L’IA dans la gestion des catastrophes naturelles

Les ouragans, les tremblements de terre, les feux de forêt et les inondations font tous partie de la nature. Cependant, ces dernières années, nous avons constaté une augmentation de la fréquence de ces catastrophes naturelles. Beaucoup ont perdu leur maison, leurs moyens de subsistance et leur vie en raison de catastrophes naturelles de plus en plus graves et fréquentes. Le nombre de catastrophes liées au climat a triplé au cours des 30 dernières années. Selon les rapports de l'ONU, l'adaptation et la gestion de ces catastrophes coûteront aux pays en développement environ 140 à 300 milliards de dollars par an d'ici 2030. 

Cependant, grâce aux récentes avancées technologiques telles que l'IA, la gestion des catastrophes naturelles devient plus rationalisée, améliorant tout, de la prévision des catastrophes à l'aide aux efforts de rétablissement. Dans cet article, nous allons plonger en profondeur dans la gestion des catastrophes naturelles, explorer comment l'IA améliore chaque étape du processus et les applications de l'IA qui nous protègent.

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Utilisation de l'IA dans la prédiction des catastrophes pour une gestion proactive des risques

Les systèmes de prédiction et de détection précoce des catastrophes basés sur l'IA peuvent aider à diminuer les dommages causés par les catastrophes naturelles. Grâce à ces systèmes, les résidents locaux et les premiers intervenants peuvent être avertis à l'avance 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 comme les ouragans et les feux de forêt avant qu'elles ne se produisent.

Les techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur utilisent 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. Ces réseaux contiennent des neurones artificiels interconnectés qui peuvent identifier des schémas et des anomalies qui mènent à une catastrophe potentielle. En traitant et en analysant la quantité massive de données collectées à l'aide d'outils tels que l'analyse des mégadonnées, les modèles d'IA peuvent être entraînés pour fournir des systèmes d'alerte précoce et aider à réduire les impacts 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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Systèmes basés sur l'IA pour la préparation aux catastrophes

Une fois qu'une catastrophe est prédite, l'étape suivante de la gestion des catastrophes naturelles consiste à se préparer. Les pertes humaines et économiques peuvent être évitées grâce à des systèmes d'IA qui fournissent des informations précises et opportunes sur les risques liés à une catastrophe. Ces informations aident les autorités à se préparer aux urgences et à agir rapidement pour sauver des vies. Par exemple, les agriculteurs, les pêcheurs et les forestiers sont parmi les communautés les plus à risque en cas de catastrophes naturelles, et les solutions d'IA peuvent aider ces communautés à éviter les pertes. 

Les solutions de vision par ordinateur et d'analyse d'images peuvent également contribuer à la surveillance et au track 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 track 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 des données précieuses en temps réel, telles que l'évaluation des dommages et le suivi de la localisation des personnes en détresse, aux équipes d'intervention en cas de catastrophe, les aidant ainsi à allouer plus efficacement les ressources de secours. Ils peuvent également contribuer à accélérer l'acheminement de l'aide aux personnes dans les zones touchées et à améliorer les décisions et les actions des travailleurs de première ligne.

Par exemple, lors d'une catastrophe naturelle, les lignes d'assistance d'urgence (comme le 112) sont submergées d'appels de détresse. Les équipes d'intervention risquent de manquer des détails importants si tous les appels sont dirigés vers des opérateurs humains. L'IA peut être utilisée pour gérer des volumes élevés d'appels et de messages en un temps record et effectuer de multiples fonctions grâce à des fonctionnalités telles que la transcription vocale et le traitement automatique du langage naturel (TAL). Ces fonctionnalités peuvent 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 la durée des appels 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 (traitement automatique du langage naturel).

Comment les plateformes de médias sociaux peuvent-elles aider 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 informations textuelles, audio, des images et des vidéos peuvent être publiées sur les médias sociaux par les personnes se trouvant dans la zone touchée. La gestion et le traitement manuels de toutes ces informations ne sont pas faciles, surtout lorsque chaque seconde est cruciale. Des outils comme la plateforme AIDR (Artificial Intelligence Digital Response) peuvent être utilisés pour réduire les délais de réponse en traitant automatiquement les publications sur les 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 de réponse aux catastrophes peuvent utiliser les données extraites en temps réel pour éclairer 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 par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8 peuvent aider à évaluer les dommages causés à la zone touchée en utilisant des images satellites et des méthodes telles que 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 des lieux.

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L'IA pour le rétablissement de la santé mentale après une catastrophe naturelle

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

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L'IA peut également aider 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 de santé 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 après avoir vécu 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 court et à long terme.

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

Maintenant que nous avons vu comment l'IA peut influencer les différents processus de gestion des catastrophes naturelles, explorons certains des avantages et des inconvénients impliqués. 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 compte.

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

Malgré ses nombreux avantages, l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles présente également des limites à garder à l'esprit. 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 cela implique souvent des investissements importants dans le matériel, les logiciels et l'expertise en 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, et d'autres sources encore, pour évaluer les dommages et track des personnes lors d'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 la qualité des données : Les prédictions d'un modèle d'IA ne peuvent être aussi bonnes que la qualité et la quantité des données sur lesquelles il est entraîné. Si les modèles d'IA sont entraînés avec des données inexactes, cela peut entraîner des résultats moins efficaces, en particulier dans les situations critiques.

Réflexions finales 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, track 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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