© Fabeha Monir pour Action contre la Faim
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Intelligence artificielle et climat : le Bangladesh en première ligne de l’innovation humanitaire
Le Bangladesh lutte depuis longtemps contre les effets négatifs du changement climatique.
Alors que les régions à l’est du pays souffrent d’inondations massives, en particulier pendant la saison des pluies, les zones côtières le long du golfe du Bengale subissent des cyclones et des raz-de-marée dévastateurs, qui exposent les communautés à des risques élevés.
Bien que le pays ait fait des progrès significatifs pour sauver des vies grâce à des programmes d’action précoce, tels que la diffusion d’informations, la sauvegarde des biens matériels et la minimisation des pertes, il reste encore des pistes d’amélioration pour mieux anticiper les impacts de ces catastrophes. Les modèles actuels de prévision des cyclones ne couvrent que les cyclones et les tempêtes – ils ne prévoient pas les raz-de-marée pendant les périodes non cycloniques. Pour combler cette lacune, Action contre la Faim a lancé un projet pilote SURF-IT* en collaboration avec Uttaran, son partenaire stratégique et chef de file du projet, et l’université North South de Dhaka. L’objectif est de développer un modèle de prévision des raz-de-marée utilisant l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique, capable de fournir des alertes précoces et d’inciter à des actions opportunes.
Repenser les prévisions dans les zones sinistrées
Située à des milliers de kilomètres de Dhaka, la région de Satkhira est l’une des plus vulnérables du Bangladesh sur le plan climatique. Situées près du golfe du Bengale, ses zones côtières sont fréquemment frappées par des cyclones tropicaux et des tempêtes dévastatrices. Le système d’alerte aux cyclones tropicaux avertit les communautés par le biais de réseaux mobiles, de l’internet et d’émissions de radio. Cependant, le système d’alerte pour les actions précoces est encore en cours de développement, et les populations continuent de subir des déplacements, des pertes matérielles et de multiples impacts invisibles sur leur santé et leur bien-être.
La côte de Satkhira est protégée par un réseau de digues de différentes tailles et longueurs. Ces structures relient les villages et les routes, tout en contribuant à empêcher les inondations. « Au Bangladesh, la plupart des digues sont en terre« , explique Nibraz Bahar, assistant de recherche à Uttaran. « Ces digues ont été construites entre les années 1960 et 1980, et tous les 3 ou 4 ans, nous les voyons se détériorer. Elles s’érodent et des brèches occasionnelles se forment« . Les digues ont été conçues à l’origine pour protéger les plaines inondables, permettant ainsi à l’agriculture et aux ménages de s’y installer en toute sécurité. Cependant, il n’a pas été tenu compte des marées ou des ondes de tempête, ces vagues exceptionnelles, qui atteignent parfois jusqu’à 8 mètres de haut dans cette zone, ni des brèches dans les digues.
Sumon Homaun Kabir, responsable du projet SURF-IT, se souvient des premières discussions qui ont abouti au projet résultant de ces observations et conclusions : « Contrairement à d’autres initiatives qui s’appuient sur des modèles de prévision des cyclones existants pour le partage d’informations et l’action précoce, SURF-IT se distingue. Il vise à développer un modèle de prévision des inondations basé sur l’intelligence artificielle – une approche inédite au Bangladesh« .
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Identifier les points faibles grâce à la cartographie par drone
L’une des principales innovations du projet est l’élaboration d’une carte en 3D des digues de la zone d’étude, qui permettra d’identifier avec plus de précision les points fragiles. « La digue n’est pas la même partout – sa forme et sa hauteur varient selon les endroits », explique Nibraz, responsable des prises de vue par drone pour le projet SURF-IT. « Nous travaillons à la création d’une carte en 3D de la digue à l’aide d’un drone LiDAR. Le drone capture un modèle numérique d’élévation, que nous introduisons dans le système d’intelligence artificielle ».
Le drone permet de créer une carte 3D détaillée de l’ensemble de la zone des digues, en saisissant les variations de hauteur et de structure. Cette cartographie à haute résolution aide l’équipe à mieux comprendre l’état des digues et à identifier les points faibles potentiels. « En plus de la cartographie, nous effectuons des tests de sol sur les digues afin d’évaluer leur résistance. Nous utilisons également des capteurs d’eau pour prédire la hauteur des vagues à venir« , explique Nibraz. L’équipe recueille également des données sur la vitesse de l’eau à partir de tableaux de bord internationaux, ce qui permet de compléter l’analyse.
Chaque vol de drone capture environ 200 images, générant environ 5 gigabytes de données. Toutes ces informations sont ensuite transférées à la cellule de recherche de la North South University à Dhaka, où elles sont traitées et analysées à l’aide de l’intelligence artificielle pour soutenir le développement du modèle de prévision des inondations.
Quand le savoir local rencontre la science
Dès le début du projet, il est apparu clairement que l’élaboration d’un modèle de prévision efficace ne serait pas possible sans le soutien précieux des communautés locales directement touchées par ces catastrophes. Pour le professeur Jakariya, qui travaille au département des sciences et de la gestion de l’environnement de l’université North South, ce soutien est devenu un pilier important de la collecte de données. « Les gens sont confrontés aux catastrophes climatiques depuis des générations et, au fil du temps, ils ont développé des connaissances locales remarquables« , explique le professeur Jakariya, qui a réuni des chercheurs de différentes disciplines pour travailler sur ce projet. « Nous avons discuté avec la communauté pour identifier les points faibles de la digue et comprendre pourquoi elles sont fragiles, qu’il s’agisse de la pression de l’eau ou d’autres facteurs. Ces informations viennent directement d’eux« , explique-t-il. C’est pourquoi les scientifiques travaillent en étroite collaboration avec les organisations humanitaires et locales afin de recueillir toutes les données pertinentes et de s’assurer qu’aucun facteur critique n’est négligé dans la recherche.
Le professeur Jakariya est convaincu de l’importance et du potentiel du projet, qui devrait passer à la phase de conception au début de l’année prochaine. « Au début, j’ai suggéré d’intégrer l’apprentissage automatique pour rendre le concept encore plus puissant, car il offre un grand potentiel. Cependant, je décrirais plutôt ce projet comme étant basé sur la science communautaire, ce qui nous aidera finalement à développer un système d’alerte très précis pour les communautés locales« .
L’intelligence artificielle est un élément clé du projet, utilisé pour développer un algorithme d’apprentissage automatique qui analyse de grands volumes de données provenant de capteurs, de drones, d’analyses de sol et de la cartographie des rivières. Après une série de tests et de simulations, ce projet pilote sera intégré au système national de prévision. Il sera ensuite déployé dans d’autres régions du pays, ce qui permettra d’améliorer la préparation aux catastrophes à plus grande échelle.
*SURF-IT : Spatial Surge Forecasting Using Artificial Intelligence and Community Knowledge for Inclusive and Transformative Early Actions (financé par la FCDO par l’intermédiaire du Centre de recherches pour le développement international – CRDI).
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