Un outil automatique détecte les catastrophes naturelles à partir des images des réseaux sociaux

Les réseaux sociaux sont devenus une source importante d’information pour les citoyens, les médias et les autorités en cas de catastrophe naturelle. Mais comment vérifier la véracité et la pertinence des images partagées sur ces plateformes ? Des chercheurs ont développé un outil automatique capable de détecter les catastrophes naturelles à partir des images des réseaux sociaux, et de les classer selon leur type et leur localisation.

Comment fonctionne l’outil ?

L’outil, baptisé DisasterDetector, utilise l’intelligence artificielle pour analyser les images publiées sur Twitter, Instagram et Flickr. Il se base sur deux modèles : un modèle de détection d’objets, qui identifie les éléments présents dans l’image, comme les arbres, les bâtiments ou les véhicules, et un modèle de classification d’images, qui reconnaît le type de catastrophe naturelle, comme un incendie, une inondation ou un tremblement de terre.

Voici une vidéo en anglais relatant ces faits :

L’outil combine ensuite ces informations avec les données géographiques et temporelles associées à l’image, pour déterminer la localisation et la date de la catastrophe.

Quels sont les avantages de l’outil ?

L’outil présente plusieurs avantages par rapport aux méthodes traditionnelles de détection des catastrophes naturelles, qui reposent souvent sur des sources officielles ou des témoignages humains. Tout d’abord, il permet de réduire le temps de réaction et d’intervention en cas d’urgence, en fournissant une alerte rapide et précise.

Ensuite, il permet de couvrir une zone plus large et plus diversifiée, en exploitant la richesse et la variété des images partagées par les utilisateurs des réseaux sociaux. Enfin, il permet de limiter la propagation de fausses informations ou de rumeurs, en vérifiant la crédibilité et la cohérence des images.

Quels sont les défis de l’outil ?

L’outil n’est pas sans limites ni défis. Il doit faire face à plusieurs difficultés techniques, comme la qualité variable des images, la présence d’éléments parasites ou trompeurs, ou la nécessité d’adapter les modèles aux différents types de catastrophes naturelles. Il doit aussi faire face à des enjeux éthiques et sociaux, comme le respect de la vie privée des utilisateurs, la protection des données personnelles, ou la responsabilité en cas d’erreur ou de mauvaise utilisation.

Les chercheurs soulignent que leur outil n’a pas vocation à remplacer les sources humaines ou officielles, mais à les compléter et à les enrichir.