Une solution data et IA pour prévenir feux de forêt et inondations

Au Portugal, Axians a développé EcoSentinel, une nouvelle solution très ambitieuse qui vise à prévenir les catastrophes naturelles comme les feux de forêt et les inondations.

Au Portugal, les incendies de forêt sont de plus en plus fréquents et violents, brûlant des milliers d’hectares en quelques heures. Les inondations y sont également plus fortes et imprévisibles. Des changements qui font dire à Arlindo Ribeiro, Chief Architect Manager d’Axians Portugal, que « nos systèmes de lutte contre le changement climatique ont besoin de toute urgence de solutions qui non seulement accompagnent, mais aussi anticipent ces événements de plus en plus dramatiques ».

L’une de ces solutions est EcoSentinel, un nouvel outil que la marque ICT de VINCI Energies développe depuis 2023. Encore au stade de PoC (Proof of Concept), il s’agit d’une application Web qui vise à prédire le lieu et la date d’un événement climatique extrême, en l’occurrence un incendie de forêt ou une inondation.

Prédiction assistée par l’IA

EcoSentinel se présente sous la forme de tableaux de bord permettant de visualiser diverses données liées à ces événements et collectées par des stations et des capteurs climatiques.

« Nous recourons à l’intelligence artificielle pour le travail de prédiction via l’apprentissage automatique, explique Arlindo Ribeiro. Notre technologie apprend de chaque incendie et permet d’affiner nos modèles. Il est ainsi possible de réagir plus rapidement face à des événements extrêmes, mais aussi de réduire les quantités de dioxyde de carbone émises par les incendies et de préserver nos forêts, vitales pour absorber le carbone. »

« L’un de nos objectifs est de permettre à EcoSentinel de s’adapter aux différents environnements et besoins à l’échelle mondiale. »

EcoSentinel applique bien sûr des méthodologies de prédiction différentes selon qu’il s’agit d’un incendie de forêt ou d’une inondation. Mais les modèles d’apprentissage automatique fonctionnent de la même façon. « Nous utilisons des algorithmes de clustering pour diviser le pays en zones géographiques. Une fois ces zones définies, nous calculons les moyennes quotidiennes des indicateurs climatiques pour chacune d’elles, ces données sont alors intégrées au modèle pré-entraîné », détaille Arlindo Ribeiro.

« Formé sur des données historiques, le modèle sur les incendies de forêt, par exemple, est capable de prédire un déclenchement de feu en s’appuyant sur les données d’un jour précédemment enregistré où la température était de X, l’indice de sécheresse de Y et l’indice d’incendie de Z, une conjonction de paramètres qui s’était soldée par un incendie de forêt enregistré à la latitude X et à la longitude Y sur la zone A. Donc, si, à l’avenir, nous retrouvons les mêmes indicateurs climatiques, notre modèle essayera de prédire l’incendie, et ce, avec la plus grande précision possible. »

A l’échelle mondiale

Le projet étant en cours de développement, Axians ne dispose pas encore de toutes les données nécessaires pour maximiser la précision du modèle. Une question de temps pour entraîner la machine.

Mais l’objectif d’EcoSentinel est unique en son genre : il s’agit en effet de la seule solution sur le marché qui tente de prédire l’emplacement d’un incendie de forêt. Pour l’heure, les autres outils se contentent de présenter des cartographies d’attribution de risques ou de prédire le comportement des incendies de forêt afin de calculer leur propagation.

« L’un des objectifs de notre système est de lui permettre de s’adapter aux différents environnements et besoins à l’échelle mondiale, que ce soit dans des régions sujettes aux feux de brousse comme l’Australie, ou dans des zones régulièrement touchées par des inondations comme l’Asie du Sud-Est », avance le Chief Architect Manager d’Axians Portugal qui, à ce stade, travaille en étroite collaboration avec certaines entités gouvernementales portugaises (agence nationale de sécurité, institut de protection des forêts, associations de pompiers…).

16/01/2025