Make this article seo compatible, Let there be subheadings for the article, be in french, create at least 700 words Plus d’un cinquième de la planète risque d’être victime d’inondations importantes à cause de la montée des eaux.Mais les modèles d’intelligence artificielle pourraient contribuer à sauver des vies alors que les conditions s’aggraveront dans les années à venir.Les modèles d’inondations IA étudient non seulement la météo, mais également le terrain et l’histoire à proximité. Merci pour l’enregistrement! Accédez à vos sujets favoris dans un flux personnalisé lorsque vous êtes en déplacement. téléchargez l’application Près de deux milliards de personnes sont confrontées à d’importants risques d’inondations dans le contexte de la crise climatique – et les experts s’attendent à ce que le problème ne fasse que s’aggraver, les inondations côtières étant en passe de monter en flèche d’ici 2100.Mais à mesure que les eaux montent à travers le monde, les scientifiques et les chercheurs se tournent de plus en plus vers l’intelligence artificielle pour lutter contre ce problème croissant, selon des rapports.Les sociétés de surveillance des inondations, de l’Iowa à la Norvège, utilisent l’IA pour lutter contre les dégâts causés par inondations en créant des modèles de prévision numériques qui pourraient aider à sauver des vies grâce à des alertes d’évacuation précoces et à des données cartographiques plus précises.Les villes du monde entier pourraient connaître plus de deux mètres d’inondations d’ici la fin du siècle, et au moins huit inondations majeures Les villes américaines risquent de disparaître presque entièrement d’ici 2100, notamment la Nouvelle-Orléans, Miami et New York, avait précédemment rapporté Business Insider.Les villes côtières de basse altitude sont particulièrement exposées aux dommages causés par les inondations provoquées par la montée des eaux de la mer, laissant une grande partie de la Floride sur la voie d’une destruction potentielle.Une inondation modèleSelon la BBC, les modèles d’inondations basés sur la physique et s’appuyant sur une puissance de calcul standard étaient autrefois la norme en matière de prévision des inondations.Mais ces modèles ont tendance à sous-estimer le risque réel d’inondations, a rapporté Northeastern Global News plus tôt cette année, citant un incident survenu à Waverly, dans le Tennessee, en août 2021, au cours duquel 20 personnes sont mortes après que les météorologues aient prédit deux à trois pouces de pluie, mais qui se sont retrouvées avec plus de 20.Il y a eu au moins 77 morts suite aux inondations aux États-Unis en 2023, selon le National Weather Service. Cependant, les modèles d’intelligence artificielle étudient non seulement les prévisions météorologiques, mais aussi les terres et les rivières à proximité, les informations sur le drainage de la zone et la configuration régionale pour créer des modèles prédictifs plus complets. Des habitants traversent une route endommagée par les inondations. Brian Inganga/AP Selon la BBC, l’IA dispose également d’une puissance de calcul supérieure, ce qui signifie que les modèles peuvent effectuer le travail beaucoup plus rapidement et avec moins de surveillance humaine.7Analytics est une entreprise employant l’IA, une plateforme de données sur le développement durable basée en Norvège et axée sur la gestion des risques climatiques. L’entreprise utilise déjà son modèle d’IA pour fournir des prévisions d’inondations en temps réel aux entreprises et aux autorités locales, identifiant ainsi les zones à risque, selon la BBC.Le fondateur de l’entreprise, Jonas Borland, a déclaré au média que le modèle peut prédire jusqu’à sept jours avant un événement météorologique catastrophique. »Toutes ces données tiennent compte de l’endroit où l’eau coulera et de l’endroit où elle créera des problèmes », a-t-il déclaré. « On peut vous dire que dans cinq jours vous aurez 50 cm d’eau à votre entrée, et on peut vous dire quand cela va se calmer. »Torland a déclaré au média que les dons et le financement pour le modèle ont augmenté récemment à mesure que la sensibilisation aux risques d’inondation est devenue plus courante.De grands nomsNeara, une plateforme de modélisation d’infrastructures basée à Londres, utilise l’IA pour réaliser des simulations numériques d’inondations qui aident les réseaux électriques à se préparer et à réagir aux dégâts des eaux, a rapporté la BBC. Pendant ce temps, l’Université de l’Iowa dispose également d’un modèle d’IA appelé Flood AI.Même Google s’est lancé dans le jeu de l’IA, en fournissant des alertes de crue des rivières dans plus de 80 pays grâce à sa plateforme Flood Hub, lancée au Royaume-Uni et aux États-Unis plus tôt cette année. »Les inondations sont l’une des catastrophes naturelles les plus dévastatrices et touchent des centaines de millions de personnes chaque année », a déclaré à la BBC Yossi Matias, vice-président de l’ingénierie, de la recherche et de la réponse aux crises chez Google. « Nous voulons vraiment informer les gens avant les inondations. en fait, je les ai frappés. »Le système utilise des images satellite pour prendre des photos des rivières et du terrain à proximité, que l’IA utilise ensuite pour prédire comment les rivières pourraient inonder suite à des pluies.Les chercheurs de Flood Hub ont déclaré à la BBC que le système pouvait envoyer un avertissement de deux à sept jours avant que des conditions météorologiques dévastatrices ne surviennent.Rien qu’en 2021, Google a envoyé 115 millions de messages d’alerte aux inondations à 23 millions de personnes, a écrit la société dans un article sponsorisé par Bloomberg.Selon la BBC, les modèles d’IA sont particulièrement utiles dans les endroits où les données météorologiques historiques sont limitées. »La nature de ces modèles globaux est qu’ils peuvent réellement apprendre des expériences se déroulant dans d’autres rivières où vous disposez de plus de données et de plus d’expériences historiques », a déclaré Matias à la BBC.Mais les modèles d’IA ne sont pas une solution parfaite, a déclaré au média Amy McGovern, informaticienne à l’école de météorologie de l’Université d’Oklahoma. Leur qualité dépend des données qu’ils collectent ; les endroits qui n’ont pas d’antécédents d’inondations graves restent à risque alors que l’intelligence artificielle se précipite pour recueillir suffisamment d’informations pour prédire l’issue de rares fortes pluies là-bas.
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