Des chercheurs de l’Université Bar-Ilan ont développé un modèle d’IA capable de prédire les incendies de forêt déclenchés par la foudre avec une précision supérieure à 90%, une première mondiale.
Les Dr Oren Glickman et Assaf Shmuel, en collaboration avec des experts des universités d’Ariel et Tel-Aviv, ont analysé sept années de données satellitaires combinées à des facteurs environnementaux pour créer ce système prédictif. Leurs travaux viennent d’être publiés dans Scientific Reports.
Ce qui distingue cette innovation est son approche globale qui intègre données satellitaires, météorologiques et environnementales, surpassant les modèles traditionnels limités à des analyses régionales. Les tests effectués sur des données de 2021 confirment sa remarquable fiabilité.
Face à l’augmentation des phénomènes météorologiques extrêmes liés au changement climatique, ce modèle répond à un besoin crucial. Les incendies déclenchés par la foudre sont particulièrement difficiles à anticiper et peuvent couver pendant des jours avant de devenir incontrôlables, comme lors des feux dévastateurs de Californie en 2020.
« L’apprentissage automatique offre le potentiel de révolutionner notre façon de prédire et de répondre aux feux déclenchés par la foudre, fournissant des informations qui pourraient sauver des vies et préserver les écosystèmes, » a déclaré le Dr Glickman.
