La modélisation des feux de forêt par l'IA transforme la manière dont les services de lutte contre les incendies prévoient, planifient et réagissent aux incendies.

La modélisation des feux de forêt par l'IA transforme la manière dont les services de lutte contre les incendies prévoient, planifient et réagissent aux feux de forêt, en permettant des décisions plus rapides et plus précises basées sur des données environnementales en temps réel.

La modélisation des feux de forêt par l'IA utilise l'apprentissage automatique et des algorithmes prédictifs pour simuler le comportement des feux de forêt dans différentes conditions. Contrairement aux modèles traditionnels, les systèmes d'IA peuvent ingérer de vastes ensembles de données - notamment la vitesse du vent, l'humidité, les charges de combustible, le terrain et l'imagerie satellite - et mettre à jour les prédictions en temps réel. Cela permet aux intervenants d'anticiper la propagation, l'intensité et la direction des incendies avec une plus grande précision.

Prévisions en temps réel et prédiction de la propagation

Les modèles d'IA modernes, tels que ceux développés par l'USC et l'UCLA, intègrent les données satellitaires et l'IA générative pour prévoir le mouvement des feux de forêt. Ces systèmes peuvent

• prédire le taux de croissance des incendies et la distance de repérage
• Identifier les zones à haut risque sur la base d'une cartographie des combustibles
• Ajuster les prévisions de manière dynamique en fonction de l'évolution des conditions.

Par exemple, les chercheurs de l'USC ont démontré que l'IA pouvait prédire avec précision la trajectoire d'un feu de forêt en utilisant des données satellitaires et des données de terrain, même lorsque les nouvelles données étaient limitées.

Une planification plus intelligente de la suppression et de l'évacuation

La modélisation de l'IA facilite la prise de décisions tactiques pendant les incendies de forêt en cours :

• guide le placement du matériel et du personnel de lutte contre les incendies
• Améliore la planification des évacuations en prévoyant les zones de congestion
• Elle permet de déterminer le moment de l'intervention et l'affectation des ressources.

L'université de l'État de Washington développe des modèles qui intègrent le comportement humain lors des évacuations, telles que celles observées lors de l'incendie Tick de 2019, afin de mieux anticiper les goulets d'étranglement et d'améliorer la sécurité publique.

🌲 Applications en matière d'atténuation et d'aménagement du territoire

Au-delà des interventions d'urgence, l'IA aide les agences à planifier à l'avance :

• FuelVision, développé par l'UCLA, utilise l'IA et l'imagerie satellite pour cartographier les combustibles des incendies de forêt avec une précision de 77 %.
• Les outils d'IA aident à identifier les zones à haut risque pour le traitement, la planification de l'utilisation des terres et la sensibilisation des communautés.

Ces capacités sont particulièrement précieuses en Alaska, où les vastes paysages isolés rendent difficile la surveillance traditionnelle. Les chercheurs de l'ASU appliquent l'IA à la modélisation des risques d'incendie dans la toundra et les forêts boréales, ce qui aide les agences à hiérarchiser les efforts d'atténuation.

⚠️ Considérations pour les agences de lutte contre les incendies

Si l'IA offre de puissants avantages, elle n'est pas infaillible. Il est conseillé aux agences de

• d'évaluer soigneusement les modèles avant de les déployer
• Comprendre les limites et les erreurs potentielles
• Maintenir la supervision humaine dans les décisions critiques

Sources : WFCA :

WFCA - Comment la modélisation des incendies de forêt par l'IA améliore la prise de décision

ASU - L'IA au service de la prévision des incendies en Alaska

https://news.asu.edu/20251028-science-and-technology-using-ai-help-predict-wildfires-alaska