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Un outil numérique peut prévoir les avalanches aussi bien que les humains

Vue aérienne d'une coulée au-dessus des cloches d'Arpettes (VS) en 2019. [Keystone - Maxime Schmid]
Un outil numérique peut prévoir les avalanches aussi bien que les humains / Le Journal horaire / 24 sec. / le 15 juin 2022
Des chercheurs suisses ont appris à un ordinateur à estimer le danger d'avalanche. La machine, "nourrie" par une vingtaine d'années de données, s'en sort aussi bien qu'un prévisionniste expérimenté.

Les travaux des scientifiques de l'Institut WSL pour l'étude de la neige et des avalanches (SLF) ont été publiés mardi dans la revue Natural Hazards and Earth System Science.

Depuis l'hiver passé, le service de prévision d'avalanches du SLF utilise en opérationnel des évaluations du danger calculées par l'intelligence artificielle à partir de données nivologiques et météorologiques.

Taux de succès de 75%

Selon Frank Techel, prévisionniste d'avalanches, "l'ordinateur n'évalue pas les données exactement comme nous, les humains. C'est pourquoi il en vient parfois à une conclusion légèrement différente".

Les prévisionnistes profitent d'une opinion divergente de l'ordinateur pour réexaminer de manière critique leur évaluation consolidée, et éventuellement l'adapter. "C'est arrivé", poursuit le spécialiste.

"Pour la délimitation géographique précise de différents degrés de danger, les prévisions informatiques sont une véritable aide", note-t-il. De manière générale, la machine arrive à des estimations de danger correctes dans 75% des cas, un taux identique à celui d'un professionnel expérimenté.

Nouveaux tests l'hiver prochain

Le modèle numérique mis en œuvre cet hiver ne convient que pour les avalanches de neige sèche. Mais les chercheurs du SLF, eux aussi, ont progressé dans leur travail: il existe désormais des modèles, basés sur les mêmes méthodes d'apprentissage automatique, pour les avalanches de neige mouillée et pour la stabilité du manteau neigeux.

L'hiver prochain, ils seront soumis à leur tour à des tests opérationnels.

ats/gma

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