Certaines technologies d’IA peuvent aider à détecter les premiers signes de catastrophes naturelles
Dans un contexte de catastrophes naturelles de plus en plus violentes et imprévisibles, des tremblements de terre, tsunamis, inondations aux incendies de forêt, tempêtes tropicales..., l'intelligence artificielle (IA) devient un puissant outil d'aide pour aider les populations à fournir des alertes précoces et à minimiser les dégâts.
Apprendre à partir des données, détecter les anomalies
Avant qu’une catastrophe naturelle ne se produise, la nature « envoie » souvent des signaux d’alerte précoces, tels que de petites secousses avant un grand tremblement de terre, des changements dans les niveaux d’eau avant un tsunami ou des structures nuageuses inhabituelles qui signalent un super typhon.
Face à l'ampleur croissante des données météorologiques, géologiques, d'imagerie satellitaire… il est difficile pour les humains de les traiter à temps. C'est aussi à ce moment-là que l'IA révèle toute sa puissance.
Les systèmes d'alerte aux catastrophes basés sur l'IA s'appuient sur de nombreuses technologies avancées. Plus précisément, l'apprentissage automatique (ML) permet de détecter les signaux anormaux issus des données sismiques, hydrologiques et météorologiques, tandis que l'apprentissage profond (Deep Learning) prend en charge l'analyse des images satellites et des radars météorologiques pour identifier automatiquement les structures des nuages d'orage et calculer leur trajectoire et leur intensité.
De plus, la technologie de traitement des données en temps réel provenant des appareils IoT situés dans des zones à haut risque permet de fournir en continu des informations sur les vibrations, le débit et la vitesse du vent.
Les systèmes de simulation basés sur l’IA sont également capables de prédire la propagation des tsunamis, l’étendue des incendies de forêt ou des zones inondables, soutenant ainsi des plans d’évacuation et de sauvetage en temps opportun.
En particulier, en combinant la technologie de télédétection avec des données satellitaires telles que Sentinel, Landsat ou Copernicus, les modèles d'IA peuvent également identifier les changements d'humidité, de température et de végétation - des facteurs importants pour prédire le risque d'inondations soudaines ou d'incendies de forêt.
Comment l’IA aide-t-elle à prévenir les catastrophes naturelles ?
Plusieurs technologies d’IA ont été développées pour aider aux prévisions météorologiques.
Partout dans le monde , de nombreux pays ont appliqué avec succès l'IA à l'alerte aux catastrophes naturelles. Plus précisément, pour les tremblements de terre, l'IA est capable d'analyser les ondes sismiques P (ondes primaires) afin de lancer des alertes quelques secondes avant l'apparition de l'onde destructrice (onde S), contribuant ainsi à minimiser les pertes humaines.
Dans l’alerte au tsunami, des capteurs placés sur le fond marin se combinent à l’IA pour surveiller les niveaux d’eau, simuler la propagation des vagues et déterminer la zone touchée.
En cas d’inondations, l’IA exploite les données de précipitations, les capteurs de niveau d’eau et l’imagerie satellite pour prédire le potentiel d’inondation et les zones à risque.
Dans le domaine de la prévention des incendies de forêt, l’IA peut identifier les points chauds inhabituels par satellite et prédire la direction de la propagation du feu en fonction des conditions de vent, de terrain et d’humidité.
Pour les tempêtes, la technologie Deep Learning est appliquée pour analyser les images satellites des nuages, améliorant ainsi la précision des prévisions de trajectoire et d'intensité des tempêtes.
De nombreux projets pratiques utilisant la technologie de l’IA ont été appliqués.
De nombreux projets concrets à travers le monde ont démontré l'efficacité remarquable de l'IA dans l'alerte aux catastrophes naturelles. Par exemple, Google AI a déployé des systèmes d'alerte aux inondations en Inde et au Bangladesh, aidant des dizaines de milliers de personnes à évacuer avant la montée des eaux.
Au Japon, l’Agence météorologique japonaise (JMA) a appliqué l’IA pour analyser les ondes sismiques et émettre des alertes précoces en cas de tremblement de terre afin de minimiser les dommages.
La NASA utilise également la technologie Deep Learning sur les données satellites pour détecter précocement les incendies de forêt et les risques d’inondation.
Parallèlement, Fathom Global a développé des cartes détaillées des inondations au niveau des rues en utilisant la puissance de l’IA et de la technologie de télédétection, contribuant ainsi à améliorer la préparation et la réponse aux catastrophes.
Les défis
Selon les experts, certaines régions manquent encore de données de qualité pour entraîner les modèles d'IA, ce qui rend les prévisions moins précises. De plus, dans de nombreux pays en développement, les infrastructures réseau et les capteurs sont limités et insuffisants pour permettre aux systèmes d'alerte d'IA de fonctionner efficacement et de manière synchrone.
De plus, le risque de fausses alarmes peut entraîner une confusion au sein de la communauté s’il n’est pas correctement vérifié et ajusté.
Cependant, l'IA pour l'alerte aux catastrophes naturelles devrait poursuivre sa forte croissance, notamment lorsqu'elle est combinée à l'IoT et aux réseaux 5G pour permettre une transmission ultra-rapide des données. Les systèmes d'alerte multilingues via téléphones, haut-parleurs et réseaux sociaux permettront d'atteindre les populations avec plus de flexibilité.
De plus, le partage de données au-delà des frontières aidera l’IA à mieux apprendre, augmentant ainsi la précision des prévisions, en particulier pour les catastrophes régionales telles que les tsunamis ou les tempêtes tropicales.
Source : https://tuoitre.vn/tri-tue-nhan-tao-canh-bao-som-thien-tai-20250707101247188.htm
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