Gérer les risques
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Risques industriels et environnementaux

Risques environnementaux : comment l’IA s’impose dans la lutte incendie

Pour parvenir à maîtriser un feu de forêt avant qu’il ne dégénère, il faut prendre en compte de nombreux paramètres environnementaux. Autant de données impossibles à corréler pour une simple équipe de scientifiques. C'est pourquoi les chercheurs de la prévention incendie développent leurs propres outils algorithmiques.

Avec le réchauffement climatique, la déforestation et la mondialisation, les feux de forêt prennent une ampleur de plus en plus inquiétante dans le monde. Plus fréquents, intenses et volumineux, ces incendies font partie des catastrophes naturelles les plus difficiles à maîtriser. Depuis quelques années en Amazonie, en Indonésie, Australie et même en Arctique, on parle de méga-feux, quasiment impossibles à contenir. Face à ces enjeux écologiques, les acteurs de la lutte contre les incendies travaillent intensément pour développer des solutions préventives. À cet égard, l’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme une technologie incontournable. Objectif : anticiper et maîtriser les feux de forêt avant qu’ils ne dégénèrent.

Facteurs environnementaux

Il s’agit de déterminer quels feux risquent de devenir ingérables. Quand ils vont se déclencher et selon quelles caractéristiques. Comme la vitesse de propagation, la surface, le volume etc. Tout l’intérêt des algorithmes réside dans leur capacité à prendre en compte de nombreux paramètres pour leurs calculs. Dans le cas des IA utilisées dans la lutte incendie, scientifiques et professionnels du feu se basent surtout sur les facteurs environnementaux. Comme la typologie du terrain, son écosystème, le contexte météorologique. Ou encore aussi la nature et la vitesse des vents, la présence humaine, la fréquence des incendies…

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Cette carte de Global Forest Watch Fires montre les différents points chauds dans le monde. Notamment en Australie. © Global forest watch fires

Corréler des données massives

Autant de données environnementales que l’IA va corréler aux différents types de feux pour bâtir des modèles prédictifs. Ces derniers pourront ensuite servir de référence aux scientifiques pour anticiper les incendies et mieux les maîtriser. Ils pourront également aider les pompiers à mieux préparer leurs interventions sur le terrain. Avec un matériel mieux adapté au type de feu, une stratégie d’évacuation des populations plus ciblée. Ou encore un temps de réponse plus rapide.

L’IA pour traiter le signal

Parmi les initiatives qui reflètent l’utilisation de tels algorithmes dans la prévention incendie, figurent de nombreux scientifiques. Comme l’unité de recherche américaine Wifire Lab qui se sert de techniques de traitement du signal. Il s’agit de modéliser la propagation des incendies en fonction des conditions météorologiques et de la combustibilité de la végétation.

Réseaux de neurones artificiels

Toujours outre-Atlantique, des chercheurs canadiens et américains de l’Université de l’Alberta et de l’Oklahoma œuvrent en tandem. Ils exploitent des algorithmes de réseaux de neurones artificiels à des fins prédictives. Pour ces derniers, ce sont les conditions météorologiques qui déterminent la dangerosité d’un incendie. Comme les pics de chaleur ou les cyclones. En déterminant leur apparition et le lieu de survenue, ils peuvent ainsi anticiper les méga-feux. Enfin, des chercheurs de l’Université de Californie utilisent un algorithme d’arbre de décisions. Une technologie capable d’évaluer la dimension finale d’un incendie.

Une carte des incendies dans le monde

Enfin, pour mieux mesurer l’ampleur du phénomène des feux de forêt, le site Global Forest Watch Fires a mis au point une carte numérique. Cette dernière permet de suivre en temps réel l’évolution des incendies dans le monde. Pour cela, la technologie détecte les points chauds sur le globe, selon les données fournies par les satellites de la NASA.

Ségolène Kahn

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