L'intelligence artificielle peut-elle garantir des systèmes d'alertes précoce performants et accessibles à tous ?

L’intelligence artificielle (IA) est en passe de transformer les systèmes d’alerte précoce (SAP), ces dispositifs cruciaux qui sauvent des vies en anticipant les catastrophes naturelles telles que les cyclones, les inondations ou les incendies. Grâce à ses capacités de traitement rapide des données et à l’amélioration continue de la précision des prévisions, l’IA promet d’optimiser ces systèmes, les rendant plus efficaces et, potentiellement, accessibles à une plus grande partie de la population mondiale.

Actuellement, moins de 52 % des nations ont accès à des SAP performants, et ce chiffre est encore plus faible pour les pays les moins développés et les petites îles (46 % et 39 % respectivement). Pourtant, la nécessité d’étendre ces systèmes à tous les coins du globe est vitale, car ces régions sont souvent les plus vulnérables et exposés aux catastrophes naturelles.

C’est là que l’IA entre en jeu : elle pourrait combler ces lacunes géographiques en rendant les alertes plus précises, plus rapides et mieux adaptées aux besoins locaux.

L'IA : une promesse d'efficacité accrue

Plusieurs technologies basées sur l’IA sont déjà en cours de développement ou d’utilisation pour améliorer la détection et la gestion des risques et des catastrophes naturelles. Par exemple, des entreprises comme Google DeepMind et Nvidia ont créé des modèles météorologiques à moyen terme qui surpassent en rapidité et en précision les outils traditionnels.

Ces modèles peuvent prévoir des événements à petite échelle, tels que les orages violents, avec une précision accrue. D’autres innovations incluent des outils basés sur l’IA pour détecter les incendies de forêt via des images satellites ou de drones, ou pour surveiller les précipitations extrêmes en combinant des données de télécommunications.

Ces technologies ont déjà montré leur efficacité, notamment dans le suivi des inondations en temps réel à travers des analyses d'images satellites, comme le fait la firme RSS-Hydro en partenariat avec l’Agence spatiale européenne. Ces avancées montrent que l’IA peut grandement améliorer la rapidité et la précision des alertes.

Des défis à relever pour garantir l'accessibilité

Malgré ces progrès, l’IA n’est pas une solution miracle. L’un des défis majeurs concerne l’accès inégal aux données et aux infrastructures technologiques. Par exemple, dans les régions riches, les systèmes radar et les réseaux de capteurs sont plus développés, ce qui permet aux algorithmes d’IA d’être entraînés sur des données de meilleure qualité.

En revanche, dans les pays moins développés, ces outils ne sont pas aussi facilement accessibles, ce qui peut entraîner des biais dans les prédictions et une efficacité moindre des systèmes d’alerte précoce.

Autre défi de taille : l'absence de normes internationales pour réguler l'utilisation de l'IA dans la gestion des risques et des catastrophes naturelles. Bien que certaines initiatives, comme le Focus Group de l'ONU sur l'IA pour la gestion des catastrophes, aient déjà élaboré des normes pour améliorer la transparence et la responsabilité des outils d’IA, beaucoup reste à faire.

La mise en place de ces normes est cruciale pour garantir que les systèmes fonctionnent de manière fiable et qu’ils puissent être déployés efficacement dans des contextes diversifiés, notamment dans les régions qui en ont le plus besoin.

Vers des systèmes d'alerte précoce accessibles à tous ?

L’IA a un potentiel immense pour révolutionner les SAP, en particulier dans les pays en développement. Cependant, pour que ces outils soient réellement accessibles à tous, il est essentiel de surmonter les obstacles liés à l’accès aux infrastructures et aux données, ainsi qu’au développement de normes internationales robustes.

Si des efforts continus sont faits pour améliorer ces technologies et les rendre plus inclusives, l’IA pourrait bien jouer un rôle clé dans la réduction des risques de catastrophes à l’échelle mondiale, sauvant ainsi des millions de vies. Toutefois, l'égalité d’accès aux bénéfices de ces avancées doit rester au cœur des priorités.

Références : Kuglitsch, M. M., Cox, J., Luterbacher, J., Jamoussi, B., Xoplaki, E., Thummarukudy, M., Radwan, G. S., Yasukawa, S., McClain, S. N., Albayrak, R. A., Oehmen, D., & Ward, T. (2024, 1 octobre). AI to the rescue: How to enhance disaster early warnings with tech tools. Nature. https://doi.org/10.1038/d41586-024-03149-z