Des chercheurs de l’Université Tongji en Chine révolutionnent la manière dont l’humanité peut prédire et prévenir de futures catastrophes. Ils ont développé un modèle d’intelligence artificielle (IA) capable d’identifier les points de bascule susceptibles de déclencher des effondrements écologiques, des crises financières, des pandémies et même des pannes de courant majeures.
Ces points d’inflexion représentent des moments critiques où un petit changement dans un système peut conduire à un changement irréversible, avec des conséquences graves et durables.
Bien que la prévision des catastrophes soit un domaine semé de défis et d’incertitudes, la combinaison des statistiques, des probabilités et de l’analyse historique a servi de base à de nombreuses études.
Que se cache-t-il derrière les prédictions
Cependant, les méthodes traditionnelles sont critiquées pour leur simplicité, incapables de saisir la complexité inhérente aux systèmes mondiaux. Pour relever ce défi, les scientifiques de l’Université de Tongji se sont tournés vers l’IA pour améliorer la précision de leurs prédictions.
Ils ont formé des algorithmes avancés pour identifier les moments exacts où un système pourrait subir un changement irréversible, appelé point de basculement.
Un point d'inflexion est un concept mathématique qui décrit le moment où un changement brusque et irréversible se produit dans un système. Ce concept, initialement réservé aux mathématiques, a été adopté par plusieurs autres domaines de la connaissance, comme l'écologie et l'économie, en raison de sa pertinence dans la compréhension des changements systémiques.
Comment l’IA transforme la prévision des catastrophes
Prédire les points de basculement est notoirement difficile, et déterminer exactement où et quand ces événements se produiront est un défi encore plus grand. Pour entraîner leur modèle d’IA, les chercheurs chinois ont utilisé des données historiques provenant d’événements déjà survenus.
L’un des exemples les plus significatifs est la transformation des forêts tropicales en savanes dans certaines régions d’Afrique. L’équipe a alimenté l’algorithme avec plus de 20 ans de données satellite provenant de trois régions d’Afrique centrale où cette transition s’est produite soudainement.
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Les données comprenaient des informations détaillées sur les précipitations et la couverture forestière dans deux de ces régions. À partir de ces informations, l’IA a pu prédire avec précision ce qui se passerait dans la troisième région, démontrant ainsi sa capacité à identifier les modèles conduisant à des changements environnementaux majeurs.
Les chercheurs s’efforcent désormais de mieux comprendre les modèles détectés par l’IA, un processus souvent décrit comme une « déconstruction de la boîte noire » de l’algorithme. Cette compréhension est essentielle pour appliquer le modèle à d’autres systèmes complexes, tels que les incendies de forêt, les pandémies et les crises économiques.
Prédiction et prévention : potentiel et défis avec et sans IA
Le but ultime de ces études est de permettre aux sociétés de se préparer aux changements critiques avant qu’ils ne se produisent, voire d’empêcher que ces transitions ne se produisent.
"Si une transition critique à venir peut être prédite, alors nous pouvons nous préparer au changement ou peut-être même éviter la transition, et ainsi atténuer les dégâts", a expliqué Gang Yan, professeur d'informatique à l'Université de Tongji et auteur principal de l'étude. Les résultats de la recherche ont été publiés dans la célèbre revue Examen physique et suscitent déjà des débats au sein de la communauté scientifique sur le potentiel de cette technologie à prévenir les catastrophes à l’échelle mondiale.
Malgré l’enthousiasme suscité par les premiers résultats, les chercheurs reconnaissent les défis inhérents à l’utilisation de prévisions pour prévenir les catastrophes. L’un des principaux problèmes réside dans la réaction humaine aux prédictions elles-mêmes, ce qui peut paradoxalement créer de nouveaux problèmes.
Le professeur Gang Yan illustre ce point avec un exemple tiré du contexte des transports urbains : « Même s’il peut être simple d’identifier les routes encombrées, annoncer des informations en temps réel sur les embouteillages à tous les conducteurs peut conduire au chaos. »
Il explique qu'en recevant des informations sur les embouteillages, les conducteurs peuvent modifier leurs itinéraires, ce qui pourrait alléger le trafic dans certaines zones, mais créer simultanément de nouveaux embouteillages dans d'autres. « Cette interaction dynamique rend la prévision particulièrement complexe », a conclu Yan.
Ce dilemme reflète la complexité de la prévision et de la gestion de systèmes dynamiques et interdépendants tels que le climat, les économies mondiales et les réseaux de transport. Si l’IA offre un outil puissant pour identifier des modèles et prédire les changements, l’application pratique de ces prédictions nécessite une compréhension approfondie des interactions humaines et sociales.
L’avenir de la prévention des catastrophes grâce à l’IA
Les recherches menées par l’Université de Tongji ouvrent de nouvelles possibilités en matière de prévention des catastrophes, mais elles soulèvent également des questions sur la meilleure façon d’utiliser efficacement ces prévisions.
À mesure que l’IA devient plus sophistiquée, on espère qu’elle pourra non seulement prédire les catastrophes, mais également contribuer à créer des stratégies d’atténuation qui minimisent les impacts négatifs avant qu’ils ne surviennent. La clé du succès résidera dans la capacité d’équilibrer les prévisions technologiques avec la compréhension des complexités humaines, afin de garantir que les interventions basées sur l’IA conduisent réellement à des résultats positifs pour la société.
