Cartographie prédictive des arrêtés de restriction d'eau (Horizon 2030)
Type : visualization
Thème : environment_and_energy
Mots-clés : climat,eau,intelligence-artificielle,opendatauniversity,planification-territoriale,prospective,secheresse

### **Contexte**

Ce projet a été réalisé dans le cadre du **[Défi Changement Climatique](https://defis.data.gouv.fr/defis/changement-climatique)** proposé sur la plateforme defis.data.gouv.fr. Face à une diminution constatée de 14% de la ressource en eau en France entre 1990 et 2022, il vise à fournir des outils de prospective pour anticiper les tensions hydriques futures.

### **Objectif général**

Développer une solution d'Intelligence Artificielle capable de prédire les arrêtés de restriction d'eau (sécheresse) à l'horizon 2030, afin d'aider les préfectures et collectivités dans la planification territoriale.

### **Objectifs spécifiques**

* **Modéliser** la relation entre les variables hydro-climatiques (humidité des sols, température) et les décisions administratives.
* **Prédire** les indices d'humidité des sols (SSWI) pour les années futures (2026-2030).
* **Classifier** le niveau de restriction attendu (Vigilance, Alerte, Alerte renforcée, Crise) pour chaque mois et chaque zone.
* **Visualiser** l'impact du scénario tendanciel (Baseline) via une cartographie comparative.

### **Données utilisées**

* **Propluvia (Ministère de la Transition Écologique)** : Historique des arrêtés de limitation des usages de l'eau.
* **Météo-France (SIM)** : Données de réanalyse SAFRAN-ISBA-MODCU (Températures, Indices d'humidité des sols SSWI) sur un maillage de 8km.

### **Méthodologie**

1. **Préparation & Enrichissement :**
   * Alignement spatio-temporel des données météorologiques (grille 8km) et administratives.
   * Création de variables retardées (lags) pour capturer l'inertie des nappes phréatiques.
2. **Modélisation Météo (LightGBM) :**
   * Entraînement sur l'historique pour prédire les variables climatiques futures.
3. **Classification Réglementaire (Random Forest) :**
   * Modèle supervisé pour prédire le niveau de restriction (0 à 4).
   * **Performance :** Rappel de 0.72 sur la classe "Crise" (priorité donnée à la détection des événements graves).
4. **Projection 2030 :**
   * Application des modèles sur le scénario "Baseline" (prolongation des tendances actuelles) pour générer les cartes de vigilance futures.