Découvre le rôle de l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles, de la prévision des catastrophes à l'aide aux efforts de récupération. Explore comment l'IA peut être utilisée pour sauver des vies.
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 assisté à une augmentation de la fréquence de ces catastrophes naturelles. De nombreuses personnes ont perdu leur maison, leurs moyens de subsistance et leur vie à cause 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 entre 140 et 300 milliards de dollars par an d'ici 2030.
Cependant, grâce aux récentes avancées technologiques comme l'IA, la gestion des catastrophes naturelles est de plus en plus rationalisée, améliorant tout, de la prévision des catastrophes à l'aide aux efforts de récupération. 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 gardent en sécurité.
Les systèmes de prédiction et de détection précoce des catastrophes par l'IA peuvent contribuer à diminuer les dommages causés par les catastrophes naturelles. Grâce à ces systèmes, les résidents locaux et les premiers intervenants peuvent être avertis rapidement 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 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 enregistrements historiques. Ces réseaux contiennent des neurones artificiels interconnectés qui peuvent identifier des schémas et des anomalies qui conduisent 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 big data, les modèles d'IA peuvent être formés 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 des tremblements de terre en traitant les données sismiques. Google et Harvard ont développé 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 a montré une plus grande précision dans la prédiction de l'emplacement des répliques que les méthodes traditionnelles. Dans l'exemple de prédiction de répliques présenté ci-dessous, les régions qui devraient subir des répliques sont marquées en rouge. Les points noirs sont les emplacements des répliques observées, et la ligne jaune montre les failles qui se sont rompues pendant la secousse principale.
Une fois qu'une catastrophe est prévue, 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 en temps voulu des informations précises sur les risques liés à une catastrophe. Ces informations aident les autorités à être prêtes en cas 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 à risque lorsqu'il s'agit 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 aider à surveiller et à 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 être mieux préparées à y faire face. Par exemple, la NASA a utilisé le cloud computing 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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Une autre application importante de l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles consiste à aider les équipes d'intervention. Les systèmes d'IA peuvent fournir de précieuses données 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, 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 à 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 en utilisant des fonctions telles que la synthèse vocale et le traitement du langage naturel (NLP). Ces fonctions peuvent extraire le contexte derrière chaque appel d'urgence pour 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 comme la vision par ordinateur et le NLP.
Comment les plateformes de médias sociaux peuvent-elles contribuer à l'intervention en cas de catastrophe naturelle ? Lors d'une catastrophe naturelle, les plateformes de médias sociaux peuvent contenir des informations cruciales 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. Gérer et traiter manuellement toutes ces informations n'est pas facile, 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 publiés 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 organismes d'intervention en cas de catastrophe 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. Les modèles de vision par ordinateur tels que 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, au lendemain 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. En utilisant de telles méthodes, ils ont accéléré le processus à quelques heures ou minutes, et le centre de contrôle et les équipes de secours ont pu intervenir plus rapidement dans les zones touchées pour le rétablissement.
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 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. 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 fournit un soutien en matière de santé mentale à l'aide de chatbots d'IA.
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 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 jauger 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.
Maintenant que nous avons discuté de la façon dont l'IA peut influencer tous les différents processus de gestion des catastrophes naturelles, explorons quelques-uns des avantages et des inconvénients que cela implique. Voici quelques-uns des avantages de l'utilisation de l'IA pour la gestion des catastrophes :
Malgré les nombreux avantages, il faut également garder à l'esprit les limites liées à l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles. Voici quelques-uns des principaux défis de l'IA dans la gestion des catastrophes naturelles :
Nous avons exploré comment l'IA peut contribuer à sauver la vie des gens en cas de catastrophe naturelle. Elle nous aide à les prédire, à nous 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 de réponse et de récupération en cas de catastrophe. Ce faisant, ils contribuent à minimiser l'impact des catastrophes sur les personnes comme sur les infrastructures. Si l'IA présente de nombreux avantages, comme des réponses plus rapides et une meilleure coordination, elle présente également certains défis. Il s'agit notamment des coûts élevés, des préoccupations liées à la confidentialité des données et de la nécessité de disposer de données précises. Lorsque nous relevons et prenons en compte ces défis, nous pouvons maximiser l'impact de l'IA pour gérer efficacement les catastrophes naturelles.
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