Sécurité civile. PredictOps : un modèle prédictif d’intervention des sapeurs-pompiers à base d’intelligence artificielle

Guillaume Royer-Fey. L’idée est d’exploiter un système d’intelligence artificielle afin de garantir une qualité constante de service public dans l’intervention des forces de secours. Le projet comprend deux volets. Le premier consiste à définir un nouvel indicateur de performance du service public, afin d’améliorer la qualité de service des secours. Il est basé sur une cartographie dynamique. Il s’agit d’identifier pour chaque intervention si la réponse du service était au niveau de celle souhaitée en matière de délai de distribution des secours. En évaluant les retards, voire les ruptures de service sur chaque mission, et en menant une recherche des causes, l’on peut dégager des axes d’amélioration.

Le deuxième volet est prospectif et repose sur l’intelligence artificielle. Il a pour objectif de construire un outil opérationnel de prédiction des interventions à venir, en précisant leur échéance temporelle, leur localisation et leur nature : secours d’urgence à personne, lutte contre l’incendie, secours routier, lutte contre les risques naturels et technologiques, opérations diverses. Le but de ce modèle prédictif serait notamment de disposer au niveau du Codis d’un outil opérationnel sur une base cartographique pour anticiper les crises avant qu’elles n’arrivent. L’idéal serait de pouvoir faire une affirmation du type : « sur tel secteur dans 3 heures, les forces de secours devraient être confrontées à tel type d’intervention ».

G. R.-F. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle permet de faire mieux que les lois de probabilités arithmétiques concernant l’analyse prédictive, car elle est auto-apprenante. Nous avons développé un algorithme basé sur 1300 variables externes pouvant affecter l’activité du Sdis. Comme les données météorologiques, le trafic routier, les hauteurs de cours d’eau, l’épidémiologie… La méthode du machine learning, en analysant les événements passés tout en les combinant avec ces variables, aboutit à un classement de la pertinence de ces variables au regard du déroulement des faits. C’est ce que l’on appelle le scoring des variables : le système, au cours de l’apprentissage, apprend à att