Et si l’IA pouvait prédire les inondations?

Catherine Martellini Collaboration spéciale
En 2017 et 2019, le Québec a été le théâtre d’inondations majeures, comme à L’Île-Bizard, dans la région montréalaise, où une résidente circulait en canot dans les rues inondées.
Photo: Annik MH de Carufel Archives Le Devoir En 2017 et 2019, le Québec a été le théâtre d’inondations majeures, comme à L’Île-Bizard, dans la région montréalaise, où une résidente circulait en canot dans les rues inondées.

Ce texte fait partie du cahier spécial Intelligence artificielle

Arriver à prévoir l’inondation d’une zone quelques jours, voire plusieurs années, à l’avance constituerait un gain majeur quand on sait les conséquences désastreuses que ces catastrophes peuvent avoir, autant sur les gens que sur leurs biens. Une telle gestion de risque pourrait bientôt se révéler possible grâce à l’intelligence artificielle (IA).

Lorsque l’on parle de catastrophes environnementales comme les inondations, plusieurs variables entrent en jeu : la dénivellation du sol, la quantité de neige reçue, la fonte et la crue, pour ne nommer que celles-ci. C’est cette diversité de données qui empêche de prédire avec exactitude les zones qui seront inondées et, surtout, dans quelle mesure.

Or, la force des outils d’intelligence artificielle repose justement dans leur capacité à « apprendre » des vastes ensembles de données qui leur sont soumis et à dégager des tendances à partir des liens qu’ils établissent entre chacune des variables.

Pour y arriver, ils doivent obtenir des données provenant, entre autres, d’images satellites et de cartes.

« La plupart des recherches qui portent sur les inondations actuellement se fondent sur un modèle qui ne peut être appliqué à d’autres emplacements en raison de toutes les variables physiques qui peuvent différer d’un lieu à l’autre, explique le Dr Karthik Mukkavilli, chercheur en sciences informatiques et en apprentissage machine à l’UniversitéMcGill et chercheur affilié au Berkeley Lab aux États-Unis. Des avancées ont toutefois été réalisées récemment en IA qui pourraient permettre d’obtenir un modèle de prévision qui serait généralisable. »

Plusieurs grandes pointures technologiques comme Microsoft, IBM et Google ont commencé à s’y intéresser.

Des chercheurs de Google ont ainsi recueilli des milliers d’images satellites afin de créer un modèle numérique du relief en Inde. À partir de ces cartes, ils ont lancé des milliers de simulations pour déterminer la manière dont les cours d’eau pourraient se comporter en les croisant avec des données en temps réel fournies par le gouvernement indien.

Avec ces données en main, ils peuvent envoyer des alertes en temps opportun au moyen de la recherche Google Maps et des notifications Android quelques jours à l’avance : un élément crucial pour prendre des décisions d’évacuation, par exemple.

Le Canada très en retard

De l’avis du Dr Karthik Mukkavilli, la plupart des études au Canada se fondent sur des modèles physiques. Seule une poignée d’entre elles examine l’IA pour aider à prévenir les inondations.

« Aucun modèle d’IA développé n’est toutefois opérationnel pour le moment », souligne-t-il.

Quant à savoir si le modèle développé par Google pourrait être applicable au Canada, le chercheur croit qu’une variable importante manque pour y arriver : les cartes numériques de relief. « Nous ne savons pas encore à quoi ressemble le terrain et donc où l’eau circulera exactement, mentionne-t-il. C’est quelque chose qui reste à développer. »

Certains secteurs, même, ne jouissent toujours pas de cartes de zones inondables, et accusent un retard en la matière de quelques décennies. Les banques de données devront donc être mises à jour pour arriver à ce que l’IA puisse produire des prévisions exactes.

À cela s’ajoute le manque de financement dans ce champ de recherche précis, soit la prévision météorologique de phénomènes extrêmes.

Plus précisément, il n’existe aucun centre de recherche sur l’IA appliquée aux sciences climatiques. « Certes, il existe beaucoup de recherches multidisciplinaires qui portent sur des prévisions, mais rien spécifiquement sur l’intelligence artificielle qui pourrait aider à résoudre un des problèmes les plus critiques : le sort de notre planète », soutient-il.

D’autres modèles d’intelligence artificielle pourraient aussi voir le jour pour aider à prédire d’autres catastrophes naturelles liées aux changements climatiques.

« La méthodologie serait bien sûr différente, mais elle pourrait se révéler prometteuse pour le bien commun dans diverses sphères d’application », affirme le Dr Karthik Mukkavilli.