L'IA améliore la fiabilité mondiale des prévisions des inondations

Les gens comptent sur Google pour obtenir des informations fiables pendant les crises afin de protéger leur vie et celle de leurs proches. Les inondations, étant la catastrophe naturelle la plus courante, touchent près de 1,5 milliard de personnes — environ 19 % de la population mondiale — qui sont exposées à des risques importants dus à des inondations sévères. Non seulement les inondations menacent des vies, mais elles causent également environ 50 milliards de dollars de dommages économiques dans le monde chaque année.

Pendant la majeure partie de l'histoire, prédire les inondations avec précision à grande échelle était difficile en raison de la complexité du problème et du manque de ressources et de données nécessaires. Avec seulement une petite fraction des rivières mondiales surveillées par des jauges de débit, cela représentait un défi majeur pour la sécurité, en particulier pour les populations des pays en développement et des communautés mal desservies.

Dans un nouvel article publié dans Nature, nous explorons comment l'IA peut révolutionner les prévisions d'inondation, atteignant les zones les plus durement touchées par le changement climatique. Nos résultats montrent que l'IA nous a permis de prévoir les inondations fluviales avec plus de précision jusqu'à 7 jours à l'avance. Cela nous a permis de proposer des prévisions d'inondation dans 80 pays, couvrant 460 millions de personnes. Nous rendons également ces prévisions disponibles via Google Search, Google Maps et les notifications Android lorsque cela est possible.

Notre blog de recherche approfondit l'article, montrant comment les technologies hydrologiques globales basées sur l'IA de Google Research peuvent améliorer considérablement les prévisions d'inondation par rapport aux normes actuelles. Cela est particulièrement important dans les pays avec des données limitées sur les inondations, nous permettant d'étendre les prévisions à l'échelle mondiale. Les systèmes d'alerte précoce peuvent réduire drastiquement les décès, et des délais de prévision prolongés changent la donne pour les communautés. Notre technologie a étendu la fiabilité des prévisions globales de zéro à cinq jours en moyenne, et nous avons amélioré les prévisions en Afrique et en Asie pour égaler celles en Europe grâce à l'IA.

Ces informations sont désormais un outil pour les individus, les communautés, les gouvernements et les organisations d'aide pour prendre des mesures préventives et protéger les populations vulnérables. Le chemin n'a pas été facile, en particulier dans les zones où les données sont rares et les impacts des inondations élevés. Alors que nous publions notre dernier article, réfléchissons à quelques moments clés de notre quête pour utiliser l'IA pour des prévisions précises d'inondations fluviales :

Notre premier pilote en Inde nous a appris une leçon précieuse

Notre parcours a commencé avec un pilote dans la région de Patna, en Inde. Le Bihar, où se trouve Patna, est l'un des États indiens les plus sujets aux inondations, avec de nombreux résidents confrontés à la menace constante d'inondations dévastatrices. Nous avons collaboré avec les autorités locales et utilisé des données en temps réel pour développer des prévisions d'inondation, les intégrant dans Google Public Alerts en 2018.

Nous avons alimenté nos modèles avec un mélange d'événements historiques, de niveaux de rivières et de données topographiques, effectuant des centaines de milliers de simulations pour créer des prévisions détaillées d'inondations fluviales. Bien que cette méthode visait la précision pour des lieux spécifiques, notre objectif ultime était de relever le défi mondial. Nous croyions que l'apprentissage automatique pouvait aider à étendre les prévisions d'inondation à l'échelle mondiale.

Lancement de collaborations avec la communauté de recherche et scientifique

En 2019, nous avons élargi notre couverture des prévisions d'inondation de 12 fois, envoyant 800 000 alertes aux personnes dans les zones touchées tout en améliorant notre technologie de prévision. En explorant davantage le potentiel de l'apprentissage automatique, nous avons commencé à travailler avec des chercheurs académiques pour combiner des simulations d'inondation basées sur la physique hydrologique avec nos méthodes d'IA.

Nos recherches et les progrès avec les réseaux Long Short-Term Memory (LSTMs) pour des prévisions d'inondation précises nous ont inspirés à envisager une plateforme mondiale de prévision d'inondation de bout en bout. Cette plateforme fournirait des informations fiables, même dans les régions sans jauges d'inondation.

L'expansion des prévisions d'inondation, limitée par la disponibilité des données locales

Fort du succès de notre pilote en Inde, nous avons élargi nos prévisions à travers l'Inde et au Bangladesh, atteignant 360 millions de personnes. Nous avons géré des prévisions jusqu'à 48 heures à l'avance grâce aux avancées de notre technologie. Cependant, nos modèles dépendaient des données locales de débit, ce qui rendait l'expansion à d'autres pays difficile.

Le virage vers un modèle mondial de prévision d'inondation basé sur l'IA et l'expansion à plus de 80 pays

Constatant les limites de la dépendance aux données locales et avec les progrès de la recherche en IA, nous sommes passés à un modèle mondial. Nous avons utilisé des sources de données globales pour entraîner nos réseaux LSTM, visant à prédire les inondations même dans les zones sans données locales de débit.

En 2022, nous avons lancé la plateforme Flood Hub, offrant des prévisions dans 20 pays — dont 15 en Afrique — où les prévisions étaient auparavant limitées par le manque de données. En 2023, nous nous sommes étendus à 60 autres pays en Afrique, en Asie-Pacifique, en Europe et en Amérique du Sud et Centrale, couvrant 460 millions de personnes. Désormais, les prévisions en temps réel sur le Flood Hub sont librement accessibles à de nombreuses communautés vulnérables dans les pays en développement. Grâce à notre modèle mondial basé sur l'IA, l'accès aux prévisions d'inondation en Afrique est désormais au même niveau qu'en Europe.

Travailler en partenariat

Pour continuer à faire avancer la science et la recherche et avoir un réel impact là où c'est le plus nécessaire, nous savons que la collaboration avec les universitaires, les gouvernements locaux et les organisations internationales est cruciale.

Nous travaillons avec des groupes d'aide internationaux pour fournir des prévisions d'inondation exploitables et collaborons avec l'Organisation météorologique mondiale (WMO) pour soutenir les systèmes d'alerte précoce, en particulier l'initiative Early Warnings for All, visant à fournir à chacun des alertes précoces sur les dangers climatiques d'ici 2027. Nous étudions également comment l'IA peut relever les défis réels auxquels sont confrontées les agences nationales de prévision d'inondation.

Nous avons travaillé en étroite collaboration avec des universitaires et des organisations hydrologiques à travers des ateliers annuels et des initiatives comme notre projet Caravan, qui standardise et agrège les ensembles de données existants.

Notre voyage est loin d'être terminé

À mesure que le changement climatique s'aggrave, les inondations peuvent survenir de manière inattendue. Notre objectif est de continuer à utiliser nos recherches et technologies pour étendre notre couverture, prédire d'autres événements liés aux inondations comme les crues soudaines et urbaines, et explorer comment l'IA peut relever des défis plus larges d'adaptation au climat et de durabilité.