Intelligence artificielle : Des chercheurs internationaux développent un détecteur de catastrophes naturelles à partir d’images de réseaux sociaux

Des chercheurs internationaux, avec la participation de l’Universitat Oberta de Catalunya (UOC), en Espagne, ont mis au point un système de vision par ordinateur basé sur « l’apprentissage en profondeur » qui tire parti d’une base de données de plus de 1,7 million de photographies pour détecter automatiquement les catastrophes naturelles à travers des images diffusées sur les réseaux sociaux.

« Nous avons montré que la détection automatique d’incidents sur des réseaux tels que Twitter est faisable, et cela peut grandement aider les organisations d’aide humanitaire », a déclaré le professeur UOC Ágata Lapedriza, spécialiste de l’intelligence artificielle qui a participé aux travaux, dirigés par l’ Institut de technologie du Massachusetts (MIT).

La recherche a appliqué des outils de vision par ordinateur qui, une fois formés avec 1,7 million de photographies, se sont avérés efficaces pour analyser, filtrer et détecter de véritables catastrophes, telles que des inondations, des tornades ou des incendies de forêt, qui, d’autre part, sont de plus en plus fréquentes et dévastatrice en raison du changement climatique.

« Puisqu’il n’existe toujours pas d’outils pour prédire où et quand ce type d’incident aura lieu, articuler une réponse rapide et efficace des services d’urgence et de la coopération internationale est essentiel pour sauver des vies », a souligné Lapedriza.

Les chercheurs ont établi une liste de 43 catégories d’incidents naturels (avalanches, tempêtes de sable, tremblements de terre, éruptions volcaniques, sécheresses…) et différents types d’accidents avec un certain degré d’intervention humaine (avion, construction, etc.).

« Cela ouvre des portes pour que les organisations d’aide humanitaire puissent savoir plus efficacement ce qui se passe et puissent améliorer la gestion de l’aide humanitaire quand c’est nécessaire », a ajouté le spécialiste, qui envisage désormais de profiter des mêmes images de catastrophes pour quantifier l’impact. automatiquement la gravité des incidents, ou encore plus efficacement suivre leur évolution dans le temps.

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