Lorsqu’un incendie de forêt se déclare, la différence entre un incendie contenu et un quartier détruit se mesure souvent en minutes. Une nouvelle constellation de satellites équipés d’IA, ainsi qu’un réseau terrestre croissant de caméras intelligentes, commencent à combler cet écart en détectant les incendies avant que quiconque ne compose le 911.
Un rapport publié lundi par le Guardian et Climate Central détaille comment les trois premiers satellites FireSat, mis en orbite par une fusée SpaceX en juillet, forment la première partie d'un réseau prévu de 50 satellites construits uniquement pour détecter les incendies de forêt alors qu'ils sont encore suffisamment petits pour s'arrêter. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre dernières avancées en IA.
FireSat : une constellation conçue pour le feu
Les satellites météorologiques et d'observation de la Terre existants peuvent détecter de grands incendies, mais ils manquent souvent de résolution ou reviennent trop rarement au même endroit pour détecter de petits incendies peu de temps après leur allumage. FireSat est conçu pour combler exactement cette lacune : le système est conçu pour détecter des incendies aussi petits qu'un feu de joie sur une plage et, une fois la constellation complète déployée, pour scanner chaque point de la Terre environ toutes les 20 minutes.
Les satellites utilisent des capteurs infrarouges et l’intelligence artificielle pour rechercher la chaleur qui pourrait signaler un nouvel incendie de forêt. Le système compare les nouvelles images aux précédentes et prend en compte des facteurs tels que les conditions météorologiques et les sources de chaleur à proximité avant d'envoyer des alertes aux intervenants d'urgence — une approche conçue pour identifier les véritables incendies de forêt tout en réduisant les fausses alarmes.
Réseau terrestre de Pano AI
Dans les montagnes à l'ouest de Denver, des techniciens ont récemment escaladé une tour de téléphonie cellulaire de 150 pieds pour inspecter une paire de caméras de détection d'incendies de forêt construites par Pano AI, une startup de San Francisco qui a installé plus de 1 400 caméras dans 17 États. Les caméras scannent en permanence le paysage depuis les tours et les sommets des montagnes, tandis que l'intelligence artificielle examine chaque image, à la recherche de fumée pendant la journée et de signatures thermiques la nuit tombée.
"Les algorithmes d'IA sont exécutés en permanence sur ces images pour dire" de la fumée, pas de la fumée "", a déclaré Arvind Satyam, co-fondateur de Pano AI, à Climate Central. "La nuit, nous examinons les signatures thermiques, donc la chaleur par rapport au froid. Et puis nous pouvons zoomer et valider qu'il s'agit d'un début d'incendie potentiel."
Si le système détecte un éventuel incendie, un analyste humain examine les images avant qu'une alerte ne soit transmise aux services d'incendie, un processus qui ne prend souvent que quelques minutes.
Les pompiers disent qu’une longueur d’avance est importante. "Avoir ces yeux qui peuvent nous alerter bien avant un éventuel appel au 911 en fait un outil précieux pour nous", a déclaré Brendan Finnegan, chef adjoint du West Metro Fire Rescue près de Denver.
Le système californien détecte la moitié des incendies avant le 911
La Californie a construit l'un des plus grands réseaux de caméras du pays grâce à Alert California, un système de plus de 1 200 caméras utilisé par Cal Fire. Le chef Phillip SeLegue a déclaré que le réseau détecte désormais environ la moitié de tous les incendies de forêt avant que quiconque n'appelle le 911.
Un incendie récent près de Fresno a été repéré environ 20 minutes avant que le premier appel d'urgence ne parvienne aux répartiteurs. Les pompiers sont intervenus rapidement et ont empêché l'incendie de s'étendre. "Chez Cal Fire, l'une de nos missions est de supprimer 95 % de nos incendies sur 10 acres ou moins", a déclaré SeLegue. "Ce système nous aide à atteindre cet objectif."
Le réseau de détection a gagné la confiance des commandants d'intervention. "Nous lui faisons suffisamment confiance pour que lorsque nous recevons cette détection, nous commençons déjà le processus d'envoi de ressources", a déclaré SeLegue.
Pourquoi les minutes comptent
Les incendies de forêt sont devenus l’une des catastrophes naturelles les plus destructrices aux États-Unis. Selon Climate Central, certaines régions de l’ouest des États-Unis connaissent désormais environ deux mois d’incendies de plus chaque année que dans les années 1970 – conséquence de la hausse des températures, d’une sécheresse prolongée et de périodes plus fréquentes de temps chaud, sec et venteux.
Les incendies à Spokane, dans l'État de Washington, cet été – y compris l'incendie d'Old Trails qui a brûlé des quartiers en août – sont le dernier rappel que le moment où un incendie de forêt est détecté peut être tout aussi important que l'endroit où il commence.
Les satellites et les caméras au sol sont conçus pour fonctionner ensemble : les caméras ne peuvent voir que les paysages qui se trouvent devant elles, tandis que les satellites peuvent observer de vastes étendues de forêts, de montagnes et de prairies isolées où il n'y a pas de caméras et souvent personne pour signaler un incendie. Combinés, ils donnent aux pompiers une idée plus rapide et plus complète de l’endroit où les incendies se déclarent.
Un incendie détecté rapidement et éteint alors qu’il est encore petit fait rarement la une des journaux – et c’est précisément le résultat vers lequel les pompiers travaillent. "Les incendies pour lesquels ce système nous a aidé à envoyer des ressources sont des incendies dont on ne parle pas dans les journaux", a déclaré SeLegue. "Ceux que tu ne vois pas."
Un manuel en expansion pour l'IA dans les interventions en cas de catastrophe
Le développement de la détection des incendies de forêt fait partie d’une tendance plus large de déploiement de systèmes d’IA contre les catastrophes naturelles, de la prévision de la trajectoire des cyclones à la cartographie des inondations. Ce qui distingue la couche de détection d'incendie est sa boucle fermée : les données des satellites et des caméras transitent par des classificateurs d'apprentissage automatique, sont validées par des analystes humains en quelques minutes et déclenchent une décision d'envoi - parfois avant qu'un humain ne remarque de la fumée à l'horizon.
Pour les agences de services d’urgence, les aspects économiques sont également convaincants. Les réseaux de caméras et les abonnements aux données satellite ne coûtent qu’une fraction de ce qu’un seul incendie de forêt majeur consomme en dépenses de suppression, et les systèmes s’améliorent à mesure que les images s’accumulent. Alors que la constellation FireSat est encore à quelques années d'un déploiement complet, les gains à court terme viendront du terrain : Pano AI et Alert California étendent tous deux leur empreinte, et les services d'incendie d'autres États étudient le modèle californien.
La combinaison de la couverture orbitale et de la validation au niveau du sol laisse présager un avenir dans lequel la question n'est plus de savoir si un incendie est signalé, mais combien de minutes après l'allumage le premier moteur commence à rouler.
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