Montée des eaux, météo extrèmes : comment de nouveaux systèmes d’IA peuvent aider les villes à mieux se préparer

Source: The Conversation – in French – By Andrea Ficchì, Postdoctoral Research Fellow, Hydrologist and Data Scientist, AXA Research Fund; Polytechnic University of Milan

Notre nouveau modèle d’intelligence artificielle permet de prévoir les ondes de tempêtes extrêmes – ces rehaussements importants du niveau de la mer sur le littoral causés par les vents d’une grande dépression – avec une grande précision, y compris dans les conditions climatiques futures. Ce modèle d’IA fonctionnant rapidement, il peut aider les chercheurs et les professionnels à mieux évaluer les risques d’inondation côtière, et à mieux planifier les mesures d’adaptation.

Le niveau de la mer monte, et avec lui, les risques liés aux événements côtiers extrêmes tels que les ondes de tempête – des élévations temporaires du niveau de la mer causées principalement par des tempêtes, qui comptent parmi les principaux facteurs à l’origine des inondations côtières. Alors que plus de 10 % de la population mondiale vit dans des régions côtières de faible altitude, la combinaison d’une élévation progressive du niveau moyen de la mer et d’événements extrêmes de plus en plus intenses représente une menace croissante.

Pour les urbanistes et les décideurs politiques chargés des zones côtières, l’enjeu principal ne réside pas seulement dans l’élévation prévue du niveau moyen de la mer, mais aussi dans l’évolution des événements extrêmes, que ce soit en matière de probabilité ou de gravité. En effet, la conception des infrastructures, l’urbanisme et la préparation aux catastrophes reposent sur des scénarios, établis scientifiquement, de tels événements extrêmes.

Cependant, la projection d’événements extrêmes liés au niveau de la mer reste un défi scientifique majeur, car ceux-ci sont le résultat d’interactions complexes et non linéaires entre les marées, les forçages atmosphériques, la dynamique océanique et les caractéristiques côtières locales.

Cela signifie que les incertitudes dans les projections de ces événements extrêmes restent en grande partie non quantifiées. Par exemple, de petites différences dans les hypothèses des modèles peuvent entraîner de grandes différences dans les résultats prévus, en particulier pour les événements extrêmes. Ces incertitudes ont des implications importantes pour les planificateurs, la protection civile et, en fin de compte, la protection des vies humaines et des biens.

À l’heure actuelle, l’efficacité des modèles d’IA ouvre de nouvelles possibilités. En effet, comme ceux-ci peuvent générer des prévisions beaucoup plus rapidement que les modèles basés sur les lois physiques, ils permettent d’explorer de vastes ensembles de scénarios futurs, ce qui serait d’un coût prohibitif si l’on utilisait uniquement des modèles traditionnels (basés sur la physique). Considérer de nombreux scénarios est particulièrement important pour évaluer les risques, car il s’agit de comprendre la probabilité d’événements rares mais catastrophiques.

Une approche combinant IA et physique pour un risque en mutation

Les modèles traditionnels fondés sur la physique, qui utilisent les lois physiques pour représenter le mouvement des eaux côtières, peuvent simuler ces processus en détail, mais ils sont coûteux en matière de calcul, ce qui rend difficile l’exploration d’un large éventail de scénarios futurs et d’incertitudes.

Parallèlement, les systèmes d’intelligence artificielle sont de plus en plus utilisés en sciences du climat, car ils offrent de nouvelles possibilités pour surmonter ces défis.

Cependant, leur fiabilité reste incertaine dans ce contexte, notamment en raison de deux défis majeurs : la représentation limitée des événements extrêmes rares mais à fort impact dans les données d’apprentissage, et la nécessité de généraliser les résultats – de manière robuste – à des conditions climatiques futures qui pourraient différer considérablement de celles observées historiquement.

L’IA et la modélisation physique sont des outils complémentaires : les modèles physiques restent essentiels pour représenter les processus sous-jacents et pour générer les données de haute qualité nécessaires à l’entraînement et à la validation des modèles d’IA, et, en fin de compte, pour instaurer la confiance dans leur homologue IA.

En combinant le réalisme physique des modèles traditionnels avec l’efficacité et la flexibilité de l’IA, les scientifiques développent une nouvelle génération d’outils pour l’évaluation des risques côtiers.

Ces outils seront essentiels pour éclairer les stratégies d’adaptation, aidant les sociétés à mieux se préparer à un avenir où les événements extrêmes liés au niveau de la mer pourraient devenir plus fréquents et plus graves.

Nos résultats suggèrent que l’IA peut être utilisée de manière fiable pour prévoir des événements extrêmes liés au niveau de la mer, rares mais à fort impact. De plus, les modèles d’IA, en permettant la génération rapide de scénarios et des tests de sensibilité, fournissent un nouvel outil pour mieux caractériser ces incertitudes.

Un nouvel « émulateur » d’IA pour la prévision des ondes de tempêtes extrêmes

Dans notre récente étude publiée dans Earth’s Future, nous avons cherché à déterminer si des modèles d’IA peuvent prédire avec précision des événements extrêmes liés au niveau de la mer, lorsqu’ils sont entraînés à émuler les résultats de simulations et de projections fondées sur la physique. En d’autres termes, nos modèles d’IA visent à apprendre à reproduire les résultats de ces modèles plus complexes, mais beaucoup plus rapidement.

Nos résultats montrent que les émulateurs d’IA parviennent à appréhender la dynamique complexe sous-jacente aux ondes de tempête et à reproduire les événements extrêmes avec une grande précision, y compris dans des scénarios futurs, par rapport aux projections disponibles jusqu’au milieu du XXIᵉ siècle.

Pour le démontrer, nous avons développé un cadre permettant d’améliorer la capacité des modèles d’IA à représenter les ondes de tempêtes extrêmes et de vérifier si leurs prévisions restent fiables dans des scénarios futurs.

Nous nous sommes concentrés sur la zone côtière de New York comme étude de cas, car elle est très exposée aux inondations côtières, avec une population dense, des infrastructures critiques et des actifs économiques majeurs – et parce qu’elle a connu des ondes de tempêtes dévastatrices dans l’histoire récente, comme lors de l’ouragan Sandy en 2012, qui a causé de nombreux décès et plus de 60 milliards de dollars (51,9 milliards d’euros) de dommages économiques.

Notre émulateur d’IA s’appuie sur des simulations fondées sur la physique (qui sont issues du Global Tide and Surge Model (GTSM), librement accessibles) non seulement pour l’entraînement, mais aussi pour évaluer sa fiabilité dans différentes conditions climatiques, y compris des scénarios futurs.

Limites actuelles et prochaines étapes

La prochaine étape consiste à tester plus en profondeur la robustesse de ces outils d’IA sur un éventail plus large de scénarios climatiques et à les intégrer dans des cadres opérationnels d’évaluation des risques ainsi que dans des services mondiaux de données climatiques fournissant des informations hydroclimatiques et côtières aux décideurs, tels que l’Aqueduct Flood Risk Analyzer et le Copernicus Climate Data Store.

Plus largement, les modèles d’IA ont le potentiel de répondre à plusieurs besoins critiques en matière d’analyse des risques côtiers, mais d’importantes lacunes subsistent.

Il s’agit notamment d’améliorer et de quantifier rigoureusement leur transférabilité à travers un large éventail de scénarios futurs, de mieux représenter les incertitudes associées aux paramètres physiques intégrés dans les données d’apprentissage, et d’évaluer dans quelle mesure ces modèles se généralisent à différentes localisations géographiques.

Il sera essentiel de clarifier les limites de leurs capacités d’extrapolation pour renforcer la confiance dans leur utilisation à des fins de prise de décision, en particulier dans des conditions inédites, dues au changement climatique et à la non-stationnarité (c’est-à-dire les changements de régimes climatiques et des phénomènes extrêmes plus intenses que ceux observés auparavant), et qui se situent donc en dehors de la fourchette couverte par les observations passées ou les simulations fondées sur la physique que nous avons utilisées pour entraîner les modèles d’IA.

Le mécénat scientifique d’AXA fait désormais partie du Fonds Axa pour le progrès humain, qui regroupe les engagements philanthropiques du Groupe et des mutuelles d’assurance Axa dans les domaines de la science, de la nature, de la solidarité et de la culture. Avant 2025, ce mécénat scientifique global était assuré par le Fonds Axa pour la recherche, qui a soutenu plus de 750 projets à travers le monde depuis sa création en 2007. Pour en savoir plus, rendez-vous sur Fonds Axa pour le progrès humain.

Andrea Ficchì a reçu une bourse de recherche postdoctorale du Fonds AXA pour la Recherche (aujourd’hui Fonds Axa pour le progrès humain) dans le cadre de l’appel à candidatures lancé conjointement par le Fonds AXA pour la Recherche et la Commission Océanographique Intergouvernementale de l’UNESCO à l’occasion de la Décennie de l’Océan.

Emiliano Longo est membre de la CMCC Foundation (Euro-Mediterranean Center on Climate Change). Il a reçu des financements de Politecnico di Milano.

– ref. Montée des eaux, météo extrèmes : comment de nouveaux systèmes d’IA peuvent aider les villes à mieux se préparer – https://theconversation.com/montee-des-eaux-meteo-extremes-comment-de-nouveaux-systemes-dia-peuvent-aider-les-villes-a-mieux-se-preparer-284465