Comment l’IA va révolutionner la défense contre les incendies

Les incendies de forêt augmentent en nombre et en intensité, et ils causent plus de dégâts. Au cours de la première moitié de l’année dernière, les dégâts aux États-Unis ont atteint 101 milliards de dollars, dont la perte de centrales électriques, d’hôpitaux, de systèmes de communication et de systèmes d’approvisionnement en eau.

Nous avons un nombre suffisant de pompiers formés, mais la technologie actuelle n’est pas suffisante pour faire face aux niveaux de danger que nous voyons dans les incendies d’aujourd’hui.

Le problème

Le nombre d’incendies et la superficie brûlée est stupéfiante. Le Center for Disaster Philanthropy indique que « à partir du 21 août 2025, plus de 3 997 080 acres ont brûlé aux États-Unis cette année, dans 44 470 incendies ».

Ces incendies font partie d’une tendance plus large où nous voyons un risque accru d’incendie – et de perte. Les changements dans les modèles d’incendie causent de graves problèmes pour le climat, nos bâtiments et routes, la santé publique et notre économie.

Choquant, malgré le risque accru pour la sécurité personnelle et l’économie, les outils que nous utilisons pour les combattre n’ont pas changé depuis plus de cinquante ans.

Les opérations de lutte contre les incendies : une introduction

Les opérations de lutte contre les incendies sont complexes et nécessitent la participation de plusieurs niveaux. Le premier : le pompier sur le front, qui utilise des lances et des buses pour distribuer l’eau. Un bataillon est composé d’un groupe de moteurs, qui est supervisé par le chef de bataillon qui alloue les ressources. Le dernier niveau est le centre de contrôle principal, qui peut envoyer plusieurs bataillons pour combattre un incendie et même demander l’aide d’avions de lutte contre les incendies lorsque nécessaire.

Cependant, les opérateurs de pompe déterminent toujours la pression de l’eau à la main, et les buses continuent à distribuer un débit d’eau inégal. Cela se traduit par de l’eau gaspillée, de la fatigue, une efficacité réduite pour éteindre l’incendie et un risque accru de blessure en raison de la pression de l’eau inconstante.

De plus, cette méthode obsolète ne produit aucune donnée, laissant les chefs de pompiers dans l’ignorance de la performance de leurs équipes et de l’efficacité de leurs efforts de suppression.

Lutte contre les incendies manuelle et ses défis

Il y a des limites importantes avec les modèles de suppression actuels, car ils reposent sur des calculs manuels dans des situations de haute pression : les pompiers n’ont pas d’informations sur les débits de fluide idéaux ; et le personnel de commandement distribue les ressources sans analyse réelle du comportement de l’incendie ou des niveaux d’approvisionnement en eau. Sans outils prédictifs, il est exponentiellement plus difficile de suivre les nouvelles menaces.

Le lien manquant avec le matériel seul

L’accent mis sur l’équipement de lutte contre les incendies a historiquement porté sur la mécanique et son fonctionnement plutôt que sur son « intelligence ». Par conséquent, les opérateurs de pompe devaient modifier la pression manuellement tout en surveillant les jauges dans des situations critiques. Sans connaissance des débits de fluide et de la performance des buses, les pompiers sont laissés pour déterminer les dynamiques de fluide complexes dans leur tête tout en se tenant devant un incendie déchaîné.

Un modèle amélioré : prédictif, connecté, autonome

Les données sont essentielles, en particulier lorsqu’il s’agit de la suppression des incendies ; elles offrent des détails clés sur chaque moteur, le débit d’eau et la pression ; les niveaux d’eau disponibles ; quels tuyaux sont utilisés ; et l’efficacité de l’application de l’eau. Même si ces données sont bénéfiques pour les chefs de bataillon dans des situations complexes, elles ne sont plus suffisantes.

Entrez les analyses prescriptives. Elles sont utilisées dans les cartes de carburant, les applications SIG et les applications météorologiques et peuvent offrir des connaissances essentielles à l’avance, comme alerter les pompiers que l’eau va manquer ; si l’équipement est susceptible de défaillir ; et offrir des estimations sur la façon dont l’incendie peut se propager en fonction des stratégies actuelles. Les services de pompiers peuvent se préparer à l’avance plutôt que de simplement réagir aux urgences.

À l’avenir, les analyses prescriptives suggéreront des moyens d’utiliser les ressources de manière efficace. L’apprentissage par renforcement aidera les systèmes à déterminer les meilleures positions pour chaque moteur, à déterminer les débits de fluide appropriés et à trouver le moyen le plus rapide d’éteindre un incendie en utilisant le moins d’eau possible. Sur la base des données historiques, nous croyons que les analyses prescriptives pourraient réduire de 50 % l’utilisation de l’eau et doubler l’efficacité des efforts de suppression des incendies.

Changer la façon dont nous réagissons aux incendies : prédire, déployer, supprimer

L’équipement de lutte contre les incendies traditionnel ne suffit plus. Les données changent tout, et une nouvelle approche de la lutte contre les incendies – prédire, déployer, supprimer – va transformer la façon dont nous combattons les incendies.

Prédire : de réactif à proactif

Cette étape change la réponse aux incendies de réactive à proactive. En utilisant les informations provenant de systèmes connectés, nous passons de la simple analyse des données passées à l’obtention de connaissances en temps réel.

• Les modèles d’IA intelligents étudient les changements de pression et le débit de fluide dans les systèmes hydrauliques du moteur. Cela remplace les « mathématiques mentales » que les opérateurs de pompe font actuellement avec des calculs précis et basés sur la physique.

• La prévision des ressources aide à prédire quand un moteur va manquer d’eau. En analysant la vitesse à laquelle l’eau est utilisée, les commandants peuvent savoir à l’avance quand ils doivent trouver des sources d’eau supplémentaires – avant que le réservoir ne soit vide.
• Les algorithmes de maintenance prédictive aident à identifier les problèmes d’équipement, comme un joint de pompe ou une vanne cassée, des semaines avant qu’ils ne provoquent une panne pendant une intervention d’incendie. Cela aide les intervenants à éviter les problèmes cachés qui affaiblissent souvent les systèmes hérités.

Déployer : réponse immédiate

La phase « déployer » utilise les données collectées lors de la phase « prédire » pour créer une réponse immédiate. Elle sert de centre de contrôle principal sur le lieu de l’incendie, unifiant les parties qui travaillaient historiquement dans des silos séparés.

• L’allocation dynamique des ressources signifie que les composants tels que le débit d’eau, la pression et la buse sont modifiés en temps réel pour correspondre à ce qui est attendu lors d’un incendie. Lorsqu’un incendie augmente, le système peut suggérer ou modifier automatiquement la pression pour fournir la force nécessaire pour l’éteindre.
• Une couche de support décisionnel réduit les efforts mentaux importants nécessaires pour les calculs manuels. Dans des situations en constante évolution, il répond à la question : « Où le prochain moteur est-il le plus nécessaire ? »
• Le contrôle adaptatif intègre de nouvelles informations et permet au système de s’ajuster rapidement. Lorsque le vent change ou qu’un tuyau est fermé, la stratégie change en temps réel pour maintenir la sécurité et l’efficacité.

Supprimer : précision d’impact

Les informations collectées lors des phases « prédire » et « déployer » se combinent pour éteindre rapidement et efficacement les incendies en utilisant le moins de ressources possible.

• Livraison améliorée : cela change l’approche traditionnelle de « cerner et noyer », qui génère des déchets et cause des dommages inutiles, pour fournir la quantité d’eau et de pression nécessaire pour éteindre l’incendie.
• Rétroaction en temps réel : les capteurs mesurent le succès des efforts de suppression par rapport aux changements de température et à la force de la ligne de feu. Le système de rétroaction ajuste et propose des alternatives aux débits de fluide ou aux angles d’attaque actuels.
• Le processus est contrôlé via une rétroaction dans un système fermé automatisé, qui surveille en permanence ses propres performances et les ajuste en conséquence. En fin de compte, l’objectif est d’améliorer l’efficacité et la précision en veillant à ce que les efforts pour éteindre l’incendie soient toujours en avance sur lui.

Le fond du problème

La collecte de données transforme le camion de pompiers en un système intelligent qui utilise des capteurs, l’apprentissage automatique et l’analyse en temps réel pour fournir des connaissances stratégiques essentielles. Cela établit un nouveau niveau de conscience opérationnelle et un système pour la protection moderne contre les incendies.

Les pompiers peuvent changer la façon dont ils combattent les incendies en utilisant les données et l’IA, leur permettant de mesurer leur succès et de transformer les méthodes de suppression des incendies.