Google a développé un système de prévision des crues des rivières et des crues soudaines fondé sur l’intelligence artificielle. L’entreprise affirme que les prévisions sont actuellement disponibles dans 150 pays et qu’elles bénéficient à plus de deux milliards de personnes. Google fournit ces informations au moyen de l’outil Flood Hub. Certaines alertes apparaissent également dans les résultats de recherche et sont accessibles aux organismes et aux institutions via l’interface Flood Forecasting API.
Le projet a débuté par une expérimentation lancée par Google en Inde en 2018, qui reposait sur des données en temps réel concernant les rivières pour prévoir les inondations. Depuis, l’entreprise a élargi la portée de ses modèles afin de prévoir les crues des rivières jusqu’à sept jours à l’avance et les crues soudaines dans les zones urbaines jusqu’à 24 heures à l’avance.
Comment fonctionne le système Flood Hub ?
Les modèles traitent un vaste ensemble de données mondiales, notamment les précipitations, les niveaux d’eau des rivières, l’état de la surface terrestre et les données météorologiques. La prévision des crues des rivières repose sur deux modèles principaux : le modèle hydrologique calcule la quantité d’eau qui s’écoulera dans la rivière en fonction des conditions météorologiques et du sol, tandis que le modèle d’inondation estime les zones susceptibles d’être touchées par les inondations à partir des données relatives au débit de l’eau.
Les modèles traditionnels ont généralement besoin de données historiques locales, telles que des mesures du niveau de l’eau, pour être étalonnés. Or, les réseaux d’instruments de mesure ne sont pas disponibles dans les mêmes proportions partout dans le monde, en particulier dans les régions où le besoin d’alertes est le plus important. Google affirme que ses modèles peuvent exploiter des données provenant de différentes régions afin de fournir des prévisions dans des sites qui ne disposent pas de registres locaux suffisants.
Groundsource comble le déficit de données sur les crues soudaines en milieu urbain
L’intégration des crues soudaines en ville dans Flood Hub s’est révélée plus difficile que la prévision des crues des rivières, en raison de la rareté des capteurs et des archives historiques consacrées à ce type d’événements. Pour combler cette lacune, Google a annoncé en mars 2026 la méthodologie Groundsource, qui a utilisé le modèle Gemini pour analyser plus de 5 millions de dépêches sur les inondations au cours d’une période de 20 ans.
Ce processus a produit une base de données comprenant 2,6 millions d’inondations historiques dans plus de 150 pays. Ces données ont ensuite été intégrées à un nouveau modèle consacré aux crues soudaines en milieu urbain, désormais disponible dans Flood Hub.
Pourquoi cette avancée est-elle importante ?
La valeur des prévisions précoces ne se limite pas à l’émission d’une alerte : elles donnent aux communautés et aux organisations humanitaires le temps de prendre des mesures concrètes avant la montée des eaux. Google cite l’expérience de l’organisation GiveDirectly dans l’État nigérian de Kogi, où l’interface Flood Forecasting API a été utilisée pour transférer de l’argent à des personnes exposées aux inondations avant la montée du niveau de l’eau. Selon les résultats rapportés par l’entreprise, cette aide précoce a aidé les familles à évacuer, à protéger leurs biens et à reconstruire : les revenus ont plus que doublé, l’insécurité alimentaire a diminué de 90 % et 93 % des bénéficiaires ont déclaré être mieux préparés aux futures inondations.
Prochaines étapes et accès aux données
Les modèles de prévision des crues soudaines de Flood Hub restent limités aux zones urbaines, où les meilleures données disponibles sont actuellement accessibles. Google étudie leur extension aux crues soudaines dans les zones rurales et aux inondations côtières. L’entreprise examine également la possibilité d’utiliser la méthodologie Groundsource pour prévoir d’autres risques, tels que les vagues de chaleur et les coulées de boue.
L’entreprise affirme avoir rendu son cadre hydrologique open source, ce qui permet aux services météorologiques et hydrologiques nationaux ainsi qu’aux organismes compétents d’intégrer leurs propres données et de produire des prévisions personnalisées. Elle a également mis à disposition l’ensemble de données Groundsource et l’interface Flood Forecasting API afin de soutenir la recherche sur les inondations et les applications de résilience face aux catastrophes.