Un nouveau modèle d’intelligence artificielle (IA) révolutionnaire, développé par des chercheurs de l’université Bar-Ilan en Israël, promet de révolutionner la prévision des incendies de forêt, notamment ceux provoqués par la foudre, de plus en plus fréquents en raison du changement climatique. Ce nouveau modèle d’IA peut prédire où et quand la foudre est la plus susceptible de déclencher des incendies de forêt, avec une précision de plus de 90 % : une première dans ce domaine.
Les Drs Oren Glickman et Assaf Shmuel, du Département d’informatique de l’Université Bar-Ilan, en collaboration avec des experts des universités d’Ariel et de Tel-Aviv, ont utilisé sept années de données satellitaires mondiales haute résolution, ainsi que des facteurs environnementaux détaillés comme la végétation, les conditions météorologiques et la topographie, pour cartographier et prédire les risques d’incendies de forêt provoqués par la foudre à l’échelle mondiale. Leurs recherches ont récemment été publiées dans Scientific Reports. L’importance des recherches menées par les Drs Glickman, Shmuel et leurs collègues réside dans leur capacité à prédire les incendies de forêt provoqués par la foudre avec une précision remarquable.
Le modèle d’IA surpasse les indices traditionnels de danger d’incendie grâce à une approche globale et basée sur les données. Il intègre des données satellitaires, des systèmes météorologiques et des facteurs environnementaux pour évaluer la probabilité d’incendies provoqués par la foudre, surmontant ainsi les limites des modèles régionaux et limités en données. Le modèle a été rigoureusement testé à l’aide de données sur les incendies de forêt de 2021 et a affiché un taux de précision sans précédent de plus de 90 %, un niveau de précision qui pourrait transformer les interventions d’urgence et la gestion des catastrophes dans le monde entier. Avec l’accélération du changement climatique, les phénomènes météorologiques extrêmes, tels que les orages, les conditions chaudes et sèches et les changements d’écosystèmes, contribuent à des incendies de forêt plus fréquents et plus intenses. Si l’activité humaine est souvent à l’origine de nombreux incendies, la foudre reste l’une des causes les plus imprévisibles et les plus meurtrières, en particulier dans les régions reculées.
Ces incendies peuvent couver pendant des jours sans être détectés, avant de se transformer en brasiers incontrôlables avant même que les pompiers ne puissent intervenir. Les incendies de forêt catastrophiques qui ont ravagé le nord de la Californie en août 2020 ont été déclenchés par la foudre, brûlant plus de 600 000 hectares et faisant des dizaines de victimes. Grâce à une meilleure capacité de prévision des incendies dus à la foudre, les services météorologiques, les pompiers et les planificateurs d’urgence peuvent intervenir plus tôt, plus intelligemment et plus efficacement, ce qui peut potentiellement sauver des vies et protéger les écosystèmes. Ce modèle comble également une lacune majeure des modèles de prévision des incendies de forêt existants : si de nombreux modèles sont efficaces pour les incendies d’origine humaine, ils peinent à prédire les incendies provoqués par la foudre, qui se comportent très différemment et se déclarent souvent dans des zones difficiles d’accès. Bien que le modèle d’IA ne soit pas encore intégré aux systèmes de prévision en temps réel, son développement marque une avancée cruciale dans la prévision des incendies de forêt.
Comme le souligne le Dr Shmuel, « Avec les implications croissantes du changement climatique, de nouveaux outils de modélisation sont nécessaires pour mieux comprendre et prédire ses impacts ; l’apprentissage automatique offre un potentiel considérable pour renforcer ces efforts.» Les nouveaux modèles d’apprentissage automatique développés par l’équipe permettent de prédire les incendies de forêt déclenchés par la foudre dans le monde entier, offrant ainsi un outil puissant pour l’atténuation et la lutte contre les incendies. Face à un risque toujours croissant d’incendies de forêt liés au changement climatique, la détection et la prévision précoces sont essentielles pour protéger les forêts, la faune et les communautés humaines des effets dévastateurs de ces incendies. « Nous sommes à un moment crucial pour comprendre la complexité des feux de forêt », a déclaré le Dr Glickman, du département d’informatique de l’université Bar-Ilan. « L’apprentissage automatique offre le potentiel de révolutionner notre façon de prédire et de réagir aux incendies de forêt déclenchés par la foudre, en fournissant des informations susceptibles de sauver des vies et de préserver les écosystèmes. »
