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Bien entraînées, certaines IA permettent maintenant de prédire et d'anticiper les inondations

02 janvier 2024 à 16h49
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Les inondations provoquent des milliers de morts chaque année © Juergen Faelchle / Shutterstock
Les inondations provoquent des milliers de morts chaque année © Juergen Faelchle / Shutterstock

Aujourd'hui, plus d'un cinquième de la population mondiale est exposée à un risque d'inondation significatif. Un contexte alarmant, dans lequel l'IA semble avoir son mot à dire.

L'IA peut être une alliée redoutable dans la gestion des catastrophes naturelles. L'exemple de Pano AI et son système de détection des feux de forêts est un exemple très probant. Aujourd'hui, nous savons que le réchauffement climatique a un impact très important sur la fréquence des inondations : augmentations des précipitations extrêmes, bouleversement des modèles météorologiques globaux et élévation du niveau de la mer. Selon un rapport du 8 juin 2022 émis par la Banque Mondiale, 1,81 milliard de personnes sont confrontées à un risque majeur d'inondation sur la planète. Une menace grandissante, que certaines entreprises comptent juguler grâce à l'usage de l'intelligence artificielle.

7Analytics : l'innovation dans la prédiction des inondations

À Bergen, au sud-ouest de la Norvège, l'entreprise 7Analytics est une infrastructure spécialisée dans l'analyse de données. Son équipe est principalement composée d'informaticiens et de géologues. Leur objectif ? Proposer des prédictions d'inondations en temps réels aux autorités locales ou entreprises. Le co-fondateur de la société, Jonas Torland explique : « nous pouvons prédire, jusqu'à sept jours à l'avance, les inondations à venir, avec une précision extrême ».

Pour parvenir à ce résultat, leur logiciel maison est capable de compiler un nombre très important de données : conditions météorologiques, géographie des lieux, réseaux hydrographiques, urbanisation locale et capacité de drainage. « Toutes ces données permettent d'anticiper le cheminement de l'eau et d'identifier les zones à risque. Nous sommes en mesure de prédire, par exemple, qu'une montée des eaux de 50 centimètres pourrait se produire à l'entrée de votre domicile dans cinq jours, et de vous indiquer également quand cette situation commencera à s'améliorer » continue Torland.

 Exemple d'une carte analysée par le software de 7Analytics, montrant les zones les plus exposées en rouge © 7Analytics
Exemple d'une carte analysée par le software de 7Analytics, montrant les zones les plus exposées en rouge © 7Analytics

Enjeux de l'IA dans la gestion des inondations

7Analytics n'est pas la seule entreprise à proposer ce type de solution. La société Neara à Londres, simule virtuellement des inondations pour aider à minimiser les dommages potentiels sur les infrastructures électriques.

Google, de son côté, propose également son propre service d'alerte surveillant les inondations fluviales dans plus de 80 pays. Baptisé Flood Hub, il est entièrement gratuit et très simple à l'utilisation. Le vice-président de l'ingénierie de Google, Yossi Mathias, indique que « les inondations figurent parmi les catastrophes naturelles les plus destructrices, touchant chaque année des centaines de millions de personnes. Notre objectif principal est d'informer la population avant que ces inondations ne surviennent réellement  ».

L'avantage de l'IA est qu'elle peut offrir des prédictions, et ce, même dans des régions sur lesquelles peu de données historiques ont été relevées. Cependant, elle est loin d'être une baguette magique. Amy McGovern, de l'Université de l'Oklahoma et directrice du NSF AI Institute for Research on Trustworthy AI in Weather, Climate, and Coastal Oceanography tempère ce constat. « La qualité des modèles dépend entièrement de la pertinence des données qu'ils recueillent (…) Prenons l'exemple de zones qui connaissent rarement des inondations. Si les données y sont limitées, il devient plus difficile pour les modèles de prédire avec précision les inondations dans ces régions ».

Si l'IA représente un progrès important dans la gestion des risques environnementaux, il faut tout d'abord la considérer comme une application très récente de cette technologie à ce domaine précis. Fortement dépendante des données pour établir ses prédictions, elle n'est pas infaillible. Quoi qu'il en soit, cette dernière reste une arme supplémentaire dans notre arsenal pour lutter contre les effets dramatiques du changement climatique.

Sources : BBC, Banque Mondiale

Camille Coirault

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