L’hydrographie est un pilier fondamental pour la sécurité maritime. Cependant, les méthodes traditionnelles de relevés, basées du les navires hydrographes avec équipages, sont coûteuses et parfois inaccessibles pour certains pays qui disposent de moyens limités. L’essor des navires autonomes, couplés à l’intelligence artificielle (IA), ouvre de nouvelles perspectives pour optimiser la collecte et le traitement des données hydrographiques. Ce mémoire a exploré le rôle des systèmes autonomes dans l’hydrographie, en mettant l’accent sur le rôle de l’intelligence artificielle dans des domaines tels que la fusion de données, la navigation autonome et la cartographie. De plus, plusieurs méthodes d’apprentissage automatique, par exemple un réseau de neurones ou une machine à vecteur de support, sont abordées pour définir si elles peuvent contribuer à améliorer la précision et la rapidité du traitement des données. L’étude met également en évidence les contraintes technologiques (Capteurs, autonomie énergétique, fiabilité des algorithmes), réglementaires (Flou juridiques, responsabilités et respect du COLREG) et de cybersécurité qui peuvent être un frein pour le développement de ces technologies. Enfin, des pistes de recherches sont proposées, allant de l’optimisation des routes de sondage à l’utilisation coordonnée de plusieurs navires autonomes, afin d’élargir l’accessibilité et l’efficacité des relevés hydrographiques.