L’IA peut scanner un grand nombre de publications sur les réseaux sociaux pendant les catastrophes pour guider les premiers intervenants

Lorsque les catastrophes se produisent – comme les ouragans, les incendies de forêt et les tremblements de terre – tous les secondes. Les équipes d’urgence doivent trouver des gens rapidement, envoyer de l’aide et rester organisé. Dans le monde d’aujourd’hui, l’un des moyens les plus rapides d’obtenir des informations est les médias sociaux.

Ces dernières années, les chercheurs ont exploré comment l’intelligence artificielle peut utiliser les médias sociaux pour aider pendant les urgences. Ces programmes peuvent scanner des millions de messages sur des sites tels que X, Facebook et Instagram. Cependant, la plupart des systèmes existants recherchent des modèles simples tels que des mots clés ou des images de dégâts.

Dans mes recherches en tant que scientifique de l’IA, j’ai développé de nouveaux modèles qui vont plus loin. Ils peuvent comprendre le sens et le contexte des messages – ce que les chercheurs appellent la sémantique. Cela permet d’améliorer la précision du système avec précision des personnes dans le besoin et classe les informations de sensibilisation à la situation en cas d’urgence. Les résultats montrent que ces outils peuvent donner aux équipes de sauvetage une vue plus claire de ce qui se passe sur le terrain et où l’aide est le plus nécessaire.

Des messages aux idées vitales

Les gens partagent chaque jour des milliards de messages sur les réseaux sociaux. Pendant les catastrophes, ils partagent souvent des photos, des vidéos, des messages courts et même leur emplacement. Cela crée un énorme réseau d’informations en temps réel.

Mais avec tant de messages, il est difficile pour les gens de trouver ce qui est important rapidement. C’est là que l’intelligence artificielle aide. Ces systèmes, qui utilisent l’apprentissage automatique, peuvent scanner des milliers de messages à chaque seconde, trouver des messages urgents, repérer les dégâts affichés sur les images et dire des informations réelles des rumeurs.

Pendant l’ouragan Sandy en 2012, les gens ont envoyé plus de 20 millions de tweets en six jours. Si des outils d’IA avaient été utilisés, ils auraient pu aider à trouver des personnes en danger encore plus rapidement.

AIS de formation

Les chercheurs commencent par enseigner aux programmes d’IA pour comprendre les urgences. Dans une étude que j’ai menée, j’ai examiné des milliers de publications sur les réseaux sociaux de catastrophes. Je les ai triés en groupes comme des gens qui demandent de l’aide, des bâtiments endommagés et des commentaires généraux. Ensuite, j’ai utilisé ces exemples pour former le programme pour trier les nouveaux messages en soi.

Un grand pas en avant a été d’enseigner au programme à regarder des images et des mots ensemble. Par exemple, une photo de rues inondées et un message comme « Nous sommes piégés » sont des signaux plus forts que l’un des seuls. En utilisant les deux, le système est devenu bien meilleur pour montrer où les gens avaient besoin d’aide et à quel point les dégâts étaient graves.

Trouver des informations n’est que la première étape. L’objectif principal est d’aider les équipes d’urgence à agir rapidement et de sauver des vies.

Je travaille avec des équipes d’intervention d’urgence aux États-Unis pour ajouter cette technologie à leurs systèmes. Lorsqu’une catastrophe frappe, mon programme peut montrer où une aide est nécessaire en utilisant des publications sur les réseaux sociaux. Il peut également classer ces informations par urgence, aidant les équipes de secours à utiliser leurs ressources où elles sont le plus nécessaires.

Par exemple, lors d’une inondation, mon système peut rapidement repérer où les gens demandent de l’aide et classent ces zones par urgence. Cela aide les équipes de sauvetage à agir plus rapidement et à envoyer de l’aide là où cela a le plus besoin, avant même que les rapports officiels arrivent.

Relever les défis

L’utilisation des médias sociaux pour aider pendant les catastrophes semble excellente, mais ce n’est pas toujours facile. Parfois, les gens publient des choses qui ne sont pas vraies. D’autres fois, le même message est publié plusieurs fois ou ne stipule pas clairement où se trouve le problème. Ce mélange peut rendre difficile pour le système de savoir ce qui est réel.

Pour résoudre ce problème, je travaille sur les moyens de vérifier la crédibilité d’un poste. Je regarde qui l’a publié, quels mots ils ont utilisés et si d’autres messages disent la même chose.

Je prends également l’intimité au sérieux. Je n’utilise que des articles que n’importe qui peut voir et ne jamais afficher des noms ou des détails personnels. Au lieu de cela, je regarde la vue d’ensemble pour trouver des motifs.

L’avenir de l’intelligence en cas de catastrophe

À mesure que les systèmes d’IA s’améliorent, ils sont probablement encore plus utiles pendant les catastrophes. De nouveaux outils peuvent comprendre les messages plus clairement et peuvent même nous aider à voir où les problèmes arrivent avant qu’il ne commence.

Alors que les temps extrêmes s’aggravent, les autorités ont besoin de moyens rapides pour obtenir de bonnes informations. Lorsqu’elles sont utilisées correctement, les médias sociaux peuvent montrer aux gens où l’aide est le plus nécessaire. Il peut aider à sauver des vies et à obtenir des fournitures dans les bons endroits plus rapidement.

À l’avenir, je crois que cela deviendra une partie régulière des travaux d’urgence à travers le monde. Mes recherches augmentent, mais une chose est claire: la réponse aux catastrophes n’est plus seulement des personnes sur le terrain – il s’agit également de systèmes d’IA dans le cloud.