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Les inondations représentent les catastrophes naturelles les plus fréquentes dans le monde, et leur intensité devrait s’accentuer en raison du changement climatique, rendant crucial le défi de limiter leurs impacts humains et économiques dévastateurs. L’anticipation des crues constitue une stratégie clé pour atténuer ces risques, nécessitant des modèles et outils de prévision toujours plus performants. En France, la prévision des crues repose principalement sur des modèles hydrologiques traditionnels basés sur des données empiriques ou des principes physiques, tandis que les modèles d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML), qui offrent des avantages en matière de précision et de rapidité, ne sont pas encore pleinement intégrés dans la gestion des inondation[...]

Les inondations représentent les catastrophes naturelles les plus fréquentes dans le monde, et leur intensité devrait s’accentuer en raison du changement climatique, rendant crucial le défi de limiter leurs impacts humains et économiques dévastateurs. L’anticipation des crues constitue une stratégie clé pour atténuer ces risques, nécessitant des modèles et outils de prévision toujours plus performants. En France, la prévision des crues repose principalement sur des modèles hydrologiques traditionnels basés sur des données empiriques ou des principes physiques, tandis que les modèles d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML), qui offrent des avantages en matière de précision et de rapidité, ne sont pas encore pleinement intégrés dans la gestion des inondations à l’échelle nationale. Une étude récente a mis en lumière le potentiel des modèles d’ensemble, tels que le Random Forest (RF) et le Gradient Boosting (GB), pour prévoir les crues sur deux stations hydrométriques du bassin de l’Ill. La présente étude vise à évaluer l’intérêt des modèles d’IA plus avancés, en particulier des réseaux de neurones récurrents (RNN) de type LSTM (Long Short-Term Memory), pour améliorer la prévision des hauteurs d’eau à 24 heures. Ces modèles utilisent des données hydrométriques (hauteur et débit des cours d’eau) et météorologiques (précipitations, humidité, température) enregistrées à un pas de temps horaire. Les résultats montrent que ces données publiques permettent une représentation précise de la dynamique hydrologique locale, et que les modèles LSTM surpassent les modèles RF et GB dans la précision de prévision à 24 heures. Ce travail démontre le potentiel des algorithmes d’IA avancés pour renforcer la prévision des crues en France en complément des modèles traditionnels et souligne l’importance d’intégrer ces outils dans les stratégies de gestion des risques d’inondation.