Neige L’intelligence artificielle pour mieux prévoir les avalanches

Les chercheurs de l’Institut WSL pour l’étude de la neige et des avalanches (SLF) ont appris à un ordinateur à estimer le danger d'avalanche. La machine s'en sort aussi bien qu'un prévisionniste expérimenté.

Keystone-SDA, uc, ats

15.06.2022, 14:33

15.06.2022, 14:38

ATS

Depuis l’hiver passé, le service de prévision d’avalanches du SLF utilise en opérationnel également des évaluations du danger calculées par l’intelligence artificielle à partir de données nivologiques et météorologiques, a indiqué l'institut mercredi dans un communiqué.

Pour établir un bulletin, trois prévisionnistes sont à l’œuvre au SLF. Le matin, ils recueillent des informations: comment le temps a-t-il évolué? Quelles sont les prévisions? Que signalent les observateurs, quels sont les retours des guides de montagne et des randonneurs?

Tous trois évaluent indépendamment les uns des autres le degré de danger dans chaque région et dans les zones particulièrement touchées, et élaborent ainsi une prévision pour le jour suivant. Lors du briefing quotidien de 15h00, ils consolident leurs estimations.

Taux de succès de 75%

Lors de l’hiver écoulé, le SLF a fait pour la première fois appel à une évaluation établie par un logiciel d'apprentissage automatique «nourri» par une vingtaine d'années de données. Très souvent, ses prévisions coïncident avec celles des humains.

Selon Frank Techel, prévisionniste d’avalanches, «l’ordinateur n’évalue pas les données exactement comme nous, les humains. C’est pourquoi il en vient parfois à une conclusion légèrement différente».

Les prévisionnistes profitent d’une opinion divergente de l’ordinateur pour réexaminer de manière critique leur évaluation consolidée, et éventuellement l’adapter. «C'est arrivé», poursuit le spécialiste, cité dans le communiqué.

«Pour la délimitation géographique précise de différents degrés de danger, les prévisions informatiques sont une véritable aide», note-t-il. De manière générale, la machine arrive à des estimations de danger correctes dans 75% des cas, un taux identique à celui qu'un professionnel expérimenté.

Nouveaux tests l'hiver prochain

Le modèle numérique mis en œuvre cet hiver ne convient que pour les avalanches de neige sèche. Mais les chercheurs du SLF, eux aussi, ont progressé dans leur travail: il existe désormais des modèles, basés sur les mêmes méthodes d’apprentissage automatique, pour les avalanches de neige mouillée et pour la stabilité du manteau neigeux.

L’hiver prochain, ils seront soumis à leur tour à des tests opérationnels. Ces travaux sont publiés dans la revue Natural Hazards and Earth System Science.