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Intelligence artificielle au service de la prévention des inondations

Par une diminution des coûts des études de terrain, l’IA permet de délivrer des services performants à un coût accessible pour tous les gestionnaires publics et privés de l’eau.

Révolutionner la prévision des crues avec l’IA.

Les inondations causent des pertes humaines et des traumatismes significatifs. En plus de ces drames, elles génèrent des coûts économiques énormes pour les entreprises et les infrastructures, qu’ils soient directs ou indirects.

En France, ces coûts ils atteignent 650 à 800 millions d’euros par an et près d’un Français sur quatre et un emploi sur trois sont potentiellement exposés à ce risque (DGPR, 2014).

Nous comblons le manque en utilisant l’IA pour révolutionner la prévision des crues. Nos solutions innovantes protègent des vies et réduisent les pertes économiques. Adoptez notre technologie et transformez la gestion des risques d’inondation pour un avenir plus sûr.

La solution Hydr.IA.

Hydr.IA est un projet de R&D associant l’Unité Mixte de recherche HydroSciences Montpellier (HSM) et Synapse Informatique.

Ensemble, ils développent un panel de services pour la prévision hydrométéorologique basé sur l’Intelligence Artificielle (IA).

Le projet vise à proposer une gamme de services enrichie pour répondre à un besoin précis sans solution « sur étagère », permettant aux utilisateurs d’anticiper les phénomènes de crue et d’adapter les mesures de protection adéquates.

Pallier les limites des modèles physiques par l’IA.

 Limites des Modèles Physiques

Complexité des Systèmes

Les modèles physiques exigent une compréhension détaillée des systèmes hydrologiques, souvent trop complexes pour être entièrement modélisés.

Coût et Temps

Le développement et la calibration de modèles physiques peuvent être coûteux et chronophages.

Scalabilité

Difficulté à adapter les modèles à différentes échelles ou à les généraliser à de nouvelles régions.

Changements et Variabilité

Les modèles physiques peuvent ne pas bien gérer les changements non linéaires ou la variabilité extrême des conditions climatiques.

Avantage de l’IA

Apprentissage des Patterns

L’IA peut reconnaître des patterns complexes dans les données sans comprendre explicitement les processus physiques sous-jacents.

Utilisation de Données Diverses

Les modèles d’IA peuvent être entraînés avec des données hétérogènes et imparfaites, y compris des données de proxy.

Efficacité

L’IA peut réduire significativement le temps et les coûts de développement et de déploiement des modèles prédictifs.

Adaptabilité

Les modèles d’IA sont souvent plus flexibles pour s’adapter aux changements et peuvent être re-entraînés rapidement avec de nouvelles données.

Généralisation

L’IA a le potentiel de mieux généraliser et s’adapter à de nouvelles situations géographiques ou hydrologiques sans re-calibration complète.

Du fondamental à l’opérationnel : L’étendue du Deep Learning

Accompagnement dans la mise en place de modèles d'IA pour la prévision des crues et des inondations

Phase 1 - Conception et modélisation IA

Collecte de Données : définition des exigences, recherche des sources de données, acquisition et stockage des données.
Préparation de Données : nettoyage, analyse exploratoire et visualisation des données.
Modélisation : Sélection de caractéristiques, entraînement des modèles et optimisation des hyperparamètres.
Évaluation et Expansion : tests de performance, validation croisée, développement de modèles supplémentaires.

Phase 2 - Intégration du modèle dans la solution cible

Branchement d’un connecteur ML (Machine learning) dédié dans l’architecture cible.
Configuration de l’environnement de production.
Réalisation d’une campagne de tests usine et d’intégration.

Phase 3 : Déploiement, finalisation et formation

Déploiement du modèle pour utilisation en temps réel.
Validation par le gestionnaire via des tests de conformité et une recette d’acceptation.
Formation des utilisateurs et mise en situation.

Phase 4 : Gestion post-déploiement

Opérations régulières de maintenance préventive.
Revues dédiées à l’IA.

Notre ambition résumée 4 points

Démontrer que l’IA peut produire des modèles fiables et robustes en proposant un démonstrateur accessible sur le cloud.
Contrôler la pertinence des modèles d’IA générés en définissant des méthodes d’évaluation des incertitudes mises en enjeu au cours de l’apprentissage d’un modèle et dans sa phase d’exploitation.
Rationnaliser l’utilisation de l’IA pour la prévision des crues en combinant les modèles physiques existants avec l’innovation que constitue l’IA. Il convient donc d’apprendre par les données (l’IA) uniquement ce qui n’est pas représenté par les modèles à base physique.
Augmenter l’horizon de prévision en utilisant diverses sources de prévision de pluies. Ceci est mis en œuvre en utilisant des scénario de pluies prévues par des modèles météorologiques post-traités ou non.

Follow par l’exemple !

Anticiper et réagir efficacement face aux crues rapides, aux inondations et aux phénomènes de sécheresse.
Découvrez la pertinence de nos solutions au travers de différentes études de cas significatives.