Techniques intelligentes pour prévenir les incendies

Chaque été, les incendies de forêt captent l’attention des médias. Des milliers d’hectares ravagés, des communautés évacuées, des infrastructures essentielles compromises et des écosystèmes dévastés. La hausse des températures, les sécheresses prolongées et le changement climatique ont entraîné une augmentation de la fréquence, de l’intensité et de la difficulté à maîtriser ces feux.

À l’occasion de la Journée mondiale de la prévention des incendies de forêt, célébrée le 18 août, il est opportun de repenser les stratégies adoptées par les organisations et les institutions pour lutter contre le feu, ainsi que les solutions qui sont actuellement à disposition. La clé réside non seulement dans l’amélioration des ressources de lutte, mais aussi dans le renforcement des capacités de prévention.

Comme le souligne Laura Moreno Sánchez, responsable mondiale de la Distribution de l’Énergie chez Minsait (Groupe Indra), « la lutte contre les incendies ne se limite plus au terrain, mais s’étend également au monde numérique. Grâce à des technologies telles que l’IA, les capteurs environnementaux ou les images satellites, nous pouvons anticiper le feu avant qu’il ne se déclare ».

Dans cette perspective, la réponse ne se cantonne plus aux hélicoptères ou camions citerne. Elle commence bien avant, dans des laboratoires, des centres de données et des réseaux connectés qui traitent en temps réel des signaux pour détecter des motifs et éviter qu’un incendie ne débute.

Cette approche s’inscrit dans le Plan 2023-2025 de Prévention et de Lutte contre les Incendies de Forêt du Gouvernement espagnol, qui réaffirme la nécessité de progresser vers un modèle basé sur l’anticipation, la surveillance permanente et l’utilisation intensive de solutions numériques. Elle cherche également à favoriser une collaboration coordonnée entre gouvernements, entreprises et citoyens pour établir des politiques plus durables.

Des entreprises comme le Groupe Indra, avec sa filiale de transformation numérique Minsait, illustrent comment l’innovation technologique est essentielle pour anticiper les risques et renforcer la protection des territoires.

Leur proposition repose sur le concept de « blended technology », une intégration de technologies avancées qui fonctionnent de manière coordonnée. Parmi elles figurent l’IA, la vision artificielle, les capteurs environnementaux, les images satellite et la connectivité en temps réel. En combinant ces éléments, il est possible de surveiller l’environnement et de détecter des indicateurs précoces de risque, tels que des anomalies thermiques, des émissions de fumée ou des changements soudains des conditions ambiantes, même avant qu’un incendie ne survienne.

Par exemple, dans les zones boisées et le long des lignes électriques, des systèmes alliant capteurs et vision artificielle ont été déployés. Ces dispositifs, installés sur des poteaux et des tours de haute et moyenne tension, détectent la fumée, les points chauds et diverses variables environnementales telles que la température et l’humidité. Fonctionnant à l’énergie solaire, ils disposent d’un traitement local pour garantir leur efficacité, même dans les zones avec peu de connectivité, en continu. Cette technologie de Minsait est facile à installer et à entretenir, permettant de générer des alertes précoces, de mettre à jour les cartes de risque en temps réel et de coordonner une réponse plus rapide et efficace avec les services d’urgence, réduisant ainsi les temps d’intervention et limitant l’ampleur des dégâts.

« La prévention intelligente transforme les données en décisions et les décisions en temps gagné, ce qui est crucial dans ces scénarios. Investir dans l’innovation n’est pas une option : c’est une nécessité pour protéger nos territoires et avancer vers des scénarios sûrs et durables pour tous », ajoute Laura Moreno.

IA et images : un soutien précieux

Bien que l’accent soit mis sur les incendies de forêt, l’application de ces technologies va bien au-delà du milieu naturel. La même approche prédictive est utilisée dans des secteurs tels que l’énergie, la logistique, la mobilité urbaine ou la gestion des infrastructures critiques. Partout où une panne, une défaillance technique ou une situation météorologique extrême pourrait déclencher une urgence, des systèmes surveillent en arrière-plan.

Parmi ces outils, Indra a développé un système de détection précoce des incendies de forêt reposant sur des caméras thermiques et une vision panoramique à 360 degrés, permettant d’identifier automatiquement et en continu des foyers de chaleur, de jour comme de nuit. Ce système offre une localisation précise de l’origine du feu grâce à une géoréférenciation directe sur des modèles tridimensionnels du terrain, sans avoir besoin de triangulation. De plus, il intègre des stations météorologiques et des outils de simulation pour soutenir la planification de la réponse. FAEDO est déjà opérationnel dans des zones comme la Sierra del Retín (Cádiz) et sur l’île de Gran Canaria, protégeant de vastes étendues de terrain à haute sensibilité environnementale.

Ce mouvement vers une prévention intelligente dépasse également les frontières nationales. En Amérique latine, le cas du Pérou est notable, où Indra collabore avec l’agence spatiale CONIDA, combinant images satellites et analyse avancée de données pour anticiper les incendies de forêt, les inondations et les changements d’utilisation des sols. Ce système a amélioré la capacité de planification et de réponse dans des régions éloignées ou vulnérables.

Dans des contextes très différents, la logique demeure la même : transformer les données en informations utiles, et ces informations en prévention. L’innovation n’est pas seulement un outil, mais une nécessité pour réduire les risques, protéger le territoire et améliorer la coordination entre les administrations et les services d’urgence. La prévention intelligente est, en fin de compte, une voie vers une gestion plus durable, efficace et résiliente du territoire, qui convertit les données en décisions, et les décisions en temps gagné.