L'IA dans la gestion des catastrophes naturelles

L'utilisation de l'IA dans la prévision des catastrophes pour une gestion proactive des risques

Les systèmes de prévision et de détection précoce des catastrophes par l'IA peuvent contribuer à réduire les dommages causés par les catastrophes naturelles. Grâce à ces systèmes, les habitants et les premiers intervenants peuvent être avertis à temps afin d'atténuer les effets de la catastrophe. Les outils d'IA peuvent passer au crible de vastes quantités de données et faire des prédictions précises pour anticiper les catastrophes naturelles telles que les ouragans et les incendies de forêt avant qu'elles ne se produisent.

Les techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur font appel à des réseaux neuronaux profonds, qui sont utilisés pour analyser de vastes ensembles de données provenant de différents types de sources, telles que l'imagerie satellite, les données météorologiques et les archives historiques. Ces réseaux contiennent des neurones artificiels interconnectés qui peuvent identifier des schémas et des anomalies susceptibles de conduire à une catastrophe potentielle. En traitant et en analysant la quantité massive de données collectées à l'aide d'outils tels que l'analyse de données massives, les modèles d'IA peuvent être formés pour fournir des systèmes d'alerte précoce et aider à réduire l'impact des catastrophes naturelles.

Par exemple, l'IA peut être utilisée pour prédire les répliques d'un tremblement de terre en traitant les données sismiques. Google et Harvard ont mis au point un système d'IA qui a analysé les données de 131 000 tremblements de terre et répliques. Testé sur 30 000 tremblements de terre, ce système d'IA s'est avéré plus précis que les méthodes traditionnelles pour prédire l'emplacement des répliques. Dans l'exemple de prévision de répliques présenté ci-dessous, les régions susceptibles de subir des répliques sont marquées en rouge. Les points noirs correspondent à l'emplacement des répliques observées et la ligne jaune indique les failles qui se sont rompues lors de la secousse principale.

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Des systèmes alimentés par l'IA pour la préparation aux catastrophes

Une fois la catastrophe prévue, l'étape suivante de la gestion des catastrophes naturelles est la préparation. Les pertes humaines et économiques peuvent être évitées grâce à des systèmes d'IA qui fournissent en temps utile des informations précises sur les risques liés à une catastrophe. Ces informations aident les autorités à se préparer aux situations d'urgence et à agir rapidement pour sauver des vies. Par exemple, les agriculteurs, les pêcheurs et les forestiers font partie des communautés les plus exposées aux catastrophes naturelles, et les solutions d'IA peuvent les aider à éviter les pertes. 

Les solutions de vision par ordinateur et d'analyse d'images peuvent également contribuer à la surveillance et au suivi des phénomènes météorologiques en traitant les images satellite en temps réel. En surveillant la trajectoire de ces catastrophes (comme les cyclones), les zones susceptibles d'être touchées peuvent être mieux préparées à y faire face. Par exemple, la NASA a utilisé l'informatique en nuage et des techniques d'apprentissage profond sur des photos satellites pour suivre des ouragans comme Harvey et Florence. Leur système a été six fois plus performant que les méthodes standard, permettant de suivre l'ouragan toutes les heures et non toutes les six heures comme avec les méthodes traditionnelles.

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L'IA dans la réponse aux catastrophes : Améliorer les données en temps réel pour les équipes de secours

Une autre application importante de l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles est l'assistance aux équipes d'intervention. Les systèmes d'IA peuvent fournir aux équipes d'intervention des données précieuses en temps réel, telles que l'évaluation des dommages et le suivi de la localisation des personnes en détresse, ce qui les aide à allouer les ressources de secours de manière plus efficace. Ils peuvent également contribuer à accélérer l'acheminement de l'aide aux personnes dans les zones touchées et améliorer les décisions et les actions des secouristes de première ligne.

Par exemple, lors d'une catastrophe naturelle, les lignes téléphoniques d'urgence (comme le 911) sont inondées d'appels de détresse. Les équipes d'intervention risquent de manquer des détails importants si tous les appels sont acheminés vers des opérateurs humains. L'IA peut être utilisée pour gérer de gros volumes d'appels et de messages en un temps record et exécuter de multiples fonctions grâce à des fonctions telles que la synthèse vocale et le traitement du langage naturel (NLP). Ces fonctions permettent d'extraire le contexte de chaque appel d'urgence afin d'obtenir des informations précises sur la nature exacte de l'urgence et la localisation de l'appelant.

Ces informations permettent de réduire les temps d'appel et d'accélérer les interventions d'urgence. Le même système peut être appliqué aux plateformes de médias sociaux à l'aide d'outils d'IA tels que la vision par ordinateur et le NLP.

Comment les plateformes de médias sociaux peuvent-elles contribuer à la réponse aux catastrophes naturelles ? Lors d'une catastrophe naturelle, les plateformes de médias sociaux peuvent contenir des informations cruciales et exploitables immédiatement après la catastrophe. Par exemple, des textes, des sons, des images et des vidéos peuvent être publiés sur les médias sociaux par les habitants de la zone sinistrée. Gérer et traiter manuellement toutes ces informations n'est pas chose aisée, surtout lorsque chaque seconde est cruciale. Des outils comme la plateforme AIDR (Artificial Intelligence Digital Response) peuvent être utilisés pour réduire les délais d'intervention en traitant automatiquement les messages des médias sociaux. La plateforme analyse le texte et les images des tweets (ou d'autres plateformes de médias sociaux) pour obtenir des informations humanitaires pertinentes. Les organisations d'intervention en cas de catastrophe peuvent utiliser les données extraites en temps réel pour informer leurs actions et améliorer l'efficacité de leurs efforts.

Les innovations en matière d'IA peuvent également aider les équipes de secours directement en première ligne. Des modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLOv8 peuvent aider à évaluer les dommages causés à la zone touchée en utilisant des images satellites et des méthodes comme la segmentation sémantique, qui classe chaque pixel d'une image dans des catégories spécifiques. Par exemple, à la suite du tremblement de terre en Turquie, le ministère américain de la défense a utilisé la segmentation sémantique et l'imagerie satellite pour identifier et catégoriser la gravité des dommages causés aux infrastructures et aux bâtiments dans les zones sinistrées, à un rythme beaucoup plus rapide que les méthodes de détection traditionnelles. Grâce à ces méthodes, le processus a été accéléré et n'a duré que quelques heures ou quelques minutes. Le centre de contrôle et les équipes de secours ont pu intervenir plus rapidement dans les zones sinistrées pour assurer la remise en état.

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L'IA pour le rétablissement après une catastrophe naturelle en fournissant un soutien en matière de santé mentale

La phase de relèvement après une catastrophe naturelle vise à reconstruire les communautés et à les rendre plus fortes. L'un des meilleurs moyens d'y parvenir est d'apporter un soutien en matière de santé mentale aux personnes vivant dans les zones touchées. Les survivants peuvent souffrir de problèmes de santé mentale tels que le syndrome de stress post-traumatique (SSPT) après une telle catastrophe. Le taux de SSPT après une catastrophe peut atteindre 40 %. Les outils d'IA peuvent être utilisés pour aider les personnes touchées. Par exemple, Omdena est une entreprise qui fournit un soutien en matière de santé mentale à l'aide de chatbots d'IA.

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L'IA peut également contribuer à la recherche et au soutien en matière de santé mentale. Les systèmes d'IA peuvent être utilisés pour prédire les problèmes de santé mentale en analysant les dossiers médicaux électroniques avec la même précision que les experts humains. Par exemple, des chercheurs ont utilisé l'IA pour analyser les données des médias sociaux et évaluer les niveaux de stress chez les jeunes adultes ayant subi un traumatisme. Selon leurs études, la même technique pourrait également être appliquée pour comprendre l'impact sur la santé mentale des crises climatiques et des catastrophes naturelles, à la fois à court et à long terme.

Avantages et inconvénients de l'utilisation de l'IA dans la gestion des catastrophes

Maintenant que nous avons discuté de la manière dont l'IA peut influencer les différents processus de gestion des catastrophes naturelles, explorons certains des avantages et des inconvénients qui en découlent. Voici quelques-uns des avantages de l'utilisation de l'IA pour la gestion des catastrophes :

• Améliorer la coordination: Les systèmes d'IA peuvent être utilisés pour améliorer la coordination entre les différentes agences et organisations impliquées dans la réponse aux catastrophes, réduisant ainsi les retards et les inefficacités.

• Automatiser les tâches: L'IA peut automatiser les tâches répétitives, telles que la saisie et l'analyse de données, libérant ainsi des ressources humaines pour des activités plus critiques lors d'une catastrophe naturelle, où chaque seconde passée est cruciale.

• Adaptation à long terme au changement climatique: L'IA peut aider à identifier et à évaluer les impacts du changement climatique, permettant ainsi aux communautés mondiales de développer des stratégies d'adaptation à long terme.

Malgré ses nombreux avantages, il convient de garder à l'esprit les limites de l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles. Voici quelques-uns des principaux défis de l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles :

• Coûts de mise en œuvre élevés: Le développement et la mise en œuvre de systèmes d'IA pour la gestion des catastrophes peuvent être coûteux, car ils impliquent souvent des investissements importants dans le matériel, les logiciels et l'expertise en matière d'IA.

• Préoccupations relatives à la confidentialité des données: Les systèmes d'IA utilisent des données géospatiales par satellite, des données de communication des médias sociaux et des services d'assistance, ainsi que d'autres sources pour évaluer les dommages et suivre les personnes pendant une catastrophe. Cela soulève des problèmes de protection de la vie privée liés à l'utilisation non consensuelle d'informations personnelles et à la surveillance potentielle.

• Dépendance à l'égard de la qualité des données: La qualité des prédictions d'un modèle d'IA dépend de la qualité et de la quantité des données sur lesquelles il a été formé. Si les modèles d'IA sont formés à partir de données inexactes, les résultats risquent d'être moins efficaces, en particulier dans les situations critiques.

Dernières réflexions sur l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles

Nous avons étudié comment l'IA peut contribuer à sauver des vies lors d'une catastrophe naturelle. Elle nous aide à prévoir les catastrophes, à nous y préparer, à y répondre et à nous en remettre plus efficacement. Les outils d'IA peuvent prédire les tremblements de terre, suivre les ouragans et améliorer les efforts d'intervention et de récupération en cas de catastrophe. Ils contribuent ainsi à minimiser l'impact des catastrophes sur les personnes et les infrastructures. Si l'IA présente de nombreux avantages, tels que des réponses plus rapides et une meilleure coordination, elle présente également certains défis. Il s'agit notamment des coûts élevés, des problèmes de confidentialité des données et de la nécessité de disposer de données exactes. En tenant compte de ces difficultés, nous pourrons maximiser l'impact de l'IA sur la gestion efficace des catastrophes naturelles.

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