L'Unesco embarque l'IA pour anticiper et gérer les catastrophes naturelles
Pour anticiper et gérer les catastrophes naturelles, l'Unesco adopte le système d'IA spécialisée Edison, né et déjà utilisé au Japon. Modulaire et alimenté par des data historiques et temps réel, il est testé dans des régions pauvres en moyens, comme l'archipel des îles Salomon.
PublicitéLes îles Salomon, un archipel d'environ 29 000 km2 au nord-est de l'Australie où vivent 840 000 habitants, sont fréquemment frappées par des cyclones, des inondations et des séismes. Selon le pôle de recherche Terre et Environnement de l'association Helmholtz, la région enregistre environ neuf cyclones tropicaux chaque année et des milliers de séismes. À cela s'ajoutent le changement climatique et la montée du niveau de la mer qui en résulte, problèmes majeurs pour les pays de la région.
Afin d'améliorer la gestion des catastrophes entraînées par des événements majeurs de ce type, les îles Salomon utilisent depuis peu le système basé sur différentes IA Edison (Earth disaster intelligent system operational network). Il devrait être opérationnel en 2026 dans le cadre du programme de l'Unesco visant à renforcer la préparation aux catastrophes. Co-développé par Inspiration Plus, spin-off de l'Université d'Oita née en 2022 et SAP Japon, Edison s'appuie sur un socle SAP Business Technology Platform (BTP) et l'expertise de gestion numérique des catastrophes de la start-up. Le système puise dans un peu plus de 7 années de recherche fondamentale menée par un consortium réunissant SAP et l'équipe d'universitaires à l'origine d'Inspiration Plus. Avec l'Université d'Oita, le consortium a, par exemple, conçu depuis 2019 une cartographie des risques de catastrophes liées aux fortes pluies et aux inondations au Japon.
Anticiper et réagir rapidement
L'IA et le traitement de données spatiales (drones, satellites, etc.) d'Edison produisent une analyse multifactorielle de la data et une analyse des risques à partir de laquelle sont réalisées des simulations d'impact des catastrophes potentielles. Il s'agit ainsi d'anticiper ces dernières et de s'y préparer. Mais des analyses spécifiques permettent aussi de rapidement prendre des décisions et enclencher des actions en réaction à une catastrophe en cours. Le système croise des données météorologiques visuelles en temps réel avec des données historiques, comme les données topographiques par exemple, issues d'organismes gouvernementaux et municipaux, ainsi que de sources privées. Un système de visualisation 3D à la maille 500 mètres aide à évaluer les risques jusqu'à plusieurs heures à l'avance.
Les datasets sont analysés avec du machine learning et SAP Business AI pour produire des prévisions quant à l'évaluation des dommages attendus, le déploiement optimal des équipes de secours ou encore de l'évaluation de la nécessité d'évacuer les populations. Les autorités des îles Salomon, par exemple, se servent de ces éléments pour prendre des décisions plus ciblées. Conçu de façon modulaire, Edison s'adapte, en effet, aux besoins spécifiques de chaque région, de chaque contexte ou de chaque situation et permet aux autorités de mettre en place des systèmes modernes de préparation aux catastrophes, même lorsque leurs ressources financières et leur expertise technique restent limitées.
Article rédigé par
bernd Reder, CIO Allemagne (adapté par E.Delsol)
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