{"id":2075,"date":"2021-04-12T18:51:14","date_gmt":"2021-04-12T16:51:14","guid":{"rendered":"https:\/\/abylon-conseil.com\/?p=2075"},"modified":"2023-11-09T15:18:02","modified_gmt":"2023-11-09T14:18:02","slug":"prevention-gestion-catastrophes-intelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/abylon-conseil.com\/abylon-test\/prevention-gestion-catastrophes-intelligence-artificielle\/","title":{"rendered":"Pr\u00e9venir et g\u00e9rer les catastrophes avec l\u2019intelligence artificielle"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong>Sous l\u2019effet du changement climatique, les catastrophes naturelles se multiplient. Plus fr\u00e9quentes, elles sont aussi plus intenses, avec par cons\u00e9quent des impacts n\u00e9gatifs plus forts sur l\u2019environnement et les activit\u00e9s humaines. Pour r\u00e9pondre \u00e0 ces enjeux, l\u2019\u00c9tat et les collectivit\u00e9s territoriales se dotent de plans de pr\u00e9vention et d\u2019intervention renforc\u00e9s. Avec une difficult\u00e9 : prendre en compte les tr\u00e8s nombreux facteurs de risques. En effet, le volume de variables \u00e0 traiter est tel que les pr\u00e9visions se r\u00e9v\u00e8lent rarement pr\u00e9cises. D\u2019o\u00f9 la force des outils fond\u00e9s sur l\u2019intelligence artificielle : leur capacit\u00e9 d\u2019apprentissage leur permet d\u2019analyser des ensembles de donn\u00e9es massifs et disparates.<\/strong><\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong>Capables de d\u00e9gager de grandes tendances, ces outils \u00e9tablissent des liens entre chacune des variables pour mieux anticiper les risques. Ainsi, l\u2019intelligence artificielle appara\u00eet comme un outil puissant pour apporter des r\u00e9ponses plus efficaces en cas de catastrophes. Mais, concr\u00e8tement, que peut-on demander \u00e0 ces outils ? Quelles sont les r\u00e9ponses qu\u2019ils sont en mesure d\u2019apporter ? Zoom sur des outils qui permettent de mieux comprendre la contribution de l\u2019IA \u00e0 la pr\u00e9vention et \u00e0 la gestion des catastrophes.<\/strong><\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>La force de l\u2019intelligence artificielle, c\u2019est d\u2019analyser un nombre important de donn\u00e9es pour pouvoir cr\u00e9er des <strong>syst\u00e8mes d\u2019alerte pr\u00e9coces<\/strong>. En effet, d\u00e9tecter les signaux faibles contribue \u00e0 d\u00e9ployer plus rapidement un plan d\u2019action adapt\u00e9. Or, la pr\u00e9vention est le parent pauvre de la gestion de crise : entre 1991 et 2010, 12,7% seulement des d\u00e9penses mondiales li\u00e9es aux catastrophes naturelles \u00e9taient consacr\u00e9es \u00e0 la gestion des risques. Les 87,3% restants couvrent les interventions d\u2019urgence, la reconstruction des espaces, la r\u00e9habilitation des b\u00e2timents. On estime pourtant qu\u2019investir 1 dollar dans l\u2019att\u00e9nuation des risques permettrait d\u2019en \u00e9conomiser 4 dans le processus de reconstruction. Une bonne raison d\u2019adopter des solutions d\u2019intelligence artificielle pour <strong>mieux anticiper et surmonter les crises<\/strong>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong>Pr\u00e9venir la survenue d\u2019une crise sanitaire avec l\u2019intelligence artificielle\u00a0<\/strong><\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong><i>Anticiper les \u00e9pid\u00e9mies.<\/i><\/strong><\/span> La start-up canadienne Blue Dot a d\u00e9velopp\u00e9 un outil capable d\u2019anticiper les crises sanitaires, notamment les \u00e9pid\u00e9mies. Elle fait d\u2019ailleurs partie des premiers \u00e0 avoir lanc\u00e9 l\u2019alerte sur le risque d\u2019\u00e9pid\u00e9mie li\u00e9 \u00e0 l\u2019apparition du coronavirus SARS-CoV-2, responsable de la Covid-19. L\u2019algorithme de Blue Dot s\u2019appuie essentiellement sur deux types de donn\u00e9es : des articles de presse et les donn\u00e9es du trafic a\u00e9rien. En passant en revue des centaines de milliers d\u2019articles qui paraissent chaque jour et en les croisant en temps r\u00e9el avec les d\u00e9placements internationaux, l\u2019intelligence artificielle de Blue Dot suit les <strong>risques de propagation des maladies infectieuses<\/strong>. La start-up envoie ensuite des alertes \u00e0 ses clients : agences gouvernementales, h\u00f4pitaux, compagnies a\u00e9riennes\u2026 Ce qui contribue \u00e0 acc\u00e9l\u00e9rer la r\u00e9ponse apport\u00e9e \u00e0 un probl\u00e8me de sant\u00e9 publique \u00e9mergent.<\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong><i>Pr\u00e9venir les famines.<\/i><\/strong><\/span> Afin d\u2019anticiper les risques de famines et d\u2019y apporter une r\u00e9ponse avant qu\u2019il ne soit trop tard, la Banque mondiale a d\u00e9velopp\u00e9 le <em>Famine Action Mechanism<\/em> (FAM). Ce dernier repose sur un syst\u00e8me d\u2019alerte pr\u00e9coce : gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle et \u00e0 l\u2019apprentissage automatique, il est capable de d\u00e9tecter des signaux faibles qui peuvent mener au d\u00e9clenchement d\u2019une crise alimentaire. Il prend en compte de nombreux param\u00e8tres (qualit\u00e9 des r\u00e9coltes, s\u00e9cheresse, instabilit\u00e9 politique, niveau d\u2019inflation\u2026) pour offrir un <strong>panorama complet de la situation alimentaire d\u2019un pays ou d\u2019un territoire<\/strong>. En cas de risque, la Banque mondiale, en lien avec les bailleurs de fonds internationaux et les ONG, d\u00e9clenche des plans d\u2019actions et les financements associ\u00e9s. Des informations pr\u00e9cieuses pour intervenir plus rapidement et plus efficacement, et att\u00e9nuer les cons\u00e9quences de la crise.<\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong><i>Pr\u00e9voir le manque d\u2019eau.<\/i><\/strong><\/span> La plateforme internationale <em>Water, Peace and Security<\/em> (WPS) a \u00e9t\u00e9 mise en place par des universit\u00e9s, des ONG et des think tanks travaillant sur les enjeux li\u00e9s \u00e0 l\u2019eau. Les partenaires ont d\u00e9velopp\u00e9 un algorithme qui analyse les donn\u00e9es mondiales disponibles en mati\u00e8re de pr\u00e9cipitations, de s\u00e9cheresses et de mauvaises r\u00e9coltes, qu\u2019il croise aussi avec des variables socio-\u00e9conomiques \u00e0 l\u2019\u00e9chelle r\u00e9gionale ou nationale. Le but : anticiper le manque d\u2019eau pour <strong>pr\u00e9venir les conflits li\u00e9s \u00e0 son approvisionnement<\/strong>. Cet outil pens\u00e9 pour les d\u00e9cideurs est consultable en ligne. Les projections sont faites environ un an \u00e0 l\u2019avance.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong>Pr\u00e9venir les catastrophes environnementales avec l\u2019intelligence artificielle\u00a0<\/strong><\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong><i>D\u00e9tecter les pr\u00e9mices de s\u00e9ismes.<\/i><\/strong><\/span> D\u00e9chiffrer les signes avant-coureurs de tremblements de terre, c\u2019est ce qu\u2019a cherch\u00e9 \u00e0 faire un groupe de chercheurs de l\u2019universit\u00e9 de Stanford. Pour cela, ils ont d\u00e9velopp\u00e9 un algorithme d\u2019intelligence artificielle, <em>Earthquake Transformer<\/em>. Ils lui ont soumis deux types de donn\u00e9es :<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Plus d\u2019un millions de donn\u00e9es enregistr\u00e9es par des sismographes partout sur la plan\u00e8te pendant 20 ans<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Les donn\u00e9es de mouvement du sol r\u00e9colt\u00e9es pendant les 5 semaines qui ont pr\u00e9c\u00e9d\u00e9 le s\u00e9isme de Tottori (Japon), qui a eu lieu en octobre 2000<\/li>\n<\/ul>\n<p>Les premiers r\u00e9sultats de cette recherche sont tr\u00e8s encourageants. <em>Earthquake Transformer<\/em> offre un <strong>niveau de pr\u00e9cision proche des analystes humains<\/strong>, tout en \u00e9tant plus rapide. Il est aussi capable de d\u00e9tecter et de localiser plus d\u2019\u00e9v\u00e9nements en utilisant moins d\u2019un tiers des stations sismiques habituellement n\u00e9cessaires. En d\u2019autres termes, il est assez efficace pour caract\u00e9riser des \u00e9v\u00e9nements de faible intensit\u00e9 qui sont les <strong>pr\u00e9mices de s\u00e9ismes majeurs<\/strong>. Ce qui en fait un outil utile aux d\u00e9cideurs pour anticiper la crise et les r\u00e9ponses \u00e0 y apporter.<\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong><i>\u00catre pr\u00e9par\u00e9 \u00e0 faire face \u00e0 des inondations.<\/i><\/strong><\/span> En partenariat avec le gouvernement indien, des chercheurs de Google se sont int\u00e9ress\u00e9s au comportement des diff\u00e9rents cours d\u2019eau du pays. En s\u2019appuyant sur des milliers d\u2019images satellites, ils ont d\u00e9velopp\u00e9 un outil capable de cr\u00e9er un mod\u00e8le num\u00e9rique du relief du pays. \u00c0 partir de cette <strong>mod\u00e9lisation num\u00e9rique<\/strong>, les chercheurs ont lanc\u00e9 des milliers de simulations, qu\u2019ils ont crois\u00e9es avec des donn\u00e9es en temps r\u00e9el fournies par le gouvernement. Ils ont ainsi pu faire \u00e9merger des sc\u00e9narios. S\u2019il appara\u00eet que les conditions sont r\u00e9unies pour qu\u2019une inondation ait lieu, des alertes sont envoy\u00e9es. Des informations cruciales pour prendre des d\u00e9cisions d&rsquo;\u00e9vacuation par exemple.<\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong><i>Anticiper les cons\u00e9quences d\u2019accidents nucl\u00e9aires.<\/i><\/strong><\/span> Apr\u00e8s la catastrophe de Fukushima, o\u00f9 un tsunami avait inond\u00e9 une centrale nucl\u00e9aire faisant plus de 20 000 morts et disparus, des chercheurs japonais ont cherch\u00e9 \u00e0 mieux anticiper ce type d\u2019accidents. Pour cela, ils ont cr\u00e9\u00e9 une intelligence artificielle capable de croiser les variables mises en cause dans les catastrophes nucl\u00e9aires et les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques dominantes. Gr\u00e2ce \u00e0 cet outil, il est ainsi possible de d\u00e9terminer le p\u00e9rim\u00e8tre dans lequel la menace de radiation est la plus forte, jusqu\u2019\u00e0 33 heures avant la survenue de l\u2019accident. L\u00e0 encore, il s\u2019agit d\u2019un temps pr\u00e9cieux pour que les autorit\u00e9s puissent r\u00e9agir.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong>Am\u00e9liorer la gestion de l\u2019urgence en s\u2019appuyant sur l\u2019intelligence artificielle\u00a0<\/strong><\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong><i>Appuyer les efforts des secouristes.<\/i><\/strong><\/span> Lorsqu\u2019une crise survient, <strong>disposer d\u2019informations pr\u00e9cises en temps r\u00e9el est n\u00e9cessaire<\/strong> pour apporter une r\u00e9ponse rapide et efficace. C\u2019est cet imp\u00e9ratif qui a men\u00e9 le Minist\u00e8re de l\u2019\u00c9nergie am\u00e9ricain \u00e0 cr\u00e9er le consortium <em>First Five<\/em>, dont le nom fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 l\u2019importance des cinq premi\u00e8res minutes dans la r\u00e9ponse aux catastrophes naturelles. Celui-ci a pour mission de d\u00e9velopper des outils \u00e0 base d&rsquo;intelligence artificielle pour g\u00e9rer les catastrophes naturelles. Par exemple, dans le cas d\u2019un feu de for\u00eat, un outil d\u00e9velopp\u00e9 par le consortium a vocation \u00e0 analyser des jeux de donn\u00e9es massifs en temps r\u00e9el (temp\u00e9ratures des flammes, sens du vent\u2026) pour guider les pompiers dans leur intervention. Ce sont \u00e9galement des \u00e9l\u00e9ments essentiels pour informer le public et, \u00e9ventuellement, proc\u00e9der \u00e0 des \u00e9valuations cibl\u00e9es.<\/p>\n<p><span style=\"color: #ffc107;\"><strong><i>Mieux prendre en charge les dommages.<\/i><\/strong><\/span> Le projet xView2, port\u00e9 par le <em>Defence Innovation Unit<\/em> aux \u00c9tats-Unis, vise \u00e0 apporter des informations sur l\u2019\u00e9tat des b\u00e2timents en fonction des chocs subis. Ce projet s\u2019appuie sur des images satellites haute r\u00e9solution qui sont annot\u00e9es avec l\u2019emplacement des b\u00e2timents et des scores de dommages en fonction de catastrophes naturelles. Un outil utile pour prioriser les interventions.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sous l\u2019effet du changement climatique, les catastrophes naturelles se multiplient. 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