ENTREPRISES & STRATÉGIES — Technologies

Vendredinnovation (10/10)

Quand Twitter sert à prédire les inondations



L’Alzette, en février 2020. (Photo: Romain Gamba/Maison Moderne)

L’Alzette, en février 2020. (Photo: Romain Gamba/Maison Moderne)

Tout au long de cet «été pas comme les autres», Paperjam vous emmène dans les travaux de recherche qui vont changer notre quotidien. Pour ce dernier volet, on apprend comment les réseaux sociaux pourraient aider à prévoir des phénomènes météorologiques.

Le sujet paraît éloigné en ce sec été 2020 . Pourtant, il pourrait revenir au cœur de l’actualité dans plusieurs mois si la pluie signe son retour: celui des inondations.

Aujourd’hui, les géologues les anticipent via des relevés sur place et des cartes satellites à l’instant T. «Cela pose parfois des soucis en zones urbaines, les bâtiments créent des problèmes de réflexion des signaux radar», constate Pierrick Bruneau, chercheur au Luxembourg Institute of Science and Technology (List). Il développe donc avec sept autres chercheurs une nouvelle source d’informations (d’autant plus abondantes en zone urbaine): les réseaux sociaux.

Si demain, Jeanne publie sur son compte Twitter une photo des pluies impressionnantes dans sa rue, que son voisin tweete sur le même sujet, et que la commune indique sur son propre profil que la rue sera fermée, toutes ces informations pourront être regroupées par un bot utilisant l’intelligence artificielle. Un outil d’aide à la prévision qui servirait notamment aux agences gouvernementales. Même les publications qui ne sont pas géolocalisées pourraient être utilisées grâce à des mots-clés géographiques dans le texte.

Un modèle applicable à d’autres phénomènes

Après avoir aussi cherché du côté de Facebook, l’équipe de chercheurs a décidé de se concentrer sur Twitter, qui donne un meilleur accès aux publications. Démarré en 2017, le projet nommé Publimape devrait prendre fin en 2021. «Nous sommes loin de quelque chose d’opérationnel», avertit Pierrick Bruneau, qui s’attend à sortir une solution «industrialisable dans plusieurs années». Son coût, «de l’ordre de 700.000 euros», est pris en charge par le List et le Fonds national de la recherche (FNR).

Le modèle de collecte de données pour prévoir les crues pourrait ensuite se généraliser à d’autres phénomènes météorologiques, par exemple aux feux de forêt. Voire à des épidémies.