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Les méthodes de prévision des inondations, utilisées par la plupart des services hydrologiques, s’appuient en grande partie sur les réseaux de mesures des cours d’eaux. Ces derniers sont assez denses dans les pays industrialisés, notamment en Europe et aux Etats-Unis mais ils sont assez lacunaires dans les pays en voie de développement. D’où une qualité de prévision assez inégale de part et d’autre.
Pour pallier cet inconvénient, une vingtaine de chercheurs de trois pays, dont 15 de l’équipe d’IA de Google, ont utilisé des données provenant de 5 680 stations de mesures provenant des réseaux existants pour entraîner un modèle basé sur l’intelligence artificielle à faire des extrapolations sur les zones dépourvues de stations.
Au terme de son apprentissage, ce modèle est aujourd’hui capable de prédire le débit quotidien de l'ensemble des cours d'eau sur Terre sur des échéances allant jusqu’à 7 jours et de donner des alertes 5 jours à l’avance. Un progrès considérable, sachant que la plupart des systèmes utilisés par les services d’hygrologie ne le font que pour le jour-même. On précisera que les variables de précipitations sont issues du modèle européen ECMWF.
Gray Nearing, principal auteur de l’étude, et ses collègues ont ensuite comparé leur modèle au principal outil de prévision des inondations dans des scénarios à court et à long terme, le(GloFAS) du programme Copernicus. Les résultats ont été publiés la semaine passée dans la revue .
Le modèle basé sur l’intelligence artificielle a pu fournir 5 jours à l’avance des prévisions d’inondations aussi fiables, voire supérieures à celles du système GloFAS pour le jour même. Les évènements extrêmes, avec une période de retour de 5 ans, ont également été mieux prévus.
Ces résultats suggèrent que le modèle d'IA peut fournir des alertes d'inondation pour les événements mineurs et extrêmes dans les bassins dépourvus de réseaux de mesures, avec une période de préavis plus longue que les méthodes précédentes. Un outil d’autant plus attractif qu’il est accessible à tous gratuitement, via la plateformede Google.
Les enjeux sont de taille : la Banque mondiale a estimé que la mise à niveau des systèmes d'alerte précoce contre les inondations dans les pays en développement selon les normes des pays développés permettrait de sauver en moyenne 23 000 vies par an.
Philippe Jeanneret