Des algorithmes formés pour évaluer les risques d’avalanche révèlent des compétences comparables à celles des experts humains, comme le montrent les derniers développements à l’Institut pour l’étude de la neige et des avalanches de WSL. Ces algorithmes abordent l’évaluation des avalanches sous un angle différent, présentant à la fois des forces notables et des limites inhérentes.
Une intelligence artificielle prédit un risque d’avalanche significatif dans le sud de la Suisse pour le 10 février 2024. Un modèle de prévision exploitant des données approfondies et des techniques d’apprentissage automatique prédit un niveau de danger considérable avec une augmentation potentielle. Après un essai de trois ans, le modèle d’apprentissage automatique contribue désormais au processus de prise de décision du service d’alerte sur les avalanches en ce qui concerne les assignations de niveaux de danger aux régions. La phase préliminaire a mis en évidence les prévisions fiables du modèle, bien que le prévisionniste des avalanches, Frank Techel, ait noté des imprécisions occasionnelles.
L’apprentissage automatique interprète des décennies de simulations de neige en analysant le modèle interne « SNOWPACK » du service, partiellement utilisé depuis des décennies. Cette utilisation innovante des algorithmes implique leur évaluation indépendante d’autres résultats de modèles, tels que les simulations de couverture neigeuse. Le projet, lancé en 2019 par le directeur de l’WSL, Jürg Schweizer, s’est appuyé sur une équipe multitalentueuse qui, aux côtés du Centre suisse de science des données, a utilisé une mine de données météorologiques et de simulations de neige couvrant 20 ans.
Les défis liés au développement de prévisions précises concernaient la sélection de paramètres pour affiner la précision des algorithmes et obtenir des prédictions fiables pour les niveaux d’alerte avalanche plus élevés, qui étaient rares dans l’ensemble de données. Le nom de « Palantir » a été donné par le personnel au modèle sophistiqué piloté par l’apprentissage automatique qui est issu de ces efforts.
L’intelligence artificielle dans l’évaluation des avalanches est devenue de plus en plus importante pour la sécurité et la gestion des risques en région montagneuse. L’IA offre la capacité d’analyser de vastes ensembles de données complexes qui peuvent contribuer aux prévisions d’avalanches. Cette avancée technologique soulève plusieurs questions importantes :
Questions clés :
– À quelle précision l’IA prédit-elle les avalanches par rapport aux experts humains? Bien que l’IA développée par l’Institut pour l’étude de la neige et des avalanches de WSL ait montré des compétences semblables à celles des experts humains, il est important de noter que les prédictions de l’IA comportent également une marge d’erreur. La fiabilité des prévisions peut varier en fonction des données disponibles et de la complexité de la situation.
– Quels types de données l’IA utilise-t-elle pour prédire les avalanches? Le modèle utilise des données météorologiques et des données sur le manteau neigeux historiques, des simulations de neige fournies par le modèle interne « SNOWPACK » et potentiellement d’autres sources de données pertinentes pour évaluer le risque d’avalanches.
– Quels sont les principaux défis auxquels les chercheurs sont confrontés lors du développement de l’IA pour prédire les avalanches ? L’un des défis importants dans la prédiction des avalanches pilotée par l’IA est la rareté des événements d’alerte avalanche de haut niveau dans les ensembles de données existants, ce qui peut affecter la capacité de l’IA à faire des prévisions précises pour ces situations rares mais critiques.
– Comment les experts utilisent-ils l’IA pour prendre des décisions en matière de sécurité? Les experts intègrent les prédictions de l’IA avec d’autres informations et analyses d’experts pour prendre des décisions éclairées concernant la sécurité en cas d’avalanches et les avertissements publics.
Principaux défis et controverses :
– Rareté des données: un principal défi est la rareté des données sur les événements d’avalanche de haut niveau, ce qui peut restreindre le processus d’apprentissage de l’IA et affecter la précision des prédictions.
– Sur-reliance: mettre trop l’accent sur l’IA pourrait potentiellement négliger les évaluations nuancées des experts. L’intégration de l’expertise humaine est cruciale.
– Transparence: comme pour de nombreuses applications d’IA, il existe une controverse continue concernant la nature « boîte noire » des algorithmes d’apprentissage automatique, rendant difficile la compréhension du processus de prise de décision.
– Responsabilité: déterminer la responsabilité des décisions prises sur la base des prédictions de l’IA peut être litigieux, en particulier si l’évaluation s’avère incorrecte.
Avantages :
– Efficacité : l’IA peut traiter des quantités massives de données plus rapidement que les analystes humains.
– Cohérence : l’IA offre des capacités d’analyse cohérentes sans fatigue ni biais.
– Découverte de modèles : l’IA peut mettre en lumière des modèles et des corrélations subtiles que les humains pourraient manquer.
Inconvénients :
– Compréhension limitée : l’IA n’a pas la compréhension innée que possèdent les humains et peut ne pas bien gérer les scénarios sans précédent.
– Dépendance aux données : les prédictions dépendent fortement de la qualité et de la quantité des données.
– Compréhensibilité : les processus décisionnels de l’IA peuvent être complexes et difficiles à comprendre pour les humains.
Pour ceux qui souhaitent en savoir plus sur l’intelligence artificielle et la recherche sur les avalanches, vous pouvez visiter le site Web de l’Institut pour l’étude de la neige et des avalanches de WSL. Pour plus d’informations sur l’apprentissage automatique et ses applications, une visite sur le site Web du Centre suisse de science des données pourrait être utile. Veuillez vous assurer que ces URL sont correctes avant de visiter, car je ne peux pas vérifier la validité des sites Web externes après ma limite de connaissances.