rorquals à museau pointu étaient en mer Tyrrhénienne et Ligure ainsi que dans le Golfe du Lion⁷⁶. Gannier et al. (1994) ont signalé la présence d'un membre de cette espèce pour la période de 1990-1993 en Méditerranée française³¹. Par conséquent, peu d'études ont été réalisées sur cette espèce et il existe un manque d'informations sur leur comportement, leurs mode et lieux de vie.
## 6.10 PHOQUE MOINE : *MONACHUS MONACHUS*

La distribution historique du phoque moine, *Monachus monachus* (Mm), incluait la Méditerrané au large avec des populations localisées dans les zones côtières de la France, de l'Espagne, à l'Ouest de l'Italie, ainsi que le Maroc et l'Algérie¹¹. Cette espèce était également présente en Mer Noire et en Atlantique dans les régions telles que les îles Canaries. Aujourd'hui, la population de phoques moines se cantonne aux mers Ionienne et Égée ainsi qu'au Bassin Levantin avec des observations sporadiques sur les côtes Ouest de l'Italie. La population du phoque moine a diminué drastiquement suite à sa chasse délibérée et à la dégradation de son habitat. Aujourd'hui, la population de l'espèce est estimée à un peu plus de 350 individus¹¹.

## 6.11 ESPÈCES ATTENDUES DANS LE SUD DE MAJORQUE

Les espèces attendues dans le Sud de Majorque sont le rorqual commun, le dauphin de Risso, le cachalot, le grand dauphin et plus rarement le dauphin commun⁷¹. Nous retrouvons le rorqual commun dans le Sud de Majorque, mais cette espèce passe également son temps dans d'autres parties de la Méditerrané durant l'année. Les rorquals communs se rassemblent fin février et début mars dans les eaux côtières de l'île Italienne de Lampedusa et le Canal de Sicile. Nous retrouvons également cette espèce dans des parties hautement productives des mers Corse, Ligure et Tyrrhénienne. Concernant le dauphin de Risso, il fréquente régulièrement cette région mais se retrouve la plupart de l'année majoritairement dans l'Est de la mer d'Alborán entre Seco de los Olivos et le Golfe de Vera⁷¹. Le cachalot fréquente régulièrement le Sud de Majorque, avec la présence de groupes sociaux incluant des mâles et des veaux
toute l'année. Les grands dauphins fréquentent aussi régulièrement la région Sud de Majorque, mais il y a peu de données relatives à leur abondance et leur répartition saisonnière. Ce manque de données est également valable pour le dauphin commun. Des études montrent que leur population a drastiquement diminué dans les mers Adriatique, Baléares et Ligure ainsi que dans le Bassin Provençal⁷¹.

## 6.12 CONCLUSION : COMPARAISON AUX DÉTECTIONS DE SOM

Les relevés acoustiques réalisés lors de SOM sont visualisés ci-dessous. Quatre espèces, le Ziphius, les dauphins communs et de Risso, la baleine de Minke et le phoque moine, ne sont pas représentées ici car aucun relevé acoustique n'a été dressé à ce jour. Précision en cours, nous avons une suspicion de contact acoustique avec Ziphius c. vers l'Ile du Levant, que nous analysons actuellement. Nous avons aussi des détections ADNe de Ziphius c. dans cette zone (voir Chap.7 dédié à l'ADNe). Nous avons plusieurs détection ADNe de rorqual Sud Monaco, mais pas de détection acoustique. Nous listons ici les contacts établis au cours de la mission :

- Rorquals dans le Golfe du Lion,

- Globicéphales en Ligure et dans le Golfe du Lion, écoute possible en ligne des vocalises enregistrées en décembre 2019: https://www.tripinlab.com/underwater-hidden-sound-life/ et dans le film 'La nuit des globicéphales', cf Fig. 6.5.
<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>**Figure 6.5:** Rencontre nocturne avec les Globicéphales, film disponible sur https://www.youtube.com/watch?v=WVrj45h8wLA. L'équipe travaillait en temps-réel avec les données revenant des ALV par Wifi sur le bateau amiral OneCat. Les efforts humain étaient 24 jour et nuit. Cette rencontre a eu lieu la nuit du 7 décembre.</figcaption></figure>

- Cachalots à l'Est du Levant et au Sud de Monaco, dont nous détaillons une journée dans les chapitres suivants,

- Grands Dauphins dans la baie de Hyères (Fig. 6.6) et Callanque de Sormiou,

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>**Figure 6.6:** Rencontre d'une quizaine de Tursiops t. dans la baie de Hyères le 23 Avril (Film complet disponible à https://www.youtube.com/watch?v=Amn20xFMpTo).</figcaption></figure>
- Dauphins Bleu Blancs assez fréquents qui nous accompagnaient au large de Toulon ou de Marseille.

Tous ces contacts sont cohérents avec les zones renseignées dans l'état de l'art. La classification automatique des clics (voir Chap. 8 dédié aux méthodes d'IA) permettra de séparer leur présence de celle d'autres odontocètes dans la masse de clics à traiter (Fig. 6.11) incluant les détections d'ondotocètes à l'Est de Majorque qui ne sont pas encore classées.

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>**Figure 6.7:** Répartition des cachalots, *Physeter macrocephalus*, suite aux relevés acoustiques et visuels</figcaption></figure>

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>**Figure 6.8:** Répartition des globicephales noirs, *Globicephala mela*, suite aux relevés acoustiques et visuels</figcaption></figure>

<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>**Figure 6.9:** Répartition des grands dauphins, *Tursiops truncatus*, suite aux relevés acoustiques et visuels</figcaption></figure>
<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>**Figure 6.10:** Répartition des rorquals communs, *Balaenoptera physalus*, suite aux relevés visuels</figcaption></figure>

Enfin nous donnons les détections de dauphins en cours de différenciation par Deep learning (voir Chap.8 dédié aux méthodes d'IA). La rencontre avec les Grands Dauphins dans la Baie de Hyères est filmée, voir Fig. 6.6, et montre des animaux tout à fait calmes en ce début de confinement, leur habitat est clarifié, ayant perdu plus de 12 dB anthropophoniques !

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>**Figure 6.11:** Répartition de dauphins en cours d'identification par classification automatique. Cette masse correspondant globalement à la densité de l'effort d'observation auquel il faut rajouter les zones d'écoutes Est Marjorque qui comportent aussi des détections. Une majorité de ces détections sont des dauphins Bleu Blancs.</figcaption></figure>
7

ADN Environnemental
L'ADN environnemental (ADNe) se définit comme étant de l'ADN pouvant être extrait d'échantillons environnementaux tels que les sédiments, l'air ou l'eau. Tout organisme vivant possède des cellules qui contiennent de l'ADN. Or il y a une interaction permanente entre l'organisme vivant et son environnement. Si l'on s'intéresse aux organismes marins, à tout moment, ces individus vont relarguer dans l'environnement aquatique des cellules ou une partie d'un tissu par l'intermédiaire des fèces, des urines, des gamètes, de la salive, de la peau... Cet ADNe se caractérisera donc par un mélange complexe d'ADN provenant de différents organismes, qu'ils soient vivants ou en décomposition. La qualité de cet ADNe (et donc *in fine* la disponibilité dans le temps) dépendra étroitement de facteurs abiotiques tels que la température de l'eau, les UV, l'acidité...¹⁵

L'ADNe s'avère être un outil innovant et prometteur pour le suivi de la biodiversité marine passée et présente. A travers ce projet, nous avons souhaité utiliser l'outil ADNe pour identifier et répertorier des espèces endémiques, ou nouvelles, en mer Méditerranée. Notre attention s'est portée sur 9 d'entre elles : Rorqual commun *Balaenoptera physalus* (Bp), Cachalot *Physeter macrocephalus* (Pm), Ziphius *Ziphius cavirostris* (Zc), Globicéphale noir *Globicephala mela* (Gm), Dauphin de Risso *Grampus griseus* (Gg), Grand dauphin *Tursiops truncatus* (Tt), Dauphin commun *Delphinus delphis* (Dd), Dauphin bleu et blanc *Stenella coeruleoalba* (Sc), et le Phoque moine *Monachus monachus* (Mm).
## 7.2 ÉCHANTILLONNAGE

Des échantillons d'eau de mer (Tab. 7.1) (et donc potentiellement d'ADNe) ont été prélevés avant, durant et après des observations visuelles et/ou acoustiques des espèces cibles de ce projet, ou bien hors de toute observation afin d'éprouver la pertinence de l'outil "ADNe".

<table><caption>Figure 7.1: Échantillonnages réalisés lors de la première campagne *Sphyrna-Odyssey*.</caption><thead><tr><th>N échantillons</th><th>Date yyyy/mm/dd</th><th>hh:mm</th><th>LAT N °</th><th>LONG E °</th><th>nbre litre</th><th>nbre filtres</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>2020/01/09</td><td>17:27</td><td>42° 54</td><td>6° 17</td><td>10</td><td>1</td></tr><tr><td>2</td><td>2020/01/12</td><td>7:00</td><td>43° 19.675</td><td>7° 11.562</td><td>8</td><td>3</td></tr><tr><td>3</td><td>2020/01/12</td><td>10:00</td><td>43° 19.675</td><td>7° 11.562</td><td>11</td><td>3</td></tr><tr><td>4</td><td>2020/01/14</td><td>11:00</td><td>43°22</td><td>7°16</td><td>20</td><td>3</td></tr><tr><td>5</td><td>2020/01/27</td><td>11:15</td><td>43° 32</td><td>7° 19</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>6</td><td>2020/01/30</td><td>18:00</td><td>43° 27</td><td>7° 25</td><td>7.7</td><td>1</td></tr><tr><td>7</td><td>2020/01/31</td><td>10:00</td><td>43°39.379</td><td>7°34.885</td><td>9.5</td><td>2</td></tr><tr><td>8</td><td>2020/02/02</td><td>12:30</td><td>43° 23.82</td><td>7° 20.70</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>9</td><td>2020/02/06</td><td>13:15</td><td>43° 21</td><td>7° 11.60</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>10</td><td>2020/02/19</td><td>8:02</td><td>43° 23.28</td><td>7° 16.15</td><td>8</td><td>2</td></tr><tr><td>11</td><td>2020/02/21</td><td>19:35</td><td>43° 34.40</td><td>7° 20.904</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>12</td><td>2020/02/22</td><td>9:37</td><td>43° 24.757</td><td>7° 03.953</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>13</td><td>2020/02/25</td><td>3:30</td><td>43° 31.312</td><td>7° 23.172</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>14</td><td>2020/03/06</td><td>10:45</td><td>42° 57.185</td><td>6° 13.055</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>15</td><td>2020/04/23</td><td>16:45</td><td>43° 02.998</td><td>6° 14.950</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>16</td><td>2020/04/23</td><td>18:44</td><td>43° 04.962</td><td>6° 23.338</td><td>10</td><td>1</td></tr><tr><td>17</td><td>2020/04/25</td><td>6:25</td><td>43° 33.547</td><td>7° 16.186</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>18</td><td>2020/04/26</td><td>7:48</td><td>43° 30.707</td><td>6° 56.802</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>19</td><td>2020/04/26</td><td>22:00</td><td>43° 14.545</td><td>7° 30.565</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>20</td><td>2020/04/27</td><td>12:53</td><td>43° 32.464</td><td>7°22.981</td><td>10</td><td>1</td></tr><tr><td>21</td><td>2020/04/27</td><td>21:30</td><td>43° 35.693</td><td>7° 16.493</td><td>11</td><td>2</td></tr><tr><td>22</td><td>2020/04/28</td><td>15:00</td><td>43° 34.539</td><td>7° 07.797</td><td>10</td><td>4</td></tr><tr><td>23</td><td>2020/05/03</td><td>8:00</td><td>43° 34.552</td><td>7° 07.908</td><td>10</td><td>3</td></tr><tr><td>24</td><td>2020/05/04</td><td>10:40</td><td>43° 14.078</td><td>6° 55.050</td><td>10</td><td>3</td></tr><tr><td>25</td><td>2020/05/04</td><td>23:05</td><td>43°11.636</td><td>6°63.093</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>26</td><td>2020/05/05</td><td>14:50</td><td>43° 04.551</td><td>6° 12.275</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>27</td><td>2020/05/06</td><td>17:15</td><td>42° 58.780</td><td>5° 54.042</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>28</td><td>2020/05/07</td><td>13:00</td><td>43° 11.737</td><td>5° 27.340</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>29</td><td>2020/05/08</td><td>7:53</td><td>42° 31.785</td><td>4° 28.317</td><td>10</td><td>5</td></tr><tr><td>30</td><td>2020/05/08</td><td>17:05</td><td>42° 30.046</td><td>4° 12.109</td><td>10</td><td>5</td></tr><tr><td>31</td><td>2020/05/08</td><td>17:32</td><td>42° 30.04</td><td>4° 12.067</td><td>10</td><td>7</td></tr><tr><td>32</td><td>2020/05/08</td><td>18:03</td><td>42° 29.968</td><td>4° 10.768</td><td>10</td><td>6</td></tr><tr><td>33</td><td>2020/05/09</td><td>11:30</td><td>42°30.607</td><td>3°47.839</td><td>10</td><td>3</td></tr></tbody></table>
Une seconde campagne d'échantillonnages a également été réalisée lors de la mission Quiet-Sea qui est en cours d'analyse (Tab. 7.2).

<table><caption>Figure 7.2: Échantillonnages réalisés lors de la seconde campagne durant le confinement (Quiet-Sea).</caption><thead><tr><th>N échantillons</th><th>Date yyyyl/mm/dd</th><th>hh:mm</th><th>LAT N°</th><th>LONG E°</th><th>nbre litre</th><th>nbre filtres</th><th>Traitement</th><th>Espèce(s) détectée(s)</th><th>Vraissemblables (séquence similaire)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>2020/01/09</td><td>17:27</td><td>42° 54</td><td>6° 17</td><td>10</td><td>1</td><td>✓</td><td>Bp, Zc</td><td></td></tr><tr><td>2</td><td>2020/01/12</td><td>7:00</td><td>43° 19.675</td><td>7° 11.562</td><td>8</td><td>3</td><td>✓</td><td>Zc</td><td></td></tr><tr><td>3</td><td>2020/01/12</td><td>10:00</td><td>43° 19.675</td><td>7° 11.562</td><td>11</td><td>3</td><td>✓</td><td>Bp, Tt</td><td></td></tr><tr><td>4</td><td>2020/01/14</td><td>11:00</td><td>43° 22</td><td>7° 16</td><td>20</td><td>3</td><td>✓</td><td>Tt, Dd</td><td>Dd similaire avec Dc</td></tr><tr><td>5</td><td>2020/01/27</td><td>11:15</td><td>43° 32</td><td>7° 19</td><td>10</td><td>2</td><td>✓</td><td>Tt, Zc, Mm</td><td></td></tr><tr><td>6</td><td>2020/01/30</td><td>18:00</td><td>43° 27</td><td>7° 25</td><td>7.7</td><td>1</td><td>✓</td><td>Tt, Bp</td><td>Bp similaire avec Bb</td></tr><tr><td>7</td><td>2020/01/31</td><td>10:00</td><td>43° 39.379</td><td>7° 34.885</td><td>9.5</td><td>2</td><td>✓</td><td>Bp</td><td></td></tr><tr><td>8</td><td>2020/02/02</td><td>12:30</td><td>43° 23.82</td><td>7° 20.70</td><td>10</td><td>2</td><td>✓</td><td>Bp, Sc</td><td>Sc similaire avec Ta, St, et Tt</td></tr><tr><td>9</td><td>2020/02/06</td><td>13:15</td><td>43° 21</td><td>7° 11.60</td><td>10</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>10</td><td>2020/02/19</td><td>8:02</td><td>43° 23.28</td><td>7° 16.15</td><td>8</td><td>2</td><td>✓</td><td>Zc</td><td></td></tr><tr><td>11</td><td>2020/02/21</td><td>19:35</td><td>43° 34.40</td><td>7° 20.904</td><td>10</td><td>2</td><td>✓</td><td>Bp</td><td></td></tr><tr><td>12</td><td>2020/02/22</td><td>9:37</td><td>43° 24.757</td><td>7° 03.953</td><td>10</td><td>2</td><td>✓</td><td>Zc, Bp</td><td>Bp similaire avec Bb</td></tr><tr><td>13</td><td>2020/02/25</td><td>3:30</td><td>43° 31.312</td><td>7° 23.172</td><td>10</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>14</td><td>2020/03/06</td><td>10:45</td><td>42° 57.185</td><td>6° 13.055</td><td>10</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>15</td><td>2020/04/23</td><td>16:45</td><td>43° 02.998</td><td>6° 14.950</td><td>10</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>16</td><td>2020/04/23</td><td>18:44</td><td>43° 04.962</td><td>6° 23.338</td><td>10</td><td>1</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>17</td><td>2020/04/25</td><td>6:25</td><td>43° 33.547</td><td>7° 16.186</td><td>10</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>18</td><td>2020/04/26</td><td>7:48</td><td>43° 30.707</td><td>6° 56.802</td><td>10</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>19</td><td>2020/04/26</td><td>22:00</td><td>43° 14.545</td><td>7° 30.565</td><td>10</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>20</td><td>2020/04/27</td><td>12:53</td><td>43° 32.464</td><td>7° 22.981</td><td>10</td><td>1</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>21</td><td>2020/04/27</td><td>21:30</td><td>43° 35.693</td><td>7° 16.493</td><td>11</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>22</td><td>2020/04/28</td><td>15:00</td><td>43° 34.539</td><td>7° 07.797</td><td>10</td><td>4</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>23</td><td>2020/05/03</td><td>8:00</td><td>43° 34.552</td><td>7° 07.908</td><td>10</td><td>3</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>24</td><td>2020/05/04</td><td>10:40</td><td>43° 14.078</td><td>6° 55.050</td><td>10</td><td>3</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>25</td><td>2020/05/04</td><td>23:05</td><td>43° 11.636</td><td>6° 63.093</td><td>10</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>26</td><td>2020/05/05</td><td>14:50</td><td>43° 04.551</td><td>6° 12.275</td><td>10</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>27</td><td>2020/05/06</td><td>17:15</td><td>42° 58.780</td><td>5° 54.042</td><td>10</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>28</td><td>2020/05/07</td><td>13:00</td><td>43° 11.737</td><td>5° 27.340</td><td>10</td><td>2</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>29</td><td>2020/05/08</td><td>7:53</td><td>42° 31.785</td><td>4° 28.317</td><td>10</td><td>5</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>30</td><td>2020/05/08</td><td>17:05</td><td>42° 30.046</td><td>4° 12.109</td><td>10</td><td>5</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>31</td><td>2020/05/08</td><td>17:32</td><td>42° 30.04</td><td>4° 12.067</td><td>10</td><td>7</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>32</td><td>2020/05/08</td><td>18:03</td><td>42° 29.968</td><td>4° 10.768</td><td>10</td><td>6</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>33</td><td>2020/05/09</td><td>11:30</td><td>42° 30.607</td><td>3° 47.839</td><td>10</td><td>3</td><td>PAS ENCORE TRAITE</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

## 7.3 EXTRACTION DE L'ADNe

L'ADNe a été obtenu en filtrant un volume variant de 7,7 à 10 litres d'eau de mer sur un ou plusieurs filtres d'une porosité de 0,45 µm. Ces filtres ont ensuite été conservés dans du tampon ATL® de chez Qiagen à -80°C jusqu'à leur analyse. L'extraction de l'ADNe a été faite à partir du kit NucleoSpin Tissue® (Macherey-Nagel) selon les recommandations du four-nisseur, néanmoins ce protocole a été légèrement modifié pour prendre en compte les filtres. Un contrôle interne a également été ajouté à chaque échantillon afin de vérifier l'efficacité de l'extraction. A l'issue de l'étape d'extraction, les échantillons ont été récupérés dans 70 µl de tampon (5mM Tris/HCl, pH 8,5) et conservés à -80 °C jusqu'à ce que la PCR soit effectuée.
## 7.4 DÉTECTION DES ESPÈCES CIBLES PAR PCR

Pour détecter la présence d'ADN spécifique à l'espèce cible, une approche PCR « imbriquée » adaptée du protocole GoFish a été utilisée<sup>74</sup>. La PCR imbriquée utilise deux couples d'amorces (amorces "forward" et "reverse") dirigés vers le même métabarcode (la cible) et deux cycles distincts de PCR. Ici c'est le gène codant pour l'ARN ribosomique 12S mitochondrial qui a été retenu pour réaliser l'amplification. Lors du premier cycle de PCR, l'ADNe de l'échantillon est amplifié à l'aide d'amorces "ARN ribosomique 12S mitochondrial" non-spécifiques. Cette première PCR permet aussi d'amplifier le contrôle interne ajouté lors de l'étape d'extraction. Le contrôle garantit qu'il n'y a aucun inhibiteur présent, lequel réduirait l'efficacité de la PCR. Suite à cette première PCR, les produits amplifiés sont purifiés à l'aide du kit QIAquick PCR purification® (Qiagen) pour éliminer les amorces et les réactifs résiduels. Lors de la seconde PCR, c'est un couple d'amorces "ARN ribosomique 12S mitochondrial" spécifiques à l'espèce recherchée qui a été utilisé pour réamplifier le premier produit d'amplification. Chaque couple d'amorces spécifiques à une espèce a également été modifié en ajoutant une séquence nucléotidique particulière (*m13 tail universal primer*) afin de simplifier ultérieurement le séquençage.

## 7.5 SÉQUENÇAGE

Les produits d'amplification obtenus ont été préalablement détectés par électrophorèse sur gel d'agarose. Cette étape a permis de vérifier la qualité des amplifiats avant qu'ils ne soient envoyés à séquencer (Genewiz, Allemagne). A l'issue de ce séquençage, un BLASTn a été effectué sur les séquences nucléotidiques générées afin d'identifier les espèces cibles présentes
dans chaque échantillon (Fig. 7.3).

<table><caption>**Figure 7.3:** Séquences nucléotidiques exploitables par BLASTn. Les cellules en vert indiquent des séquences appartenant à d'autres espèces que l'espèce cible, mais une différenciation est possible. Les cellules en bleu indiquent que la séquence obtenue s'aligne parmi d'autres séquences de la banque de données avec la même valeur pour les paramètres Query cover, Percent identity, et E-value (plus la valeur est faible, plus l'alignement est pertinent).</caption><thead><tr><th>échantillon</th><th>Date de prélèvements</th><th>Séquence « forward »</th><th>Séquence « reverse »</th><th>Séquence amplifiée spécifique à</th><th>Vérification BLAST (forward)</th><th>% alignement (forward)</th><th>Vérification BLAST (reverse)</th><th>% d'Alignement (reverse)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">1</td><td rowspan="2">2020/01/09</td><td>-</td><td>✓</td><td>Bp.</td><td>-</td><td>-</td><td>✓</td><td>45% sur 93.10% d'identité</td></tr><tr><td>-</td><td>✓</td><td>Zc.</td><td>-</td><td>-</td><td>✓</td><td>35% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td>2</td><td>2020/01/12</td><td>-</td><td>✓</td><td>Zc.</td><td>-</td><td>-</td><td>X</td><td>20% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td rowspan="2">3</td><td rowspan="2">2020/01/12</td><td>✓</td><td>✓</td><td>Bp.</td><td>X</td><td>35% sur 100% d'identité</td><td>✓</td><td>44% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td>-</td><td>✓</td><td>Tt.</td><td>-</td><td>-</td><td>✓</td><td>29% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td rowspan="2">4</td><td rowspan="2">2020/01/14</td><td>-</td><td>✓</td><td>Tt.</td><td>-</td><td>-</td><td>✓</td><td>25% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td>✓</td><td>-</td><td>Dd.</td><td>X</td><td>27% sur 100% d'identité</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="3">5</td><td rowspan="3">2020/01/27</td><td>-</td><td>✓</td><td>Tt.</td><td>-</td><td>-</td><td>✓</td><td>44% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td>✓</td><td>✓</td><td>Zc.</td><td>✓</td><td>20% sur 100% d'identité</td><td>✓</td><td>16% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td>✓</td><td>-</td><td>Mm</td><td>✓</td><td>33% sur 100% d'identité</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="2">6</td><td rowspan="2">2020/01/30</td><td>-</td><td>✓</td><td>Tt.</td><td>-</td><td>-</td><td>✓</td><td>26% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td>✓</td><td>-</td><td>Bp.</td><td>X</td><td>25% sur 100% d'identité</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>7</td><td>2020/01/31</td><td>-</td><td>✓</td><td>Bp.</td><td>-</td><td>-</td><td>✓</td><td>45% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td rowspan="2">8</td><td rowspan="2">2020/02/02</td><td>-</td><td>✓</td><td>Bp.</td><td>-</td><td>-</td><td>✓</td><td>40% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td>✓</td><td>✓</td><td>Sc.</td><td>X</td><td>36% sur 100% d'identité</td><td>✓</td><td>22% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td>10</td><td>2020/02/19</td><td>✓</td><td>✓</td><td>Zc.</td><td>✓</td><td>28% sur 100% d'identité</td><td>✓</td><td>22% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td>11</td><td>2020/02/21</td><td>-</td><td>✓</td><td>Bp.</td><td>-</td><td>-</td><td>✓</td><td>31% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td rowspan="2">12</td><td rowspan="2">2020/02/22</td><td>✓</td><td>✓</td><td>Bp.</td><td>X</td><td>46% sur 100% d'identité</td><td>✓</td><td>43% sur 100% d'identité</td></tr><tr><td>✓</td><td>-</td><td>Zc.</td><td>✓</td><td>41% sur 96.55% d'identité</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>
7.6 ESPÈCES IDENTIFIÉES VIA L'ADNE

Sur les 9 espèces cibles recherchées avec l'outil ADNe lors de cette première mission, 6 ont été confirmées alors que le cachalot, le globicéphale noir et le dauphin de Risso n'ont pas été identifiés dans les échantillons disponibles.

Pour les échantillons 2, 3, 4, 6, 8 et 12, il demeure une incertitude soit sur l'espèce soit sur le genre. Ainsi pour l'échantillon 4, il n'a pas été possible de distinguer l'espèce *delphis* et *capensis* pour *Delphinus*. Il en est de même pour les échantillons 3, 6 et 12, avec *Balaenoptera physalus* et *Balaenoptera borealis*.

L'échantillon 2 pour lequel la séquence amplifiée a été réalisée avec les amorces spécifiques à *Ziphius cavirostris* a également "matché" avec *Mesoplodon bidens* et *Mesoplodon ginkgodens*.

Enfin, l'échantillon 8 pour lequel la séquence amplifiée a été réalisée avec les amorces spécifiques à *Stenella coeruleoalba* a également "matché" avec *Tursiops aduncus Sousa teuszii*, *Tursiops truncatus*. L'incertitude pour ces 6 échantillons peut néanmoins être corrigée si l'on prend en considération la fréquentation géographique de certaines espèces. En effet *Delphinus capensis*, *Balaenoptera borealis*, *Tursiops aduncus Sousa teuszii*, *Mesoplodon bidens*, *Mesoplodon ginkgodens* ne fréquentant pas l'aire méditerranéenne, il apparaît donc raisonnable de considérer que les échantillons 2, 4, (3,6,12) et 8 d'ADNe correspondent respectivement au *Ziphius Ziphius cavirostris*, *Delphinus delphis*, au rorqual commun, *Balaenoptera physalus*, au dauphin bleu et blanc, *Stenella coeruleoalba*, et *Tursiops truncatus*.
7.7 RÉPARTITION DES ESPÈCES DÉTECTÉES PAR ADNE

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Figure 7.4: Carte de détection d'espèces cibles par ADNe. Les points en orange indiquent une seule espèce identifiée, en rouge plusieurs espèces, et en noir celles en cours d'analyse.</figcaption></figure>

Sur les 11 prélèvements réalisés, c'est majoritairement de l'ADNe de rorqual commun (7 fois), de Ziphius (5 fois) ou encore de grand dauphin (4 fois) qui a été identifié. Il faut égale- ment noter que l'analyse de l'échantillon d'ADNe réalisée peu de temps après une observation acoustique de cachalots, n'a pas généré de détection ADNe. Nous pensons que les courants marins jouent un rôle central dans cette approche ADNe. En effet, une autre particularité de cette campagne, l'échantillon 5 (prélèvement effectué entre Cannes et Monaco) a révélé la présence d'ADN de phoque moine, lequel est aujourd'hui principalement observé dans les îles grecques, voire au Sud de l'Italie. Il peut s'agir non pas d'un individu présent sur zone, mais d'effets de courant et de tissus morts dérivant sur de longues distances dans le courant.
SOM a permis d'identifier la présence du rorqual commun dans les hauts fonds entre
Cannes et Monaco, ainsi qu'une présence plus faible aux alentours de Hyères. La présence de
Ziphius, de grands dauphins, de dauphins communs et de dauphins bleu et blanc est égale-
ment confirmée entre Cannes et Monaco.

7.8 CONCLUSION ET PERSPECTIVE : ACOUSTIQUE ET ADNE JOINTS

L'acoustique et l'ADNe sont donc deux approches complémentaires pour la surveillance
passive ou longue distance des écosystèmes marins. La surveillance longue distance est
favorable dans un tel habitat car il est particulièrement difficile et parfois quasiment impos-
sible d'étudier les organismes en proximité. Il n'existe pas de manière exacte pour surveiller
l'abondance<sup>49</sup> et la répartition des espèces. Cependant une combinaison des outils ADNe et
acoustique semble prometteuse.

L'ADNe permet d'identifier la présence ou l'absence d'espèces<sup>77</sup>, mais il est très dépendant
des courants forts, comme on le devine dans ses premiers résultats. Les détections peuvent
être liées à des passages à plusieurs dizaines de miles plusieurs jours avant la mesure. En re-
vanche, l'acoustique passive donne une mesure instantanée dans un rayon de quelques km
ou dizaines de km pour les basses fréquences. Par ce protocole inédit bioacoustique joint à
l'ADNe pour l'étude de la mégafaune, Sphyrna Odyssey est une référence internationale.
8

Développements en Intelligence Artificielle
pour la Détection Acoustique de Cétacés
sur les Masses de Données de SOM
## 8.1 INTRODUCTION

La surveillance acoustique passive est aujourd'hui une approche courante pour la surveillance de la biodiversité. Son efficacité repose sur un large ensemble de données, et donc une détection automatique fiable des espèces.

Les vocalises des cétacés ont été traitées et classées depuis quelques années en profitant des méthodes de traitement automatique de la parole, et de l'essor de l'apprentissage automatique. Un exemple de nos résultats en reconnaissance de rorqual et autres mysticètes par réseaux de neurones entre autres est dans JASA<sup>47</sup>. Nous avons développé plusieurs algorithmes qui participent à l'état de l'art en détection et reconnaissance automatique de signaux bioacoustiques de cétacés, notamment<sup>8,40,5,68,67,41,67,39,36</sup> en data mining ou classification de vocalises.

En revanche, les transitoires des odontocètes, leurs clics, qui sont des impulsions à large bande de fréquence et de très courte durée, sont délicats à classer<sup>36,39</sup>. Nous proposons alors ici pour SOM un modèle de classification de ces signaux pour répondre aux besoins de l'indexation de la masse de données enregistrées (environ 20 To). Nous avons alors, notamment via la base de signaux de Sphyrna Odyssey, constitué une base de référence. Nous décrivons dans ce chapitre cette approche pour la classification des clics basée sur un modèle Deep Learning.

L'ensemble de données constitué pour la construction de ce modèle contient 10 espèces.

Nous avons donc collecté des données provenant de différentes sources: i) le défi DLCDE 2018 avec le LIS Toulon et le Scripps Institute USA<sup>38</sup> *, et ii) les clics de cachalots de

<footnote>*http://sabiod.univ-tln.fr/DCLDE/challenge.html</footnote>
l'expédition Sphyrna Odyssey 2018²¹. Ces ensembles contiennent de longues séquences audio avec des annotations grossières des régions temporelles avec des clics. Notre objectif est de produire un ensemble avec des clics individuels associés à une espèce particulière. Dans ce travail, nous présentons notre méthodologie pour extraire les clics et les étiqueter par espèce.

Le bruit d'étiquette est classique d'un scénario réel, des références sont alors erronées, augmentant ainsi la validité écologique de ce challenge. Il permet d'explorer l'utilisation de techniques traitant spécifiquement de ces questions, telles que l'apprentissage négatif⁵⁵,²². Nous avons donc décidé d'augmenter le nombre d'échantillons, au prix d'une éventuelle augmentation des erreurs d'étiquetage.

## 8.2 CONSTRUCTION DE L'ENSEMBLE DE DONNÉES DE RÉFÉRENCE

Les données du défi DCLDE 2018 sont des clics d'écholocation d'espèces permettant de poser un vrai défi de classification de biosonar. Elles sont diverses, couramment trouvées outre atlantique et certaines en Méditerranée, enregistrés entre 2011 et 2015), voir liste ci-dessous.

* Mesoplodon europaeus - Gervais' beaked whale

* Ziphius cavirostris - Cuvier's beaked whale

* Mesoplodon bidens - Sowerby's beaked whale

* Lagenorhynchus acutus - Atlantic white-sided dolphin

* Grampus griseus - Risso's dolphin
* Globicephala macrorhynchus - Short-finned pilot whale

* Stenella sp. - Stenellid dolphins (groupe)

* Delphinid type A (groupe)

* Delphinid type B (groupe)

Des analystes du Scripps Institute USA ont examiné les données à la recherche de clics d'écholocation et ont approximé les heures de début et de fin des rencontres acoustiques. Toute période qui était séparée d'une autre d'au moins cinq minutes était marquée comme une autre rencontre.

## 8.3 LABELLISATION EXPERTE DE BIOSONARS SUR UNE MASSE DE DONNÉES ACOUSTIQUE

Pour chacun des échantillons, les étiquettes sont des laps de temps indiquant la présence de l'espèce correspondante. L'intervalle le plus long entre deux clics dans un segment peut durer jusqu'à 5 minutes. Nous considérons ces étiquettes comme faibles, en ce sens qu'elles ne reflètent pas précisément l'horodatage de chaque clic. Nous sommes intéressés par la détection et la classification des clics individuels, donc des annotations à une échelle temporelle beaucoup plus fine sont nécessaires. Ce sont des étiquettes que nous appellerons fortes et que nous avons produit pour cette recherche d'annotation précise.

Afin d'extraire les étiquettes fortes, nous ne conservons d'abord que les composants énergétiques dans les plages de fréquence des clics en appliquant un filtre passe-bande. Puis nous utilisons un filtre Teager-Kaiser (TK)⁵³,³⁵ combiné à un extracteur maximum local ayant une
demi-fenêtre de 0, 02 s pour obtenir la position de tous ces clics. Étant donné que la plupart des maxima ne seront pas des clics réels mais du bruit de fond, un filtre médian est utilisé sur les logarithmes de ces maxima pour évaluer le niveau de bruit de fond. Tout maximum au-dessus du niveau de bruit plus 0, 5 dB est conservé. Des fenêtres de 8192 échantillons sont ensuite extraites autour de ces clics.

Nous procédons ensuite à l'étiquetage de ces maxima avec les étiquettes du défi DCLDE. Si un clic est dans l'intervalle de deux étiquettes faibles ou plus, nous lui attribuons toutes les étiquettes correspondantes. Nous avons utilisé le centroïde spectral comme caractéristique pour effectuer le filtrage final, car c'est la caractéristique avec laquelle les valeurs aberrantes (bruit) se distinguent mieux des clics réels. Le centroïde spectral est la moyenne pondérée de la fréquence, en utilisant l'amplitude de la transformée de Fourier comme poids. Il ne peut à lui seul classer les espèces.

## 8.4 INTÉGRATION DE DONNÉES DE LA MISSION SPHYRNA ODYSSEY

Nous considérons le mélange des données de différentes expériences d'enregistrement dans le corpus final. Nous y ajoutons des données obtenues lors de SOM. Cet ensemble contient des clics de cachalots, *Physeter Macrocephalus*. Ces clics ont été enregistrés à 384 kHz par un hydrophone Cetacean Research C57 et une carte son JASON. Les clics de cachalots ont été détectés à l'aide d'un processus de détection similaire à celui utilisé pour créer des étiquettes fortes, cf supra. Nous avons corrélaté le signal avec une période d'une onde sinusoïdale de 12, 5 kHz qui agit comme un filtre passe-bande (la bande passante des clics d'écholocation est de 10 à 15 kHz⁶²). Nous appliquons ensuite le filtre TK pour extraire les maxima locaux dans des fenêtres de 20 ms (deux fois le plus grand intervalle inter-impulsions de 10 ms²).
Pour chaque fichier audio d'une minute, nous calculons la moyenne et l'écart type des valeurs maximales (dB), et nous ne conservons des échantillons que trois fois plus que l'écart type. Pour les intégrer dans DOCC10, nous avons sous-échantillonné le signal à 200 kHz afin que cela corresponde à la fréquence d'échantillonnage du jeu de données DCLDE.

## 8.5 UN HACKATHON IA INTERNATIONAL

Nous avons publié cet ensemble de données comme référence pour la communauté internationale pour la classification des clics dans le défi DOCC10 (Dyni Odon-tocete Click Classification), dans le cadre de l'Ecole Normale Supérieure de Paris / Data Challenge et du Collège de France (CdF), durant la conférence invitée de H. Glotin en décembre 2019 au CdF : http://www.college-de-france.fr/video/stephane-mallat/2020/01-sem-mallat-challenge-toulon-20200129-01.mp4. Ce défi international est ouvert à tout participant, académique ou non, à cette page : https://challengedata.ens.fr/participants/challenges/32/.

## 8.6 LA BASE DE RÉFÉRENCE DOCC10

Notre nouveau jeu de données DOCC10 se compose donc de clics centrés dans une fenêtre de 8192 échantillons afin d'analyser les clics dans une fenêtre de 4096 échantillons. La combinaison de DCLDE et SOM a produit ce nouveau jeu de données à un total de 134080, que nous avons divisé en un ensemble de 113120 clics pour l'apprentissage, et un ensemble de test de 20960 clics. L'ensemble de test est équilibré avec 2096 clics par classe. Pour le défi, l'ensemble de test a été divisé en un ensemble de test privé (90%) et un ensemble de test public (10%). Cette répartition a été effectuée au hasard. Les noms de classes sont Tab. 8.1. Les
<table><caption>Table 8.1: Class labels</caption><thead><tr><th>Label</th><th>Scientific name</th><th>Common name</th></tr></thead><tbody><tr><td>Gg</td><td>Grampus griseus</td><td>Risso's dolphin</td></tr><tr><td>Gma</td><td>Globicephala macrorhynchus</td><td>Short-finned pilot whale</td></tr><tr><td>La</td><td>Lagenorhynchus acutus</td><td>Atlantic white-sided dolphin</td></tr><tr><td>Mb</td><td>Mesoplodon bidens</td><td>Sowerby's beaked whale</td></tr><tr><td>Me</td><td>Mesoplodon europaeus</td><td>Gervais' beaked whale</td></tr><tr><td>Pm</td><td>Physeter macrocephalus</td><td>Sperm whale</td></tr><tr><td>Ssp</td><td>Stenella sp.</td><td>Stenellid dolphins</td></tr><tr><td>UDA</td><td></td><td>Delphinid type A</td></tr><tr><td>UDB</td><td></td><td>Delphinid type B</td></tr><tr><td>Zc</td><td>Ziphius cavirostris</td><td>Cuvier's beaked whale</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>**Figure 8.1:** Exemples (en ligne) de 9 classes (en colonnes) issus du défi DCLDE2018³⁸ (4096 bins par exemple). Le clic est au centre de la fenêtre.</figcaption></figure>

Fig. 8.1 et 8.2 montrent des exemples de clics de DOCC10 pour presque toutes les classes du corpus.

Ce challenge est distribué par DYNI LIS UTLN : (http://sabiod.univ-tln.fr/pub/)
<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>**Figure 8.2:** Zoom sur des exemples de 9 classes issus de DCLDE2018<sup>38</sup>, test set (256 bins de long). Le biosonar est au centre, on distingue des différence de forme d'onde par classe.</figcaption></figure>

challenges/DOCC10/), et par le challenge DATA d'ENS CdF (https://challengeedata.ens.fr/challenges/32), ainsi que dans notre publication internationale<sup>20</sup>.

## 8.7 DEEP LEARNING POUR LA RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DE BIOSONARS

Une grande partie de la recherche sur l'apprentissage automatique est effectuée sur la classification d'images<sup>61,16,58,47</sup>. Lorsque l'on travaille sur des sons, l'utilisation de spectrogrammes ou de coefficients cepstraux à fréquence Mel (MFCC) permet de convertir ces signaux 1D en images et d'utiliser les techniques de pointe telles que ResNet<sup>50</sup>. Cette approche a l'inconvénient du choix à priori de la représentation (ici Fourier), et d'avoir un certain nombre de paramètres qui doivent être réglés au préalable, tels que la taille de la fenêtre pour la FFT, ce qui affecte la résolution temps-fréquence. Le choix de la bonne représentation
pour chaque espèce n'est pas trivial et peut diminuer les performances.

En bioacoustique, *bulbul* et *sparrow*<sup>45</sup>, sont deux architectures utilisant les spectrogrammes de magnitude STFT qui ont été conçues pour le défi de détection audio Bird † et sont de nos jours utilisées comme état de l'art depuis que *bulbul* a remporté le défi<sup>19,67</sup>.

Le premier test que nous avons réalisé avec cette architecture sur DOCC10 n'a pas fonctionné. Au lieu d'utiliser des spectrogrammes 2D, qui sont meilleurs pour l'analyse des gazouillis ou des signaux stationnaires, nous avons décidé d'apprendre directement du signal brut, en commençant par des couches de convolution similaires à ce qui est fait dans l'étude des signaux physiologiques pulsés (ECG)²⁷,⁵⁷. L'avantage d'une couche de convolution par rapport à une couche dense est qu'elle forcera le filtre appris à être invariant à une traduction du signal<sup>60</sup>. Les multiples filtres d'une couche de convolution produiront plusieurs dimensions entités par pas de temps. La convolution bidimensionnelle peut ainsi être utilisée sur ce signal 2D, réduisant la quantité de paramètres par couche parmi les autres avantages des convolutions<sup>52</sup>. Cela peut être fait après la première couche ou après plusieurs couches de convolution 1D<sup>51,4</sup>. L'opération peut ensuite être répétée pour effectuer une convolution 3D. Pour plus de commodité, nous appelons cette augmentation de dimension suivie d'une convolution 'UpDim'. Notre opération peut-être répétée pour augmenter le nombre de dimensions à 4D et plus. Cependant, les bibliothèques d'apprentissage profond habituelles telles que Tensorflow ou PyTorch ne prennent pas en charge la convolution sur des tenseurs de plus de 3 dimensions.

<footnote>†http://machine-listening.eecs.qmul.ac.uk/bird-audio-detection-challenge</footnote>
<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>**Figure 8.3:** Exemples de DCLDE, données de test, 4096 bins.</figcaption></figure>

## 8.8 TOPOLOGIE DU RÉSEAU DE NEURONES

Nous appliquons notre nouvel opérateur UpDim dans un CNN de 12 couches en utilisant l'audio brut comme entrée. Des fenêtres de 4096 bins sont extraites au hasard des échantillons de 8192, et des bruits roses, blancs et transitoires aléatoires y sont ajoutés, chacun ayant une distribution d'amplitude indépendante qui est log-uniforme (pour être uniforme à l'échelle dB). Le résultat est ensuite normalisé et donné en entrée à la première couche du CNN (cf. Fig. 8.3) La topologie du modèle est en Tab. 8.2.

Le modèle croît en dimension par suite d'étage de convolution et de notre opérateur UpDim. L'activation entre chaque couche est une fonction ReLu (alpha = 0,01). La fonction de coût est l'entropie croisée avec softmax. Une perte L2 sur les poids est ajoutée en régularisation, avec un facteur de 0,0005. Le modèle a été appris via le process Adam<sup>56</sup> avec un taux d'apprentissage de 0,0005, pendant 16 époques, avec des mini-lots de 32 échantillons.
<table><caption>**Table 8.2: Topologie du modèle**</caption><thead><tr><th>Layer name</th><th>Input size</th><th>Kernel</th><th>Strides</th><th>In features</th><th>Out features</th></tr></thead><tbody><tr><td>Conv-1D</td><td>N * 4096</td><td>5</td><td>2</td><td>1</td><td>16</td></tr><tr><td>Conv-2D</td><td>N * 2048 * 16</td><td>5*3</td><td>2*1</td><td>1</td><td>16</td></tr><tr><td>Conv-3D</td><td>N * 512 * 16 * 16</td><td>5*3*3</td><td>4*1*1</td><td>1</td><td>16</td></tr><tr><td>Conv-3D</td><td>N * 128 * 16 * 16 * 16</td><td>5*3*3</td><td>2*1*1</td><td>16</td><td>32</td></tr><tr><td>Conv-3D</td><td>N * 64 * 16 * 16 * 32</td><td>5*3*3</td><td>2*2*2</td><td>32</td><td>64</td></tr><tr><td>MaxPool</td><td>N * 32 * 8 * 8 * 64</td><td>5*3*3</td><td>4*2*2</td><td>64</td><td>64</td></tr><tr><td>Conv-3D</td><td>N * 8 * 4 * 4 * 64</td><td>5*3*3</td><td>2*2*2</td><td>64</td><td>64</td></tr><tr><td>Conv-3D</td><td>N * 4 * 2 * 2 * 64</td><td>5*3*3</td><td>2*2*2</td><td>64</td><td>64</td></tr><tr><td>Reshape</td><td>N * 2 * 1 * 1 * 64</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OneByOne<br>Max</td><td>N * 2 * 1 * 64</td><td>1*1</td><td>1*1</td><td>64</td><td>64</td></tr><tr><td>OneByOne</td><td>N * 1 * 1 * 64</td><td>1*1</td><td>1*1</td><td>64</td><td>64</td></tr><tr><td>OneByOne</td><td>N * 1 * 1 * 64</td><td>1*1</td><td>1*1</td><td>64</td><td>11</td></tr><tr><td>Flatten</td><td>N * 1 * 1 * 11</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Notons que la classe 11 a été entraînée pour détecter le bruit, et a été retirée pour le modèle DOCC10 qui prédit 10 classes.

## 8.9 RÉSULTATS

Pour l'évaluation de l'ensemble de test DOCC10, la classe de bruit a été supprimée. La matrice de confusion est donnée Fig. 8.4. La matrice de confusion sur un ensemble de test qui comprend un échantillon de bruit est assez similaire. Ce modèle obtient une MAP (précision moyenne) de 77, 12% et un score de bonne classification de 71, 13% sur l'ensemble de test complet. Sur la partie publique de l'ensemble de test du défi, la MAP est de 77, 68%, et
<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Figure 8.4: Matrice de confusion du modèle de référence, sur le test set.</figcaption></figure>

le score de bonne classification est de 70, 52%.

A la lumière de ces résultats, nous avons étudié une version modifiée d'un resnet qui utilise
le principe UpDim comme indiqué Tab. 8.3. Les fonctions d'activation utilisées sont des
ReLu (avec un alpha de 0,001). Le Batchnorm a été utilisé après chaque couche de convolu-
tion à l'exception de celles des connexions de saut. La perte est l'entropie croisée avec softmax.
Une perte L2 sur les poids est ajoutée en régularisation, avec un facteur de 0,05. Le modèle
a également été appris par l'algorithme adam à bêta = (0, 8; 0, 999) et epsilon = 0,0001, taux
<table><caption>Table 8.3: Topologie du modèle UpDimV2</caption><thead><tr><th>Couche</th><th>Input size</th><th>Kernel</th><th>Strides</th><th>Out repres.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Conv-1D</td><td>N* 4096 * 1</td><td>3</td><td>1</td><td>32</td></tr><tr><td>Conv-1D</td><td>N* 4096 * 32</td><td>3</td><td>2</td><td>32</td></tr><tr><td>Skip</td><td>N* 4096 * 1</td><td>1</td><td>2</td><td>32</td></tr><tr><td>Conv-1D</td><td>N* 2048 * 32</td><td>3</td><td>2</td><td>64</td></tr><tr><td>Conv-1D</td><td>N* 1024 * 64</td><td>3</td><td>2</td><td>128</td></tr><tr><td>Skip</td><td>N* 2048 * 32</td><td>1</td><td>4</td><td>128</td></tr><tr><td>Conv-2D</td><td>N* 1024 * 128 * 1</td><td>3*3</td><td>1*1</td><td>32</td></tr><tr><td>Conv-2D</td><td>N* 1024 * 128 * 32</td><td>3*3</td><td>2*2</td><td>32</td></tr><tr><td>Skip</td><td>N* 1024 * 128 * 1</td><td>1*1</td><td>2*2</td><td>32</td></tr><tr><td>Conv-2D</td><td>N* 512 * 64 * 32</td><td>3*3</td><td>2*2</td><td>64</td></tr><tr><td>Conv-2D</td><td>N* 256 * 32 * 64</td><td>3*3</td><td>2*2</td><td>128</td></tr><tr><td>Skip</td><td>N* 512 * 64 * 32</td><td>1*1</td><td>4*4</td><td>128</td></tr><tr><td>Conv-3D</td><td>N* 128 * 16 * 128 * 1</td><td>3*3*3</td><td>1*2*1</td><td>32</td></tr><tr><td>Conv-3D</td><td>N* 128 * 8 * 128 * 32</td><td>3*3*3</td><td>2*2*2</td><td>64</td></tr><tr><td>Skip</td><td>N* 128 * 8 * 128 * 1</td><td>1*1*1</td><td>2*4*2</td><td>64</td></tr><tr><td>Conv-3D</td><td>N* 64 * 4 * 64 * 64</td><td>3*3*3</td><td>2*2*2</td><td>128</td></tr><tr><td>Conv-3D</td><td>N* 32 * 2 * 32 * 128</td><td>3*3*3</td><td>2*2*2</td><td>256</td></tr><tr><td>Skip</td><td>N* 64 * 8 * 64 * 64</td><td>1*1*1</td><td>4*4*4</td><td>256</td></tr><tr><td>Softmax</td><td>N* 16 * 1 * 16 * 256</td><td>16*1*1</td><td></td><td></td></tr><tr><td>MaxPool</td><td>N* 16 * 1 * 16 * 256</td><td>16*1*1</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Flatten</td><td>N* 1 * 1 * 16 * 256</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Dense</td><td>N* 4096</td><td></td><td></td><td>1024</td></tr><tr><td>Dense</td><td>N* 1024</td><td></td><td></td><td>512</td></tr><tr><td>Dense</td><td>N* 512</td><td></td><td></td><td>10</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Figure 8.5: Matrice de Confusion sur l'ensemble de test pour DOCC10</figcaption></figure>

d'apprentissage de 0,0002. Une augmentation des données de mixage⁷⁵ utilisant un alpha de 0,2 a été utilisée. La matrice de confusion de ce modèle est Fig. 8.5 et montre un score de bonne classification de 80,62%.

## 8.10 CIBLAGE D'ESPÈCES SUR DOCC7

Nous avons ensuite traité une version alternative de l'ensemble de données DOCC10, appelée DOCC7 sur les mêmes échantillons, mais limités à seulement 7 espèces, qui sont Gg, Gm,
La, Mb, Me, Pm et Zc. On omet ainsi les classes UDA et UDB et SSP. En effet l'ensemble
de données DCLDE a été créé en 2018 par regroupement pour détecter les différentes es-
pèces. Ces deux labels ont ensuite été attribués à des espèces de dauphins non identifiables.
Nous avons décidé de les laisser dans le challenge DOCC10 car ils représentent toujours des
clics appartenant à des groupes de dauphins, même s'ils ne représentent qu'une seule espèce,
contrairement aux autres labels. Mais ils ne correspondent pas à une tâche de reconnaissance
d'espèce. De plus SSP a également été supprimé car Stenella est un genre et non une espèce.
Notre modèle RESNET 8.3 modifié a été entraîné et testé sur DOCC7. Il obtient un score
de bonne classification de 95, 09% ce qui est donc un modèle utilisable à des cas réels comme
SOM.

8.11 CONCLUSION : VERS UNE APPLICATION SUR LES MASSES DE DONNÉES SOM

Nous avons créé en incluant des données du Sphyrna un corpus de référence pour la re-
connaisse de plusieurs espèces d'ondotocètes. Il totalise 134 080 clics pour 10 espèces. À
l'exception d'une partie du test réservée à la notation du défi DOCC10 ouverte avec cet en-
semble de données, l'ensemble de données est accessible au public.

Nous avons alors pu construire un nouveau modèle de réseau neuronal pour classer ces
transitoires de mammifères marins.

Nous montrons que sur un sous-ensemble de labels forts de 7 espèces précises, nommé
DOCC7, nous obtenons un score de bonne clasification de 95, 09%, ce qui est un score per-
mettant l'usage de ce système de reconnaissance automatique à des fins de suivi de popula-
tion à l'échelle de toute la base de données acoustiques de SOM.

Avec les enregistrements de la mission Sphyrna Odyssey 2019-2020, contenant d'autres
<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>**Figure 8.6:** Matrice de Confusion sur l'ensemble de test pour DOCC7 démontrant une bonne classification de 95%.</figcaption></figure>
espèces comme le dauphin Bleu-Blanc, nous construisons actuellement un nouveau modèle centré sur les 7 espèces d'intérêt de SO 2019, c'est à dire les 4 déjà apprises : Risso, Ziphius c., Globicéphale et Cachalot, plus trois nouvelles : Bleu-Blanc, Tursiops t. et Globicéphale m. Ce modèle sera alors exécuté sur la masse des données de SOM pour préciser les détections acoustiques à l'échelle de plusieurs To et de toutes les espèces.
9

Trajectographie 3D d'un Essaim de
Cachalots
Le grand cachalot, *Physeter macrocephalus*, *Pm* est un Odontocete de la famille des physétéridés. Sa répartition est cosmopolite, dans la mesure où l'on en retrouve dans tous les océans et presque toutes les mers du globe, dont en Méditerranée. Il se nourrit principalement de calmars, de pieuvres ainsi que de divers poissons démersaux, comme les raies, qu'il chasse en plongeant à des profondeurs pouvant atteindre plus d'un kilomètre. Il *Pm* se repère et chasse donc par écho-localisation : il émet des signaux sonores, les clics, qui vont être réfléchis par l'environnement et les proies, et analysés par son cortex auditif (son cerveau est le plus lourd de tous).

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>**Figure 9.1:** *Physeter macrocephalus* : le cachalot (crédit photo Sarano, extrait du film CNRS sur nos recherches en biosonar du cachalot https://youtu.be/g3xXM_tycCU).</figcaption></figure>

Ce super-prédateur, le plus grand de la planète derrière les rorquals, est une espèce menacée par l'activité de l'Homme : la chasse à la baleine, la pêche, la pollution sonore et
chimique sous marine, les collisions avec des bâtiments ainsi que le réchauffement climatique ont provoqué une diminution importante des populations. C'est dans ce contexte que la surveillance en continu et en temps réel des *Pm* est de mise.

H. Glotin et son équipe développent leurs recherches depuis 2000 sur la localisation et le pistage 3D des sources et l'analyse de scène acoustique, appliquées depuis 2005 sur le cachalot<sup>34,33,6,42</sup>. Ces algorithmes ont été consolidés avec nos expériences Sphyrna Odyssée 2018<sup>69</sup>. La mission 2019 hérite de toutes ces recherches et permet d'investir de nouveaux paradigmes avec l'usage de plusieurs antennes simultannément déployées.

Ce système se base sur l'écoute des clics émis par les cachalots par plusieurs hydrophones. Ces enregistrements, après calcul, se traduisent en coordonnées 3D des positions au cours du temps des *Pm* animaux émetteurs. Grâce à ces coordonnées, on calculera dans les sections suivantes différents paramètres (vitesses, tortuosité ...) des différents individus, en vue d'une analyse comportementale et / ou biométrique.

Comme indiqué plus haut, les enregistrements ont été effectués avec nos enregistreurs Qualilife JASON de la plateforme technologique SMIoT UTLN. La résolution choisie est de 16 bits avec une fréquence d'échantillonnage de 384 kHz par canal. Ces enregistreurs disposent d'une entrée de synchronisation externe pour l'ajout du PPS (Pulse per Second) d'un récepteur GPS. Ce signal, d'une précision de l'ordre de 50ns, permet donc une synchronisation extrêmement précise des différents canaux d'enregistrement sur des heures d'enregistrements, mais aussi entre les différentes antennes éloignées de plusieurs km. Cette synchronisation ouvre des perspectives importantes pour la construction de super antennes
acoustiques de grande taille constituées par l'ensemble des antennes des drones, permettant un suivi d'individus ou de groupes sur des très longues distances (plusieurs dizaines de kilomètres) et avec croisements de vues. Nous décrivons ici les analyses complètes issues d'une des antennes de la mission, qui sera complétée par une contre analyse par une seconde antenne simultanément active sur site.

Les données traitées dans la suite ont été acquises le 14 janvier 2020, à 12 miles nautiques au Sud d'Antibes et de Monaco. Bien que la période de contact avec le groupe d'individus soit de plus de 3h, la partie exploitable en terme 3D avoisine les 2h. La position exacte de la zone d'observation est visible sur la carte Fig. 9.2. Cette séquence est accompagnée de notes précises de terrain prises par l'équipe depuis le OneCat, avec des observations d'environ 3 individus présents à tour de rôle en surface.

<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>Figure 9.2: Zone d'observation - Enregistrement du 14 janvier 2020.</figcaption></figure>
## 9.1 TEMPS DE DELAIS D'ARRIVÉE DU SIGNAL (TDOA)

L'antenne considérée ici est de 4 hydrophones qui permettent la mesure, pour chaque détection acoustique, des écarts de temps d'arrivée du signal sur chacun des canaux. Ces intervalles sont appelés TDOAs pour "Time Difference Of Arrival" et sont la base du pistage 3D.

La figure 9.3 illustre le spectrogramme d'un clic de cachalot, enregistré par ces 4 hydrophones. On note les décalages temporels entre les signaux de chacune des voies.

<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure 9.3: Visualisation du spectrogramme d'un clic détecté par les 4 hydrophones le 14 janvier 2020. Durée de la fenêtre 12 ms.</figcaption></figure>

Plus particulièrement, le TDOA<sub>21</sub> = τ<sub>21</sub> = t<sub>1</sub> - t<sub>2</sub>

Nous rappelons ci-dessous le principe de base associé au TDOA dans le cas d'une antenne composée de 2 hydrophones, et son utilisation pour les calculs dans l'espace (2D ou 3D).
<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Figure 9.4: Principe du TDOA pour une antenne de 2 hydrophones.</figcaption></figure>

Nous calculons l'angle de la source par :

$$ \theta = \cos^{-1} \left( \frac{d_R}{D_{12}} \right) $$

avec :

- $D_{12}$ : distance entre les hydrophones 1 et 2,

- $t_1, t_2$ : dates de réception du clic pour les hydrophones 1 et 2,

- $d_R = v \cdot \tau_{12}$ : distance due au retard de réception de l'onde par H1 par rapport à H2.

## 9.2 SOLVEUR LINÉAIRE

Nous considérons le système d'équations paramétrées par la célérité d'une onde acoustique dans l'eau, la fréquence d'échantillonnage de nos enregistrements, et les positions précises des quatre hydrophones. Ce système résout linéairement la direction vers la source du son
enregistré (gisement), c'est à dire les 2 angles Azimut (le cap), et Elevation (o° correspond à peu près à la surface de l'eau), cf Fig. 9.5.

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Figure 9.5: AZ(t) & EL(t) qui sont le gisement de la source du clic.</figcaption></figure>

## 9.3 PISTAGE

La figure 9.5 nous montre des estimations précises des directions vers les sources. Il faut cependant garder à l'esprit que tous les animaux (les pistes) enregistrés sont représentés ici en une seule piste. Pour avancer dans notre processus, il est nécessaire de procéder à une séparation de ces pistes, afin de regrouper les détections par animal. Nous nous basons
alors sur le groupement (clustering) DBSCAN<sup>21</sup> pré-établi sur les TDOAs. Ce clustering
effectue automatiquement un premier groupement (en moyenne quelques dizaines de clics
par groupe). La probabilité pour que les clics de chacun de ces petits groupes proviennent
d'un même animal est très élevée.

<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>Figure 9.6: Groupements DBSCAN sur la trace AZ(t).</figcaption></figure>

Nous avons ensuite pisté manuellement plusieurs centaines de clics de cachalots en re-groupant plusieurs de ces petits groupes de clics consécutifs. Puis nous avons mis au point un algorithme de pistage automatique (cf. Fig. 9.7).

On voit que les pistes sont non seulement séparées mais aussi filtrées. En effet, il y a une
piste "poubelle" qui regroupe tous les petits groupes de clics qui n'ont pas pu être associés
aux pistes réelles. Cette piste 0 n'est pas affichée, et nous écarterons aussi par la suite la piste 1
que l'on associe à un "mirage" sur la coque du bateau.

9.4 ESTIMATION DES POSITIONS 3D DES SOURCES

Nous avons vu qu'il est possible de calculer précisément la direction vers la source des émissions sonores. Cependant, une direction à elle seule ne suffit pas lorsque l'on veut localiser
<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>Figure 9.7: Azimut et Élévation, après pistage.</figcaption></figure>

cette source. Nous devons en effet associer la direction à une distance pour déterminer sa position, et c'est l'objet de cette section.

En parallèle à la résolution du système d'équations linéaire, nous avons un deuxième solveur qui nous permet d'estimer la position 3D de la source (dans le repère de l'antenne). Ce solveur est basé sur la méthode des moindres carré, il est ainsi dit "non linéaire". Il consiste à minimiser une fonction de coût pour approximer la solution recherchée. Nous devons cependant garder à l'esprit la forte non linéarité, et le fait que ce solveur peut être biaisé en tombant dans des minimums locaux.

On initialise le solveur avec 4 positions ($P_1, P_2, P_3, P_4$) et on limite les résultats à un cube de 5000m de côté. Le solveur converge vers une solution pour chacune de ces 4 positions initiales et un résidu est calculé après chaque résultat, ce qui permet de juger de la "pertinence"
des solutions$^{4,2,6}$. La figure 9.8 ci-dessous donne un aperçu des positions 3D estimées par le solveur non linéaire, pour l'enregistrement entier, et la position initiale $P_1$ uniquement (on a ces traces pour chaque position initiale).

<figure><img src="image_73.png" /><figcaption>Figure 9.8: Coordonnées 3D des pistes estimées par le solveur non linéaire (initialisé à $P_1$).</figcaption></figure>

Bien qu'il permette une estimation 3D des positions des sources, le solveur non linéaire peut tomber dans un minimum local. Nous avons alors travaillé à recouper les informations données par le solveur linéaire et les positions estimées par le solveur linéaire. Il nous est alors possible d'obtenir les positions 3D des sources exprimées dans le repère de l'antenne, avec un minimum de bruit.
## 9.5 STABILISATION NUMÉRIQUE PAR L'ASSIETTE MPU

La centrale inertielle (MPU) est un instrument indispensable dans notre processus. En effet, le bateau, le drone, et donc les antennes, sont soumis aux effets de la houle, du vent. En conséquence, les angles de Roulis, Tangage, et Lacet varient au cours du temps. Les positions brutes sont dans le repère de l'antenne. Nous devons donc transposer ces coordonnées dans le repère absolu, formé par un plan (X,Y) parfaitement horizontal.

Ce changement de repère s'effectue en 2 étapes distinctes : (i) prise en compte des données issues de la centrale inertielle, (ii) intégration des données GPS, ce qui nous permet de recentrer le repère du point de vue terrestre et selon la convention Y : Northing, X : Easting.

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>Figure 9.9: Correction d'artefacts (data MPU - Compas).</figcaption></figure>

Soient les coordonnées (X,Y,Z) dans le repère intermédiaire formé par les axes X:Nord, Y:Est, Z vers le centre de la Terre et son origine centrée sur l'antenne. On a :

$$ (X, Y, Z)_{MPU} = R \cdot (X, Y, Z)_{ANT} $$

avec :

$$ R = R_z(\alpha) \cdot R_y(\beta) \cdot R_x(\gamma) $$
R est la matrice de rotation globale formée par les 3 matrices de rotation élémentaires liées aux angles de lacet (yaw), tangage (pitch), et roulis (roll), respectant la convention Tait-Bryan et mesurés par notre MPU (Yocto-Puce 3D) :

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>Figure 9.10: Angle de Lacet (Yaw).</figcaption></figure>

La matrice de rotation associée à l'angle de Lacet est :

$$R_z(\alpha) = \begin{bmatrix} \cos(\alpha) & -\sin(\alpha) & 0 \\ \sin(\alpha) & \cos(\alpha) & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}$$

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>Figure 9.11: Angle de Tangage (Pitch).</figcaption></figure>
La matrice de rotation associée à l'angle de Tangage est :

$$R_y(\beta) = \begin{bmatrix} \cos(\beta) & 0 & \sin(\beta) \\ 0 & 1 & 0 \\ -\sin(\beta) & 0 & \cos(\beta) \end{bmatrix}$$

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>Figure 9.12: Angle de Roulis (Roll).</figcaption></figure>

La matrice de rotation associée à l'angle de Roulis est :

$$R_x(\gamma) = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & \cos(\gamma) & -\sin(\gamma) \\ 0 & \sin(\gamma) & \cos(\gamma) \end{bmatrix}$$

Enfin, on prend en compte le fait que l'antenne se déplace au cours du temps, car son
support est en dérive. Ceci est réalisé via l'intégration des données GPS.

## 9.6 CONCLUSION

L'ensemble des traitements de l'antenne mobile était un défi. Nous obtenons les pistes dans chaque coordonnée au cours du temps (Fig. 9.13).
<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>Figure 9.13: Coordonnées 3D des pistes en fonction du temps (repère absolu).</figcaption></figure>

L'état de l'art n'avait pas de tels résultats, comme le démontre la session sur les drones de DCLDE2018 38, la plus récente conférence experte du domaine.

Nous représentons dans la suite en 3D ces pistes (Fig. 9.14). Nous avons également conçu une page web interactive * afin de visualiser des trajectoires de ce groupe d'individus sous n'importe quel angle de vue (Fig. 9.15).

Dans les chapitres suivants, nous analysons les déplacements abyssaux de cet essaim de cachalots en pleine activité, et en montrons la richesse et la précision en terme de coordination de leur biosonar.

Ces résultats constituent une première mondiale.

<footnote>*http://philippe.cosentino.free.fr/vamos/sphyrna-odyssey</footnote>
<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>Figure 9.14: Traces 3D des 15 pistes (enregistrement entier).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>**Figure 9.15:** Trajectoires 3D des pistes, visualisables de façon dynamique (crédit interface : Philippe Cosentino). Consultable en ligne sur : http://philippe.cosentino.free.fr/vamos/sphyrna-odyssey.</figcaption></figure>
10

Éthoacoustique de chasse en groupe de
cachalots
Ce chapitre analyse finement les représentations des trajectoires 3D du chapitre précédent.
Nous avons conçu des animations multi-vues afin de pouvoir observer en détail et analyser ces
majestueux balet. La première animation est formée de quatre vues en différentes perspectives
et synchrones et permettent de suivre les pistes (animaux) avec leur index de 1 à 15 10.1. A
noter que ce groupe est a priori composé de sept cachalots, plongeant au moins 2 fois chacun.

<figure><img src="image_81.png" /><figcaption>**Figure 10.1:** Animation multi-vues du 14 janvier 2020 montrant les trajectoires des pistes. Animation complète disponible sur http://sabiod.univ-tln.fr/pub/SPHYRNA/3D/SO_Glotin_Thellier_etal_ PhyseterAlliance_Monaco_20200114_3DtracksX_Y_Z.mp4</figcaption></figure>

Afin d'étudier ces trajectoires, ainsi que le comportement de ces teutophages, nous travail-
lons sur des descripteurs classiques dans les sections suivantes.
## 10.1 VITESSES

La vitesse ascensionnelle est la vitesse à laquelle les pistes se déplacent selon l'axe vertical. Elle est positive en phase d'ascension, et négative en phase de plongée. Elle a été calculée comme suit : $V_z = (z_{i+1} - z_i)/(t_{i+1} - t_i)$ avec $z_i$ la profondeur (en m) au temps $t_i$ (en s). La vitesse instantanée a été calculée à partir des positions 3D lissées par médiane glissante (fenêtre de 10 valeurs). Elle a été calculée de la même façon que la vitesse ascensionnelle mais en prenant en compte cette fois les trois coordonnées x, y et z.

La vitesse moyenne a été calculée pour chaque piste, à chaque instant. Il s'agit de la moyenne des vitesses instantanées dans une fenêtre centrale glissante de 10 clics autour de l'instant *t*, cf Fig. 10.2.

<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>Figure 10.2: Vitesse moyenne des pistes.</figcaption></figure>

Les calculs donnent un ordre de grandeur des vitesses compatible avec l'état de l'art (entre 5 et 20km/h), ainsi qu'un aperçu des 2 dynamiques. A l'échelle de l'enregistrement, on discerne des phases de chasse et de déplacement, mais aussi à une plus petite échelle des variations et étendues des vitesses au cours d'une même phase (accélération puis repos, d'une durée de 4 min environ et d'une bonne régularité).
## 10.2 TORTUOSITÉ

La tortuosité est une grandeur utilisée en écologie comportementale et visant à estimer l'importance du caractère sinueux du parcours d'un prédateur ou d'une proie. Il existe un grand nombre d'indicateurs de la tortuosité⁷,³,¹⁸, qui diffèrent en fonction du type de mouvement, et donc de chemin, réalisé par l'animal, ou de l'expérience.

Ces différents indices peuvent ainsi refléter l'efficacité d'orientation de l'animal lors d'une recherche orientée, ou sa capacité à couvrir une aire de recherche importante lors d'une recherche de nourriture. Certains indices donnent directement une indication de la tortuosité tandis que d'autres y sont négativement corrélés.

Nous utilisons les valeurs de tortuosité comme indicateur des périodes de chasse, la proie fuyant a priori par des accélérations chaotiques. Notre calcul de la tortuosité dans l'espace se base sur la formule de l'indice de droiture (Straightness) D/L, présenté notamment par⁷,³, et adapté à une traque en 3D, avec D et L tel que :

$$St = \frac{D}{L} = \frac{|(x_n - x_0; y_n - y_0)|}{\sum_{j=1}^{n} l_j}, \qquad (10.1)$$

avec $l_j$ les longueurs des différents pas (ici constants), $(x_0; y_0)$ la position de départ et $(x_n; y_n)$ la position d'arrivée. De plus on a $0 < \frac{D}{L} < 1$, avec 0 correspondant à une marche aléatoire avec retour à l'origine et 1 à une ligne droite.

Cet indice est facile à calculer, et c'est de plus un estimateur non biaisé de l'efficience de l'orientation dans un chemin orienté avec but à une distance finie.
Puisque l'indice de droiture (Straightness) est inversement corrélé à la tortuosité, nous posons :

$$Tort = \frac{L}{D}. \qquad (10.2)$$

Dans la suite, nous utilisons log(Tort), plus pertinent du fait de l'étendue des valeurs de tortuosité. La figure 10.3 illustre la tortuosité des pistes sur la totalité de l'enregistrement. Une fenêtre centrale de 16 clics a été choisie pour ce calcul.

<figure><img src="image_83.png" /><figcaption>Figure 10.3: Tortuosité des 15 pistes sur tout l'enregistrement.</figcaption></figure>

Il apparaît clairement 10.3 que les pistes alternent entre des phases de déplacements peu tortueux, sûrement phases d'observation par Biosonar comme on le verra dans la suite, et des phases tortueuses, sans doute de poursuite et de prédation*. Chaque pic de tortuosité pourrait signifier une capture de proie réussie, indice à corréler donc avec l'Intervalle Inter Clic connu pour sa corrélation à l'approche des proies⁶,³⁵,⁶⁹.

<footnote>*La fenêtre de calcul de la tortuosité est réduite à 16 clics pour l'étude individualisée, par piste pour refléter le changement d'échelle temporelle.</footnote>
10.3 STATISTIQUE DES DISTANCES INTER-INDIVIDUS

La distance entre chaque paire d'individus est un bon indice pour mesurer leur coordination.
Les détections étant asynchrones, nous couplons les pistes qui sont détectées dans chaque
fenêtre de 60 secondes, glissante d'un pas d'une seconde.

Le calcul est fait pour au moins deux pistes détectées au sein d'une même fenêtre
temporelle. Enfin nous calculons la moyenne de ces distances à chaque instant, cf. Fig. 10.4.

<figure><img src="image_84.png" /><figcaption>Figure 10.4: Moyenne des distances entre les pistes.</figcaption></figure>

En moyenne les distances entre les pistes peuvent doubler au moment des plongées, notamment autour des temps 3000 s, 4000 s et 5000 s (cf. Fig. 9.13).

Nous nous intéressons maintenant aux distances minimales et maximales, afin d'avoir une
vue globale de l'enveloppe des distances entre les couples d'individus, de la proximité qu'ils
entretiennent entre eux, et des périodes où celle-ci est rompue (Fig. 10.5).
<figure><img src="image_85.png" /><figcaption>**Figure 10.5:** Distance entre les pistes (minimales et maximales)</figcaption></figure>

Globalement, la distance minimale entre les individus, considérés alors "à proximité", se situe entre 300 et 500m. L'histogramme 10.6 le confirme avec un pic à 400m.

<figure><img src="image_86.png" /><figcaption>**Figure 10.6:** Histogramme des distances minimales entre les pistes.</figcaption></figure>

Pour une source de clic à 180 dB, la théorie (voir calcul plus bas équation 10.3) nous an-
nonce que la distance de parcours aller et retour du clic est de 430m. On peut donc penser
que chaque cachalot à 430 m l'un l'autre restent en contact, la perception du sonar du voisin
indiquerait son cap et assurerait leur coordination.

Nous montrons dans la suite cette coordination au travers des distances inter-pistes en
fonction de la profondeur (Fig. 10.7).

Entre les secondes 1000 et 2000, on constate une première plongée de -300 m jusqu'à -
700 m, pendant laquelle les individus restent groupés. Puis, une première grosse plongée
<figure><img src="image_87.png" /><figcaption>**Figure 10.7:** Évolution jointe des distances entre pistes ainsi que de leur profondeur moyenne.</figcaption></figure>

commence. Les cachalots se séparent alors et ne sont plus que deux individus à cliquer, les autres restant alors silencieux (pdist min et max identiques entre 2000 et 3000 s). Après être remontés, les individus entament une deuxième grosse plongée à 4000 s, cette fois ci à quatre et parfois avec un cinquième individu, de -500 m à -1000 m. À partir de 5500 s jusqu'à la fin de l'enregistrement, les cachalots restent groupés majoritairement à faible profondeur (entre -200 et -400 m).

En sous-groupes, les cachalots sont distants d'environ 430m (Fig. 10.6). Cela correspond à peu près à la distance théorique de R=470m parcourue par les clics, calculée grâce à la formule de l'énergie de l'écho (voir 10.3) pour une source de 180dB⁶⁵, une cible de diamètre d=1m, et une absorption α=1, 3 dB/m (celle-ci dépend de la fréquence centrale f=12, 5kHz mais aussi
de la salinité, l'acidité, la température, et la profondeur) :

$$EE = S - 40 \log(R) - 2\alpha(f)R + 20 \log\left(\frac{d}{2}\right). \qquad (10.3)$$

Les cachalots émettant leurs clics à différents niveaux d'énergie, cette distance peut varier du simple au double. Ces résultats laissent à penser que les cachalots se servent des sonars de leur voisins en plus du leur. Cela aurait pour conséquence de les rendre plus efficaces dans leur prospection de l'environnement et de proies.

La distribution des distances maximales (Fig. 10.8) dans une fenêtre de temps de 60s est de 800m (environ le double de la distance minimale). Ceci pourrait donc correspondre à la limite de contact de deux animaux avec des émissions plus directives et plus puissantes, de l'ordre de 210 dB. Enfin, un dernier mode de distance à 1600m, le double de la distance maximale la plus probable, est présente dans cette alliance de chasse, peut-être avec un contact conservé mais très faible entre les animaux à une telle distance.

<figure><img src="image_88.png" /><figcaption>Figure 10.8: Histogramme des distances maximales entre les pistes.</figcaption></figure>

Dans tous les cas, nous pouvons raisonner en terme de réseau et de propagation par noeuds (animaux) d'une information permettant de maintenir la cohésion de l'Alliance. D'autres statistiques sont en cours en fonction de l'Intervalle Inter Clic de la distance entre
les individus notamment, et des formes d'ondes des clics. Les calculs par IA avancée sont
effectués pour mesurer la corrélation entre la dispersion de l'essaim (plus ou moins dispersé)
avec les formes d'ondes des clics de chaque individu.

10.4 CROISEMENT DES OBSERVATIONS

Nous allons dans la suite étudier de plus près ces mouvements groupés de chasses.

Nos calculs sur ces 700 minutes cumulées de pistes de chasse démontrent un comporte-
ment de cohésion et d'intelligence collective. Ils montrent que les individus utilisent une
technique de relais maîtrisée afin d'optimiser une rotation sonde / surface, et maintenir un
effort constant d'observation des abysses, ne jamais perdre contact avec le gisement de proies.
Ce groupe travaille par apnées de 50 minutes, et il y a toujours, durant ces 2 heures, 2 ou 4
individus regroupés vers -500 m et 2 ou 4 regroupés en surface. Nous pensons que ce groupe
est composé de 7 individus, 3 femelles adultes et 4 juvéniles, cela est en cours de précision par
nos calculs des Intervalles Inter Pulses (IPI) corrélés à la taille des individus.

La majorité des animaux commence à cliquer à environ -400 m comme nous l'avions déjà constaté sur la trajectoire calculée en août 2018 depuis le Sphyrna⁶⁹. Il est intéressant de noter qu'ils se regroupent à cette même profondeur. Puis on observe que les prédateurs entrent dans un mode de recherche collaborative, comme nous allons le décrire. Enfin, certains plongent jusqu'à une profondeur de 1500 m, tandis que d'autres restent groupés. Nous identifions également des schémas relatifs à la profondeur, aux positions 3D ainsi qu'à la tortuosité. Certaines de ces observations sont fascinantes.

Nos analyses n'ont pas montré de relation entre la distance inter-piste (min ou max) et la
tortuosité. Cependant, nous avons pu observer une tendance avec la tortuosité minimale qui atteint un minimum vers les 500m de distance inter invidivus (Fig. 10.9) de façon récurrente au cours de l'enregistrement. Ceci est cohérent avec le fait que c'est la distance moyenne de cohésion et l'avancée colinéaire, à priori à faible tortuosité, ce qui leur permet de garder le même cap.

<figure><img src="image_89.png" /><figcaption>Figure 10.9: Evolution de la tortuosité minimale en fonction des distances inter-pistes minimales</figcaption></figure>

## 10.5 CODIRECTION

Nous allons plus loin dans l'analyse des cohérences, en mesurant maintenant la codirection des pistes. En effet, lorsqu'on parle de déplacement d'une piste, on le modélise sous la forme d'un vecteur. Ce vecteur peut-être plus ou moins colinéaire avec le vecteur déplacement d'une autre piste, indiquant donc si les pistes se déplacent de concert ou non. Nous calculons la codirection par le produit scalaire $\langle \cdot, \cdot \rangle$

$$Codir(t) = \frac{1}{n} \sum_{p=1}^{n} \langle D_p(t), D_m(t) \rangle$$

avec :

$n$ : nombre de pistes observées à l'instant $t$,
$D_m$: le vecteur déplacement moyen des pistes,

$D_p$: le vecteur déplacement de chaque piste.

Nous calculons deux indices de codirection. Un premier indice, en 3D, indique à quel point les pistes vont dans la même direction dans l'espace. Un second indice de codirection, cette fois en 2D et noté CodirXY indique à quel point les pistes se déplacent de concert dans le plan horizontal. Ceci nous permet de faire abstraction des plongées et remontées des cachalots, et de comparer la synchronisation des déplacements des individus non seulement dans l'espace, mais aussi dans le plan. Nous représentons Codir et Codir XY Fig. 10.10.

<figure><img src="image_90.png" /><figcaption>Figure 10.10: Codirection des pistes (en 3D et dans le plan XY).</figcaption></figure>

Ces graphiques de codirection nous permettent de comprendre à quel point les pistes étudiées forment un groupe cohérent, intelligent et organisé. En effet, CodirXY est supérieur à 0.5 quasiment sur toute la durée de l'enregistrement, ce qui montre un écart maximal de 45° signifiant que la majorité des pistes suivent en finalité le même cap.
Le fait que Codir (en 3D, Fig.10.10) soit majoritairement inférieur à 0.5, tandis que Codir XY est souvent proche de 1, nous montre que les cachalots sont la plupart du temps en opposition de phase de plongée / surface. C'est cette alternance de croisements que l'on démontre avec ces différences entre Codir faible et Codir XY élevé (cf Fig.9.13 des positions 3D). Ces résultats confirment en tous points ce que l'équipage présent ce jour-là sur le bateau a observé de ce groupe d'individus.

Toutes ces observations suggèrent que les cachalots coordonnent leur chasse et emploient très probablement des stratégies pour détecter, observer, choisir et rabattre leurs proies et les capturer. Nous allons même jusqu'à penser qu'ils pourraient communiquer via des coda de clics pour se coordonner entre eux. Nous détaillons quelques cas représentatifs dans la suite.

## 10.6 PRINCIPE D'ALLIANCE DE TEUTOPHAGES DANS LES ABYSSES

Les résultats que nous obtenons nous conduisent à proposer le principe d'Alliance de teutophages dans les abysses. Une Alliance en cétologie est définie⁶³ comme le lien coopératif qui persiste au cours du temps entre les alliés. C'est un mode connu chez les grands prédateurs (lions, loups...). Les cas les plus étudiés d'Alliance chez les cétacés sont les paires ou triplets de grands dauphins *Tursiops truncatus* qui coopèrent pour différentes tâches. Une Alliance est souvent établie entre individus d'une même famille.

Dans les sections suivantes, nous allons (i) tester l'hypothèse que nous mettons en évidence d'une alliance de teutophages (cachalots) en chasse, (ii) tenter de tirer des constantes ou stratégies globales de ce type d'Alliance.

Toutes les représentations graphiques et animées audiovisuelles que nous présentons dans
la suite sont les reconstructions fidèles des calculs précédents. Les cônes des sonars, du fait du faible degré de liberté des cervicales du cachalot, sont simplement orientés suivant la tangente de la direction du cachalot au moment de l'émission du clic.

## 10.7 UNE ALLIANCE EN ABYSSE POUR UNE OBSERVATION DISTRIBUÉE CENTRIFUGE

Le groupe de 5 individus que nous mesurons et représentons dans Fig. 10.11 montre une possible stratégie de détection omnidirectionnelle produite par le groupe entier. Chaque cône sonar offre une vue à l'extérieur du groupe. La synthèse des vues pourrait donner une information globale sur un gisement de proie(s) à suivre plus précisemment par la suite. Nous il-lustrons également la synchronisation espace-temps des biosonars à 4 individus avec ces deux extraits de nos vidéos de nos calculs bruts (il n'y pas de retouche).

<figure><img src="image_91.png" /><figcaption>**Figure 10.11:** Vue des 5 individus émettant de façon centrifuge, avec aperçu de leur cône d'émission sonore tangent à la trajectoire calculée. Démonstration disponible sur http://sabiod.org/pub/SPHYRNA/3D/SO_Glotin_Thellier_etal_Mercier_PhyseterAlliance_Monaco_20200114 accelx2.mp4</figcaption></figure>

On voit Fig. 10.12 une configuration des sonars pointant vers la surface (lien vers les animaux du groupe en repos surface, balise pour donner leur position et être rejoint ?). La figure 10.13 montre une autre configuration, pointant vers le fond (d'une possible observation précise, en multifaisceau, multistatique).
<figure><img src="image_92.png" /><figcaption>**Figure 10.12:** Synchronisation de 4 biosonars pointant vers la surface. Chaque cône est tangent à la trajectoire calculée.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_93.png" /><figcaption>**Figure 10.13:** Synchronisation de 4 biosonars pointant vers le fond. Chaque cône est tangent à la trajectoire calculée.</figcaption></figure>

La probabilité d'une synchronisation aléatoire de 4 biosonars à 20 degrés près est inférieure à 10 chances sur un milliard $(1/36)^{2(4-1)}$. La fréquence élevée de ces évènements dans nos résultats bruts démontre que nous avons ici la mise en évidence d'un phénomène consistant dans la stratégie d'observation distribuée du cachalot.

Notre indice de codirection dans le plan (calculé à la section 10.5) nous permet d'analyser la répartition des écarts angulaires entre les directions des émissions biosonars, représentés par les cônes dans nos animations et illustrations.

Nos inspections sur les traces en 3D démontrent que pratiquement jamais les animaux ne
<figure><img src="image_94.png" /><figcaption>Figure 10.14: Histogramme des angles entre les pistes</figcaption></figure>

mettent face à face leur biosonar. Ils sont majoritairement colinéaires (fig. 10.14) ou cen-
trifuges. Nous avons donc un phénomène consistant et précis, car des calculs incertains au-
raient générés des directions synchrones de cônes aléatoires. Ce résulat confirme donc d'une
part la qualité de nos estimations de trajectoires, et nous donne d'autre part une connaissance
inédite de la stratégie de perception biosonar distribuée chez le cachalot, qui pourrait être
similaire pour d'autres teutophages.

Nous pouvons encore illustrer ce phénomène avec 5 cachalots émettant simultanément leurs clics dans la même direction, visible dans notre maquette en 2 dimension voir Fig. 10.15 et vidéo en ligne, leur permettant de démultiplier cette capacité de "vision" collective abyssale.

10.8 L'ALLIANCE DES ABYSSES POUR UNE OBSERVATION DISTRIBUÉE MULTIFAIS-
CEAUX

Nous avons montré par nos calculs que les cachalots se déplacent avec cohérence, synchronie.
Visuellement, l'animation des positions 3D ou 2D nous donne une vue unique d'une chasse
collaborative d'un essaim de cachalots.

Nous allons plus loin, en analysant ici les cônes et la co-direction dans laquelle les cachalots
<figure><img src="image_95.png" /><figcaption>**Figure 10.15:** Cinq cachalots émettant dans la même direction. Chaque cône d'émission est placé suivant la tangente à la trajectoire calculée. Démonstration en vidéo disponible sur http://sabiod.univ-tln.fr/pub/SPHYRNA/3D/SO_Glotin_Thellier_etal_Mercier_PhyseterAlliance_Monaco_20200114Accelx2_skyview.mp4</figcaption></figure>

émettent leur sonar.

La synchronisation démontrées par ces représentations brutes sans retouche, est surprenante. *L'Alliance*, collaboration de ces animaux prend ici tout son sens. Les cônes (qui représentent la diffusion des clics) sont ouverts de 45° environ⁶⁵, et longs de 500 m à 1 km (d'après notre estimation de perte de l'énergie de l'écho pour une émission entre 180 et 210 dB à la source voir Chap. 10).

Les animaux restent à une distance de 500 m environ les uns des autres. Leurs cônes, on le voit, sont parfois chevauchant, idéalement placés pour former une vue stéréo par échos conjoints des deux cônes décalés sur une même cible (Fig.10.16, 10.17).

Notre interprétation est qu'à l'instar de jumelles, les cachalots émettent conjointement pour voir au mieux leur proie en relief, à grande distance (1 km probablement). Ainsi ils
<figure><img src="image_96.png" /><figcaption>**Figure 10.16:** Évolution jointe des pistes 3 et 4 avec aperçu de leur cône d'émission sonore, placé sur la tangente à la trajectoire calculée. http://sabiod.org/pub/SPHYRNA/3D/SO_Glotin_Thellier_etal_Mercier_PhyseterAlliance_Monaco_20200114 Accelx2.mp4</figcaption></figure>

décideraient de poursuivre une proie choisie après sa fine analyse, éventuellement partagée
entre plusieurs individus dans le cas de chasse collaborative.

Ces 2 cachalots scannent le volume d'eau avec une vue multi-faisceau, recouvrante à 80%
environ, en restant à une distance moyenne constante de 500 m. Les deux animaux cliquent
légèrement l'un après l'autre (à environ 1/4 de seconde d'intervalle, ce qui correspond
environ au temps de propagation d'un clic entre les deux individus (statistiques en cours).

Notre hypothèse est qu'ainsi la perception de la scène par chacun de ces individus est *stéréo*
dans le cas de 2 individus, construite par le double écho de leur clic et de celui de leur voisin.
Ceci leur permettrait une meilleure estimation du volume de la proie et de son déplacement.
Ce principes s'étend à plusieurs individus.

Prenons l'analogie des jumelles où chaque animal A et B émet un clic, respectivement $C_A(t)$
<figure><img src="image_97.png" /><figcaption>**Figure 10.17:** Évolution jointe des pistes 3 et 4 avec aperçu de leur cône d'émission placé sur la tangente de leur trajectoire (suite). Démonstration disponible à: http://sabiod.org/pub/SPHYRNA/3D/SO_Glotin_Thellier_etal_Mercier_PhyseterAlliance_Monaco_20200114 Accelx2.mp4</figcaption></figure>

et $C_B(t')$, au temps $t$ et $t' = t+1/4$ sec. $C_A$ et $C_B$ voyagent dans leur cone respectif, centrés sur la même proie. $C_A$ et $C_B$ percutent avec un léger décalage cette même proie et sous deux angles légèrement différents (du fait du décalage de l'émission de $C_A$ et $C_B$ dans le temps mais surtout l'espace). L'écho de A remonte dans les deux cônes, en supposant que le cône d'émission et de réflexion du clic sont similaires. Idem pour $C_B$. C'est ainsi que A reçoit consécutivement l'écho de $C_A$ ($EC_A$) et l'écho de $C_B$ ($EC_B$). Idem pour B.

Les informations portées par $EC_A$ et $EC_B$ sont complémentaires, car issues de la même cible, mais sous deux angles de vue différents. On peut supposer que A et B connaissent leurs positions relatives. Dès lors ils pourraient comparer $EC_A$ et $EC_B$ en connaissance de leurs positions, et construire une représentation 3D de leur proie.

Nous pourrions aussi imaginer que les individus A et B partagent leur vision de la proie en se la communiquant par acoustique, dans le but de l'affiner.
10.9 CONCLUSION

Jamais une Alliance en chasse n'avait été observée chez une espèce teutophage. En effet, les tags infligent un stress aux animaux; même si un seul individu d'un groupe est tagué, les mesures qui suivent sont dénaturées, plus relatives à une fuite qu'à une action complexe d'observation distribuée collaborative qui requiert l'attention maximale de chaque individu.

Cette scène, une première mondiale, montre non seulement l'intelligence de ces animaux, mais aussi leur vulnérabilité au bruit. Seule une zone suffisamment calme permet des coordinations et mesures aussi fines partagées à plus de 500 m de distance les uns des autres. En effet, il semble que la distance inter-individus soit cruciale pour la construction de jumelles acoustiques efficaces, et donc une prospection d'un volume d'eau conséquent, garant d'une meilleure probabilité de détection de proie.

Même si ces cachalots sont distants de 500m les uns des autres, leurs actions sont con-
certées et leurs déplacements synchrones, ce qui suggère un moyen de communication et de
planification même à court terme. Nous recherchons les traces de ces communications dans
les formes d'ondes des clics. Un individu qui sonde recueille des informations sur le fond et
les proies par écholocation. Ces mêmes signaux pourraient être entendus par les voisins de
son *Alliance*, qui écoutent dans la même direction. Ces derniers émettent aussi un son, qui
donne de l'information complémentaire à celle obtenue par le premier individu. C'est un
échange en direct. Il est aussi imaginable qu'ils se transmettent les uns aux autres des signaux
décrivant ce qu'ils perçoivent. Ils pourraient en tirer un bénéfice, en qualité de perception
de leur environnement : la perception collaborative des membres de l'Alliance dépasserait
chaque perception individuelle.

On voit sur l'animation 10.1 que durant cette Alliance, certains cachalots suivent des trajectoires plus profondes vers -1700 m. Ils balayent alors un grand volume d'eau, et capturent probablement plusieurs calmars en profitant de l'éclairage de juvéniles restant 1200 m plus haut.

Cette observation unique est actuellement analysée dans notre équipe pour ses propriétés bioacoustiques inédites. Nous la travaillons suivant une stratégie sonar en réseau et en multistatique, qui est l'état de l'art de la chasse sous-marine⁵⁴,¹¹ et dont on représente le principe Fig. 10.18.

<figure><img src="image_98.png" /><figcaption>**Figure 10.18:** Illustration du principe du sonar, (A): par un seul émetteur récepteur, (B): par bistatisme avec un récepteur et émetteur décallés. Ce principe peut-être démultiplié sur N récepteurs émetteurs pour un sonar multistatistique (crédit ¹⁴).</figcaption></figure>

Il en ressort une description de l'intelligence perceptive collective du cachalot, dépassant l'état de l'art. Certains cétacés sont réputés pour chasser en alliance comme le Tursiops trun-