Depuis 2020, le modèle d'apprentissage automatique des crues de Google Research — capable de prévoir le niveau des rivières même dans des bassins non jaugés — s'appuie sur les données du Bangladesh Water Development Board pour diffuser des alertes; en 2021, il touchait déjà 1,5 million d'utilisateurs, avec un délai d'alerte de trois heures à trois jours.
1 million
Notifications envoyées (2020 pilot)
300,000
Utilisateurs Android touchés (2020 pilot)
2.9 million
Notifications envoyées (13-31 Aug 2021)
1.5 million
Utilisateurs uniques touchés (13-31 Aug 2021)
3.5 %
Taux de clics (2021)
3 hours to 3 days
Délai de préavis de la prévision
80+ countries, ~460 million people
Couverture mondiale du modèle
Détails
Maturité
Scaling
Promoteur
Bangladesh Water Development Board (BWDB)
Période
2020-present
Mots-clés
flood forecasting, disaster early warning, machine learning, hydrology, mobile alerts
Contexte
L'Office de développement hydraulique du Bangladesh (BWDB), l'agence hydrologique nationale, s'est associé à Google Research à partir de 2020 pour superposer un modèle d'IA/apprentissage automatique de prévision des inondations aux relevés des stations hydrométriques et aux prévisions du BWDB, étendant la prévision des crues aux affluents non jaugés des systèmes fluviaux du Brahmapoutre-Jamuna et du Padma, sujets aux inondations. Des alertes localisées sont envoyées aux habitants via la Recherche Google, Google Maps et les notifications Android.
Objectifs
Fournir des alertes précoces d'inondation avec un délai de préavis de trois heures à trois jours, y compris dans des bassins isolés dépourvus de réseaux de capteurs denses.
Activités
Le modèle hybride hydrologique-hydraulique d'apprentissage automatique de Google, décrit dans un article de Nature de mars 2024, est combiné aux données en temps réel des stations hydrométriques du BWDB et à des prévisions à 5 jours. Le système s'est étendu d'un projet pilote de 2020 couvrant 36 sous-districts dans 14 districts à 55 districts et 99 sous-districts d'ici la mousson de 2021.
Résultats
Le projet pilote de 2020 a envoyé environ 1 million de notifications à quelque 300 000 utilisateurs Android. Entre le 13 et le 31 août 2021 seulement, le système étendu a envoyé 2,9 millions de notifications à 1,5 million d'utilisateurs uniques, avec un taux de clics de 3,5 %. Le modèle sous-jacent fonctionne désormais dans plus de 80 pays, touchant une estimation de 460 millions de personnes à l'échelle mondiale (un chiffre global, non spécifique au Bangladesh).
Conclusions
Les rapports de Google eux-mêmes reconnaissent la faible pénétration d'Android dans les zones isolées et exposées aux inondations que le système doit le plus atteindre, et décrivent des travaux en cours pour étendre les alertes via SMS et RVI aux utilisateurs de téléphones classiques. Aucune évaluation indépendante et spécifique au Bangladesh de la précision des prévisions par rapport aux inondations observées n'a été publiée.
Mise en œuvre
Les détails de mise en œuvre (coût, calendrier, personnel, conditions de réussite) ne sont pas encore disponibles pour cette pratique.
Sources de données
D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.
Statistics Sierra Leone et le partenariat GRID3 utilisent la détection d'empreintes de bâtiments par apprentissage automatique sur des images satellite …