Le Centre européen pour les prévisions météorologiques moyennes (ECMWF) a développé un système d’apprentissage automatique appelé modèle de probabilité de feu (POF) qui prédit où les incendies de forêt sont susceptibles de s’enflammer en analysant la végétation, l’activité humaine et les données météorologiques. Contrairement aux indices de danger traditionnels qui estiment la probabilité de temps sujet aux incendies, ce modèle se concentre sur l’activité de feu réelle-offrant un outil d’alerte précoce plus précis pour la réponse et la planification des incendies de forêt. , Le modèle POF utilise une combinaison de mesures de végétation par satellite, des conditions météorologiques et des données d’allumage pour évaluer la probabilité quotidienne des incendies de forêt à travers le monde.
Il a été testé sur des données historiques de forêt en utilisant plusieurs approches d’apprentissage automatique, notamment des réseaux de neurones et des forêts aléatoires. L’équipe a constaté que XGBOost avait systématiquement livré les prédictions les plus précises. Cependant, le choix du modèle était moins important que la qualité et l’exhaustivité des données d’entrée, en particulier les données sur l’abondance de la végétation et les modèles d’allumage. “En utilisant des données sur les caractéristiques du carburant, les allumages et
l’activité de feu observée, les prédictions basées sur les données réduisent le taux de fausses alarmes des prévisions de danger élevé, améliorant leur précision. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/04/ai-wildfire-prediction.jpg”>
Le modèle s’avère efficace dans de véritables événements de forêt
L’une des forces du modèle POF dans sa vaillance réelle. Il a correctement des motifs de Wildfire précieux avant les dix jours du 20 mai. Le modèle a également démontré une précision pendant le Los Angeles Régions.
Le modèle d’IA, connu sous le nom de probabilité de feu (POF), a correctement prédit où les incendies éclateraient pendant les incendies de janvier 2025 de Los Angeles avec plus de précision que les modèles traditionnels.
plutôt que de sonder les alarmes régionales basées sur la température et le vent, le modèle POF évalue. Identifie les zones où la végétation est à la fois sèche et abondante, puis recouvre les données d’allumage humaines et naturelles pour affiner ses évaluations de probabilité. Plutôt que de fournir une cote de danger d’incendie, le modèle estime la probabilité réelle de l’occurrence du feu.
Le modèle ECMWF’s wildfire analysis blog, SPARKY plays a crucial role in determining whether vegetation is ready to burn, L’amélioration de la fiabilité des prévisions de risque d’incendie dans les zones densément forestières et de scruption.
L’activité humaine est également un composant majeur du modèle POF. Il ingère des données sur la densité de population, les réseaux routiers, l’activité de la foudre et d’autres proxys d’allumage pour simuler la probabilité d’un incendie commençant-que ce soit à travers une cigarette jetée, une étincelle d’une puissance ou une frappe de foudre. Une poussée plus large de l’IA par ECMWF, qui est devenue un acteur clé dans les prévisions améliorées de l’AI. En 2024, l’ECMWF s’est associé à Google pour lancer NeuralGCM, un modèle de prévision hybride qui fusionne l’apprentissage automatique avec la physique atmosphérique traditionnelle. NEURALGCM a démontré des performances supérieures dans les cyclones de suivi et une réduction des erreurs de prévision de la température et de l’humidité jusqu’à 50%.
Plus tard cette année-là, Google DeepMind a introduit Gencast, un système d’IA basé sur des ensembles qui a généré des prévisions de 15 jours en seulement quelques minutes en utilisant un modèle de diffusion génératif. Gencast a dépassé le propre système ENS de l’ECMWF dans 97,2% des scénarios testés.
ECMWF a également contribué au développement de Aardvark Weather, un nouveau modèle co-créé avec l’Université de Cambridge, Microsoft Research et l’Alan Turing Institute. Contrairement aux simulations basées sur la physique qui nécessitent des ressources informatiques lourdes, Aardvark contourne complètement ces exigences. Il utilise l’apprentissage en profondeur sur les données par satellite et radar en temps réel, permettant au système d’exécuter sur des ordinateurs de bureau standard-permettant des prévisions précises dans les régions avec une infrastructure limitée.
Précision AI par rapport à la disponibilité des données et à l’interprétabilité
Malgré les performances prometteuses, les modèles AI sont livrés avec des limites. Leur précision est aussi bonne que les données qu’ils ingèrent. Dans les régions dépourvues de végétation, d’allumage ou d’intrants météorologiques en temps opportun,, la qualité de la prédiction peut en souffrir. Le modèle POF, par exemple, dépend des aliments satellites à jour et des observations de la station sol pour maintenir la précision. Dans des environnements moins surveillés, ses avantages peuvent diminuer.
Un autre défi est l’interprétabilité. Les modèles traditionnels basés sur la physique offrent aux météorologues des explications physiques claires de leurs sorties, tandis que les systèmes d’apprentissage automatique se comportent souvent comme des boîtes noires. Cela peut rendre plus difficile pour les analystes et les décideurs de comprendre ou de justifier des décisions basées uniquement sur des probabilités axées sur l’IA.
Le modèle POF tente de répondre à certaines de ces préoccupations en s’appuyant sur des variables bien comprises. Target=”_ Blank”> Service de gestion des urgences Copernicus . Il est également conçu pour intégrer les commentaires et s’améliorer avec le temps car il accumule les données de performance du monde réel.
À mesure que les saisons de feu augmentent et que l’intensité des incendies de forêt augmente, des outils d’alerte précoce comme le POF deviennent essentiels. Avec une conception flexible et des performances testées dans des événements de feu majeurs, le modèle contribue déjà à la préparation mondiale en cas de catastrophe. Plutôt que d’attendre que les flammes apparaissent, cela aide les agences à planifier où et quand l’étincelle pourrait se produire.
