L'IA dans la gestion des catastrophes naturelles

Les ouragans, les tremblements de terre, les feux de forêt et les inondations font partie de la nature. Cependant, ces dernières années, nous avons été témoins d'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 comme l'IA, la gestion des catastrophes naturelles devient plus rationalisée, améliorant tout, de la prédiction des catastrophes à l'assistance aux efforts de rétablissement. Dans cet article, nous explorerons en profondeur la gestion des catastrophes naturelles, découvrirons comment l'IA améliore chaque étape du processus et examinerons les applications d'IA qui nous protègent.

Fig 1. Un graphique montrant l'augmentation des catastrophes naturelles de 1900 à 2019.

Link to this sectionUtiliser l'IA dans la prédiction des catastrophes pour une gestion proactive des risques#

Les systèmes d'IA de prédiction des catastrophes et de détection précoce peuvent aider à réduire les dommages causés par les catastrophes naturelles. En utilisant ces systèmes, les résidents locaux et les premiers intervenants peuvent être alertés rapidement pour atténuer les effets de la catastrophe. Les outils d'IA peuvent passer au crible de vastes quantités de données et effectuer des prédictions précises pour anticiper des catastrophes naturelles comme les ouragans et les feux de forêt avant qu'ils ne se produisent.

Les techniques d'IA comme l'apprentissage automatique et la computer vision utilisent des neural networks profonds, qui servent à analyser de vastes datasets issus de diverses sources, telles que l'satellite imagery, les weather data et les historical records. Ces réseaux contiennent des neurones artificiels interconnectés capables d'identifier des modèles et des anomalies menant à une catastrophe potentielle. En traitant et en analysant la masse énorme de données collectées à l'aide d'outils d'analyse de Big Data, les modèles d'IA peuvent être entraînés à 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 sismiques en traitant les données sismiques. Google et Harvard ont développé un AI system qui a analysé les données de 131 000 tremblements de terre et répliques. Testé sur 30 000 événements sismiques, ce système d'IA a montré une plus grande précision dans la prédiction de l'emplacement des répliques par rapport aux méthodes traditionnelles. Dans l'exemple de prédiction de réplique ci-dessous, les zones où des répliques sont prédites sont marquées en rouge. Les points noirs indiquent les emplacements des répliques observées, et la ligne jaune montre les failles qui ont rompu lors du séisme principal.

Fig 2. Une image illustrant le résultat de la prédiction des répliques.

Link to this sectionSystèmes basés sur l'IA pour la préparation aux catastrophes#

Une fois qu'une catastrophe est prédite, l'étape suivante dans la gestion des catastrophes naturelles est la préparation. Les pertes humaines et économiques peuvent être évitées grâce à des systèmes d'IA qui fournissent des informations opportunes et précises sur les risques encourus. Ces connaissances aident les autorités à être prêtes aux urgences et à agir rapidement pour sauver des vies. Par exemple, les farmers, les fishers et les foresters comptent parmi les communautés les plus à risque face aux catastrophes naturelles, et les AI solutions peuvent aider ces communautés à éviter des pertes.

La computer vision et les solutions d'analyse d'images peuvent également aider à surveiller et suivre les modèles météorologiques en traitant les images satellites en temps réel. En surveillant la trajectoire de ces catastrophes (comme les cyclones), les zones susceptibles d'être touchées peuvent mieux s'y préparer. Par exemple, la NASA a utilisé le cloud computing et des techniques de deep learning sur des photos satellites pour track des ouragans comme Harvey et Florence. Leur système a surpassé les méthodes standard par six, permettant de suivre l'ouragan toutes les heures plutôt que toutes les six heures comme avec les méthodes traditionnelles.

Fig 3. Surveillance et suivi de l'ouragan Florence à l'aide du deep learning (Source).

Link to this sectionL'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 consiste à assister les 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 de secours, les aidant à allouer les ressources de secours plus efficacement. Ils peuvent également aider à accélérer l'acheminement de l'aide aux personnes dans les zones touchées et à améliorer les décisions et les actions des front-line relief workers.

Par exemple, lors de toute catastrophe naturelle, les lignes d'urgence (comme le 911) sont inondées d'appels de détresse. Les équipes de réponse pourraient manquer des détails importants si tous les appels sont acheminés 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 en utilisant des fonctionnalités comme la speech-to-text et le natural language processing (NLP). De telles fonctionnalités peuvent extraire le contexte derrière chaque appel d'urgence pour obtenir des informations précises sur la nature exacte de l'urgence et l'emplacement de l'appelant.

Ces informations réduisent le temps d'appel et accélèrent la réponse d'urgence. Le même système peut être appliqué aux plateformes de médias sociaux avec l'aide d'outils d'IA comme la computer vision et le NLP.

Comment les plateformes de médias sociaux peuvent-elles aider lors d'une intervention en cas de catastrophe naturelle ? Lors d'une catastrophe naturelle, les plateformes de médias sociaux peuvent contenir des informations cruciales exploitables au lendemain immédiat de l'événement. Par exemple, du texte, de l'audio, des images et des vidéos peuvent être publiés sur les réseaux sociaux par les personnes se trouvant dans la zone touchée. Gérer et traiter manuellement toutes ces informations n'est pas chose aisée, surtout lorsque chaque seconde compte. Des outils comme la plateforme AIDR (Artificial Intelligence Digital Response) peuvent être utilisés pour réduire les délais d'intervention en traitant automatiquement les publications sur les réseaux sociaux. La plateforme analyse le texte et les images provenant de tweets (ou d'autres plateformes de réseaux sociaux) pour obtenir des informations humanitaires pertinentes. Les organisations de réponse aux catastrophes peuvent utiliser ces données extraites en temps réel pour orienter leurs actions et améliorer l'efficacité de leurs efforts.

Les innovations en IA peuvent également assister les équipes de sauvetage directement sur le terrain. Les modèles de computer vision comme Ultralytics YOLOv8 peuvent aider à évaluer les dommages causés à la zone touchée en utilisant des images satellites et des méthodes comme la semantic segmentation, qui classifie chaque pixel d'une image dans des catégories spécifiques. Par exemple, au lendemain du tremblement de terre en Turquie, le département de la Défense des États-Unis a utilisé la segmentation sémantique et l'satellite imagery pour identifier et classer la gravité des dommages aux infrastructure et aux building damage dans les zones sinistrées à un rythme beaucoup plus rapide que les méthodes de detection traditionnelles. En utilisant de telles méthodes, ils ont accéléré le processus en quelques heures ou minutes, et le centre de contrôle ainsi que les équipes de sauvetage ont pu intervenir plus rapidement dans les zones touchées pour les secours.

Fig 4. Évaluation des dommages utilisant la segmentation sémantique.

Link to this sectionL'IA pour le rétablissement après une catastrophe naturelle en fournissant un soutien en santé mentale#

La phase de rétablissement après une catastrophe naturelle vise à reconstruire les communautés et à les rendre plus fortes. L'un des meilleurs moyens d'y parvenir est de fournir un soutien en health mentale aux personnes dans les zones touchées. Les survivants peuvent souffrir de problèmes de santé mentale comme le trouble de stress post-traumatique (TSPT) après une telle catastrophe. Les taux de TSPT après une catastrophe peuvent atteindre 40 %. Les outils d'IA peuvent être utilisés pour aider les individus touchés. Par exemple, Omdena est une entreprise qui fournit un soutien en santé mentale en utilisant des chatbots IA.

Fig 5. Chatbot IA pour aider les patients atteints de TSPT.

L'IA peut également aider à la health research et au soutien en santé mentale. Les systèmes d'IA peuvent être utilisés pour prédire les problèmes de santé mentale en analysant les electronic health records 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 subi un traumatisme. Selon leurs études, la même technique pourrait également être appliquée pour comprendre l'impact sur la santé mentale des climate crises et des catastrophes naturelles, tant à court qu'à long terme.

Link to this sectionAvantages et inconvénients de l'utilisation de l'IA dans la gestion des catastrophes#

Maintenant que nous avons discuté de la façon dont l'IA peut influencer tous les différents processus de la 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 les délais et les inefficacités.

• Automatiser les tâches : L'IA peut automatiser des tâches répétitives, comme 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 est cruciale.

• 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 les nombreux avantages, il existe également des limites liées à l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles à garder à l'esprit. Voici certains des principaux défis de l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles :

• Coûts de mise en œuvre élevés : Développer et mettre en œuvre des systèmes d'IA pour la gestion des catastrophes peut être coûteux, car cela implique souvent des investments in hardware, des logiciels et une expertise en IA significatifs.

• Problèmes de confidentialité des données : Les systèmes d'IA utilisent des données satellites géospatiales, des données de communication provenant des médias sociaux et des lignes d'urgence, ainsi que d'autres sources pour évaluer les dommages et track les personnes pendant une catastrophe. Cela soulève des préoccupations en matière de confidentialité concernant l'utilisation non consensuelle d'informations personnelles et la surveillance potentielle.

• Dépendance à la qualité des données : Les predictions d'un modèle d'IA ne peuvent être aussi bonnes que la quality and quantity of data sur laquelle il est entraîné. Si les AI models sont entraînés avec des données inexactes, cela peut mener à des résultats moins efficaces, en particulier dans des situations critiques.

Link to this sectionDernières réflexions sur l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles#

Nous avons exploré comment l'IA peut aider à sauver des vies face à une catastrophe naturelle. Elle nous aide à prédire, préparer, répondre et nous rétablir plus efficacement. Les outils d'IA peuvent prédire les tremblements de terre, suivre les ouragans et améliorer les efforts de réponse et de rétablissement après une catastrophe. Cela aide à minimiser l'impact des catastrophes sur les personnes et les infrastructures. Bien que l'IA présente de nombreux avantages, comme des réponses plus rapides et une meilleure coordination, elle comporte également certains défis. Ceux-ci incluent des coûts élevés, des préoccupations en matière de confidentialité des données et le besoin de données précises. Lorsque nous abordons et prenons en compte ces défis, nous pouvons maximiser l'impact de l'IA dans la gestion efficace des catastrophes naturelles.

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