La question la plus urgente après un tremblement de terre est de savoir où obtenir de l’aide en premier. Les messages des équipes de terrain peuvent être incomplets ; Les dommages aux routes et aux ponts modifient également le transport. L'outil open source de Microsoft appelé HASTE vise à marquer les zones fortement endommagées en quelques heures en comparant les images satellite avant et après une catastrophe. La démonstration sur le terrain, publiée par Microsoft le 22 septembre, montre comment l'outil a été utilisé par les agences humanitaires lors des tremblements de terre de juin au Venezuela.
HASTE est l'abréviation de High-speed Assessment and Satellite Tracking for Emergencies. Les experts sélectionnent d’abord des exemples de structures endommagées et intactes dans les images. Le modèle applique les signaux qu’il reçoit de ces échantillons à une zone d’images beaucoup plus grande. Cela réduit la charge de travail requise pour marquer chaque bâtiment individuellement. Mais le résultat dépend de la qualité de l’image satellite et de la précision des échantillons sélectionnés.
Carlos Rivas, expert en catastrophes travaillant pour Catholic Relief Services, explique avoir contacté l'équipe de Microsoft après le tremblement de terre du 24 juin au Venezuela. Le lendemain matin, il avait en main l’analyse des dégâts. Une évaluation similaire aurait pris environ deux semaines avec des processus plus traditionnels, selon le responsable du programme numérique de l'organisation. Cela ne signifie pas que l'opération de sauvetage entière a été réduite de deux semaines à une journée ; Comparaison effectuée uniquement pour le temps initial de préparation de la carte des dégâts.
Selon Microsoft, HASTE a été utilisé à la suite de 23 catastrophes majeures dans 16 pays depuis 2023. Citons par exemple un tremblement de terre en Turquie, des inondations en Libye et des incendies en France. Cependant, il n’est pas dit que le même modèle fonctionne de manière inchangée dans différents types de catastrophes. Le type de dommage et l’image satellite disponible de chaque incident sont distincts ; Les experts locaux sélectionnant les échantillons font donc partie du processus.
La carte rapide ne remplace pas la vérification sur place
Dans le cas du Venezuela, l’analyse a également été transférée au réseau utilisé par le Bureau de coordination des affaires humanitaires des Nations Unies. Les équipes ont pu comparer des images et des évaluations provenant de différentes sources sur la même carte. Il est important de ne pas s’appuyer sur un seul ensemble de données lors d’une catastrophe ; Il peut y avoir des cas où la vue satellite est fermée, l'image est ancienne ou les dommages internes de la structure ne sont pas visibles de l'extérieur.
Rivas a ensuite adapté l'outil open source pour évaluer les routes et les ponts. Car même si l’on détermine l’endroit où se trouvent les dommages les plus graves, la manière dont le véhicule humanitaire y parviendra reste un problème distinct. L'organisation affirme également qu'elle suit la destination des ressources en cartographiant la distribution des tentes. Ces applications montrent que le logiciel a évolué d'un simple écran de détection de dommages vers une aide à la décision plus large.
Microsoft déclare que l'outil a également été utilisé pour une estimation précoce des dégâts lors des incendies d'août à Spokane. Les collectivités territoriales se sont ainsi dotées du premier cadre numérique pour préparer les ménages déplacés. L’évaluation officielle des dégâts intervient plus tard. L’avantage de la première carte est qu’elle aide les équipes à diriger plus rapidement des ressources limitées, plutôt que de produire des résultats définitifs.
Dans les pays à haut risque sismique, comme la Turquie, la valeur de ces outils se mesurera à l’aune de l’accès aux images et de la capacité des institutions locales à travailler ensemble. Le code open source permet l'adaptation ; des données satellitaires, une formation d’experts et une confirmation sur le terrain sont encore nécessaires. L'exemple de HASTE est qu'au lieu que l'IA remplace le décideur en cas de catastrophe, elle fournit une meilleure carte à consulter dans les premières heures.
