Des experts misent sur l'intelligence artificielle (IA), les cartes intelligentes et la 5G pour transformer la gestion des catastrophes en Algérie. Les experts des Nations Unies soulignent que l'Algérie est tenue d'utiliser les systèmes d'information géographique (SIG) pour faire face aux incendies et aux inondations. Le pays est confronté à une réalité qui exige le développement de nouvelles solutions numériques locales.
Le développement d'outils de prévention, de prédiction, de surveillance et d'alerte précoce est jugé essentiel, dépassant les aspects techniques pour s'intégrer à un système global de protection des populations et des biens. Mirna Abu Atta, responsable des programmes régionaux au Bureau des Nations Unies pour la réduction des risques de catastrophe (UNDRR) pour les États arabes, a affirmé que l'IA et les cartes intelligentes peuvent aider l'Algérie à passer d'une approche réactive à une approche anticipative des catastrophes.
Le défi algérien face aux catastrophes
L'Algérie a connu ces dernières années une série d'incendies de forêt et d'inondations, soulevant des interrogations sur la capacité à anticiper et à préparer les risques avant leur survenue. Les autorités et les spécialistes désignent les incendies de forêt, les inondations et les tremblements de terre comme les principaux dangers auxquels le pays est confronté.
Les incendies de forêt représentent un risque majeur nécessitant une préparation constante, en particulier dans les régions du nord et de l'est, où de vastes forêts se trouvent à proximité de zones densément peuplées. Les inondations constituent un autre risque significatif, notamment lorsque de fortes pluies provoquent une montée des niveaux des cours d'eau et une accumulation d'eau dans les zones urbaines.
L'Algérie ne part pas de zéro dans la gestion de ces risques. Un intérêt croissant est observé pour les systèmes d'information géographique (SIG), la télédétection et l'analyse de données, avec une recherche universitaire activement axée sur l'application de l'intelligence artificielle pour l'étude des catastrophes naturelles. Les cartes intelligentes peuvent identifier des zones proches des lits de rivières, des zones de basse altitude, et des quartiers devenus plus vulnérables aux inondations en raison de l'expansion urbaine.
Cartes intelligentes et IA : une nouvelle ère
Les cartes intelligentes et l'intelligence artificielle constituent la première ligne de défense contre les catastrophes. Les cartes numériques peuvent intégrer simultanément plusieurs couches d'informations, telles que la nature du terrain, la couverture végétale, les températures, les sources d'eau, les réseaux routiers et les centres de population. Lorsque ces données sont connectées à des systèmes d'IA, il devient possible de les analyser, de découvrir des relations et de les convertir en indicateurs numériques pour évaluer le niveau de risque dans chaque zone.
Pour les incendies de forêt, les systèmes d'IA peuvent établir des liens entre la température, l'humidité, la vitesse du vent, le type de végétation, le relief et la proximité des zones résidentielles afin d'identifier les secteurs nécessitant une surveillance accrue. L'IA est capable de traiter de grandes quantités de données, de les comparer avec des données historiques et d'identifier des modèles récurrents pour construire des modèles de prédiction des risques. Des recherches récentes utilisent l'IA pour analyser des images satellites et cartographier les forêts algériennes, ouvrant ainsi des perspectives pour la surveillance, la protection et la gestion des risques. Les algorithmes d'IA peuvent analyser des milliers, voire des millions, de points de données plus rapidement que les humains, révélant des modèles non visibles à l'œil nu.
Les systèmes intelligents peuvent combiner des données sur le terrain, les lits de rivières, la pente, le type de sol, les réseaux de drainage des eaux de pluie, les centres de population et les données pluviométriques pour identifier les zones sujettes à l'accumulation d'eau ou aux inondations. L'IA et les cartes intelligentes peuvent aider à identifier les zones susceptibles d'être isolées pendant les inondations, les routes qui pourraient être bloquées, et les installations nécessitant une protection ou une évacuation. L'imagerie satellitaire joue un rôle clé en surveillant de vastes zones difficiles à couvrir en permanence sur le terrain. La combinaison des cartes intelligentes avec les données de précipitations et de niveaux d'eau permet des alertes plus précises et plus précoces en cas d'inondations.
Études de cas et potentiel prédictif
Des études scientifiques menées en Algérie ont démontré la possibilité de prédire le risque d'incendie à des degrés variables, particulièrement dans l'identification des zones à risque plutôt que leur localisation et leur calendrier précis. Une étude récente concernant le massif montagneux de Djebel El Wahch dans la wilaya de Constantine a ainsi mis en évidence la possibilité d'intégrer des données climatiques, des images satellitaires et des SIG avec des facteurs tels que le terrain, la végétation et l'activité humaine pour créer des cartes de susceptibilité aux incendies. Une autre étude, publiée en 2026 sur la région des Aurès orientales, a montré le potentiel de l'utilisation de la télédétection et des SIG pour cartographier la susceptibilité aux feux de forêt en se basant sur des facteurs comme la pente, l'exposition, la couverture végétale, et la proximité des routes et des habitations. Des recherches antérieures en Algérie avaient déjà indiqué la possibilité d'utiliser l'apprentissage automatique et les modèles de réseaux neuronaux pour prédire les incendies de forêt en fonction de facteurs climatiques et environnementaux.
Dans le domaine des inondations, une étude algérienne récente portant sur la ville de M'Sila a montré la possibilité de combiner les SIG et l'apprentissage automatique pour cartographier les risques d'inondation. Une autre étude sur le bassin de Sedrata, dans la wilaya de Ouargla, a utilisé l'apprentissage automatique et l'évaluation basée sur les données pour étudier la susceptibilité aux inondations. Les images satellitaires peuvent également permettre de suivre les changements de végétation, de surveiller les impacts des incendies, de comparer les conditions avant et après une catastrophe, et d'utiliser de longues séries temporelles pour constituer des bases de données destinées à l'apprentissage de l'IA.
La construction d'une base de données historique précise des emplacements d'incendie, de leur intensité et des conditions antérieures peut améliorer les futurs modèles d'IA. Des données telles que la température, la vitesse du vent, l'humidité, l'état de la végétation, l'imagerie satellitaire et les précipitations peuvent être collectées et analysées pour identifier les zones présentant des niveaux de risque élevés. L'IA peut contribuer à identifier les zones plus sensibles à l'inflammation, en particulier pendant les périodes chaudes, sèches et venteuses. Cependant, l'IA ne peut pas prédire le moment et l'emplacement exacts d'un incendie, mais elle peut alerter qu'une zone présente un risque élevé et nécessite une surveillance et une préparation accrues. Une détection précoce d'un incendie dans une zone forestière reculée permet aux équipes d'intervention de réagir différemment, en dirigeant les ressources, en avertissant les populations proches et en ouvrant des voies d'évacuation.
Défis et perspectives d'intégration
Les spécialistes estiment que l'expansion du réseau 5G est clé pour le bon fonctionnement des systèmes d'alerte précoce. L'investissement dans les données numériques, les cartes et l'intelligence artificielle vise à améliorer les capacités d'intervention existantes plutôt qu'à les remplacer. Cependant, l'IA s'avère insuffisante sans données fiables ; des cartes obsolètes ou des informations climatiques limitées restreindraient les capacités d'apprentissage et de prédiction du système. La construction d'un système national efficace de gestion des risques exige une base de données géographique, climatique et environnementale intégrée et constamment actualisée.
Une coordination entre les différents secteurs est nécessaire, chacun détenant une partie des informations essentielles, qu'il s'agisse de la météorologie, de la foresterie, des autorités locales ou des agences d'intervention. L'élément humain demeure central dans la gestion des catastrophes ; les algorithmes indiquent les zones à haut risque mais ne fournissent pas les détails du terrain. L'IA doit être perçue comme un outil d'aide à la décision et non comme un substitut à l'humain. Le prochain défi pour l'Algérie consiste à passer des études expérimentales et des modèles à des systèmes pratiques d'utilisation quotidienne. Les résultats des cartes de risques doivent atteindre les salles d'opérations et bénéficier aux agents de la protection civile, aux forestiers, aux autorités locales et aux urbanistes. L'Algérie a besoin d'une carte nationale intelligente des risques, dynamique et mise à jour, plutôt qu'un document statique.
