L'IA peut aider les systèmes d'alerte précoce qui prédisent les impacts des événements météorologiques extrêmes tels que les sécheresses et les fortes précipitations.
L'année 2024 a de nouveau montré clairement que l'Europe est particulièrement vulnérable au changement climatique et, de différentes manières. L'Europe du Sud-Est a connu plusieurs vagues de chaleur particulièrement sévères en 2024, dont la plus longue depuis le début des records météorologiques. Il y a également eu une sécheresse prononcée là-bas.
La même année, d'autres parties de l'Europe ont connu les pires inondations depuis 2013, qui ont fait 335 vies, ont affecté environ 413 000 personnes et ont causé des dommages à environ 18 milliards d'euros. En septembre, Storm Boris a provoqué des inondations dévastatrices dans huit pays en Europe centrale et orientale, tandis que les précipitations record en octobre ont entraîné une catastrophe dans la région espagnole de Valence.
Fourtes précipitations en 2021: temps extrême avec des impacts divers
Mais les événements météorologiques extrêmes peuvent avoir des impacts très divers. L'année 2021 fournit une démonstration particulièrement bonne de ce fait. En juillet, de fortes précipitations persistantes ont entraîné une catastrophe des inondations qui a fait de nombreuses vies et a causé plusieurs milliards d'euros de dégâts, en particulier dans la vallée de l'AHR, mais aussi dans d'autres parties de la Rhénanie-Palatinate et du Rhin-Westphalie du Nord.
Une situation météorologique très similaire à Brandenburg la même année a signifié que les sols sablonneux desséchés ont finalement été à nouveau alimentés avec beaucoup d'eau. L'exemple montre que les prévisions météorologiques précises sont importantes, mais elles ne sont pas suffisantes pour réduire les dommages causés par les tempêtes. Cela s'applique non seulement aux fortes précipitations mais aussi aux sécheresses et à d'autres événements météorologiques extrêmes.
Systèmes d'alerte précoce assistés par l'IA pour aider à la prévention
Dans une étude publiée dans Communications de la natureune équipe internationale dirigée par Markus Reichstein et Vitus Benson, qui mène des recherches au Max Planck Institute for Biogéochimie de Jena, en Allemagne, ont développé un concept de nouveaux systèmes d'alerte précoce soutenus par l'intelligence artificielle. Il est destiné à aider les organisations et les institutions de contrôle des catastrophes afin de réduire les dommages causés par les sécheresses ou les fortes précipitations, par exemple, où elle pourrait être particulièrement grave.
Les organisations utilisent déjà des prévisions météorologiques extrêmes pour éviter les catastrophes par des mesures préventives ou du moins pour planifier les opérations dans les zones sinistrées à un stade précoce. Le système d'alerte précoce assisté par l'IA amélioré leur permet de déployer leurs ressources d'une manière encore plus ciblée et efficace.
« Les systèmes d'alerte précoce sont généralement conçus pour des périodes de courte durée de quelques semaines à quelques mois pour permettre des mesures de protection aiguës. Mais nous devons également penser stratégiquement aux systèmes d'alerte précoce sur des périodes plus longues – de plusieurs années à des décennies – afin de planifier et de mettre en œuvre des mesures préventives de grande envergure », explique Reichstein.
Les systèmes d'alerte précoce peuvent fournir des informations sur la façon dont les sociétés peuvent s'adapter aux événements extrêmes qui deviennent plus fréquents et plus graves en raison du changement climatique anthropiique. Cela peut signifier que l'infrastructure est élargie ou que les établissements sont déplacés pour éviter les dommages causés par les inondations. Cependant, cela peut également signifier que l'agriculture et la foresterie s'adaptent aux conditions climatiques modifiées et cultivent plus de cultures résistantes à la sécheresse que cela n'a peut-être été le cas depuis des générations.
Intégration des mesures communicatives et psychologiques
Les mesures visant à prévenir les inondations, les défaillances des cultures et les famines peuvent être très profondes et coûteuses. « Nous devons non seulement prédire les événements météorologiques extrêmes et leurs impacts possibles aussi précisément que possible », souligne Reichstein. « Il est tout aussi important d'incorporer les résultats des sciences de la communication et de la psychologie afin que les avertissements soient compris, pris au sérieux et traduits en action efficace – à la fois individuellement et politiquement. »
En conséquence, le concept d'alerte précoce présenté par Reichstein et ses collègues prévoient six modules: à commencer par des mesures temporellement et spatialement à haute résolution des impacts météorologiques extrêmes, par le biais de prévisions météorologiques précises et de prédictions des impacts écologiques et économiques, aux sciences de la communication et aux méthodes psychologiques conçues pour rendre les avertissements aussi efficaces. L'intelligence artificielle peut être utile à la fois pour prédire les dommages causés par les événements météorologiques extrêmes et pour une communication efficace par la voix, l'image et le son.
L'IA utilise des exemples pour apprendre les impacts que les événements météorologiques extrêmes ont eu dans différents endroits
Avec les modèles climatiques physiques conventionnels, il n'est pas possible de calculer exactement ce qui impacte une sécheresse ou de fortes précipitations sur différents endroits. En effet, de nombreux facteurs d'influence jouent un rôle.
« Afin de pouvoir prévoir avec précision les impacts d'un événement météorologique extrême, les conditions du sol, la végétation et la forme du terrain, par exemple, doivent être prises en compte à une échelle très locale », explique Reichstein. « Nous pouvons prédire avec une résolution de 20 mètres, c'est-à-dire pour chaque champ ou jardin, quels dommages qu'une sécheresse peut causer, par exemple. »
Ceci est rendu possible par les données étendues disponibles dans les satellites Copernicus. L'IA peut ensuite apprendre des impacts d'un événement de ce type dans une zone géologique et écologiquement comparable. L'équipe de Reichstein est déjà très bonne pour prédire comment les sécheresses affecteront différents écosystèmes. D'autres groupes de recherche ont développé des algorithmes qui peuvent prédire les impacts des événements de fortes précipitations.
Nous avons besoin d'une IA qui comprend les causalités
L'objectif est de créer des systèmes d'alerte précoce qui identifient de manière fiable les impacts de divers événements météorologiques extrêmes dans le monde, fournissent des avertissements efficaces et suggérent idéalement également des mesures pour minimiser les dommages. Mais il y a encore quelques obstacles à surmonter avant cela. Cela ne concerne pas seulement la disponibilité de données significatives et la liaison des déclarations sur les effets à grande et petite échelle.
Cela concerne également un problème qui joue actuellement un rôle majeur dans le développement ultérieur des méthodes d'intelligence artificielle en général: l'explication des décisions prises par l'IA. L'intelligence artificielle tire ses résultats des corrélations statistiques et non de celles causales.
« Cette marche a été plus sèche que jamais en Allemagne. Pour qu'un système d'alerte précoce de l'IA puisse prédire quelque chose comme ça, il ne peut pas simplement généraliser et dire que l'Allemagne n'aura pas des sécheresses aussi extrêmes en mars – elle doit se référer aux causes physiques, comme la situation météorologique générale », explique Vitus Benson.
Une application d'alerte précoce fiable pour tout le monde
L'équipe de l'Institut Max Planck pour la biogéochimie développe des systèmes qui font des recommandations plus intelligentes, en particulier en ce qui concerne la prévision des impacts des événements météorologiques extrêmes. « Les messages d'alerte précoce sont souvent encore plutôt généraux, en particulier dans le Sud mondial. Nos développements dans le domaine de la prévision des impacts de la sécheresse visent à démocratiser l'accès et à mettre à disposition Benson, même à petite information à petite échelle », a déclaré Benson.
L'équipe veut maintenant utiliser ces progrès pour d'autres conditions météorologiques extrêmes, puis fournir un système d'alerte précoce dans une application.
