De plus en plus exposé aux effets du changement climatique, le Vietnam doit faire face à des phénomènes extrêmes : typhons, inondations, sécheresses et glissements de terrain. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un outil prometteur pour améliorer la précision des prévisions, réduire les pertes et soutenir la réponse rapide.
L’alerte précoce, premier rempart
Les experts estiment qu’un avertissement émis 24 heures avant un désastre peut réduire les dommages d’environ 30 %. Alors que la fréquence et l’intensité des tempêtes et pluies diluviennes augmentent, l’alerte précoce devient un enjeu vital.
Au Vietnam, conformément à la résolution 57-NQ/TW du Bureau politique, le secteur météorologique et hydrologique a commencé à intégrer l’IA, le Big Data et la transformation numérique dans ses opérations. Depuis le début de l’année, des algorithmes d’apprentissage automatique analysent les données issues de radars, satellites et stations automatiques pour fournir des prévisions de pluie à court terme, avec une réactivité et une précision accrues.
Une aide précieuse pour les prévisionnistes
Pour le suivi des typhons en mer Orientale, l’IA est utilisée afin d’identifier l’œil de la tempête, d’évaluer son intensité et son évolution probable. Les modèles de prévision des pluies, comme le WRF, associés aux systèmes de « nowcasting (prévision immédiate)», permettent désormais d’anticiper orages, éclairs et tornades 30 minutes à trois heures avant leur occurrence dans plusieurs zones sensibles.
« Cette année, grâce à l’IA, la précision de nos prévisions a significativement progressé par rapport aux outils traditionnels », souligne Mai Van Khiem, directeur du Centre national de prévision hydrométéorologique. L’erreur moyenne de localisation du centre des typhons à 24 heures est réduite à 90–110 km, un niveau conforme aux standards régionaux.
Défis et limites
Le Vietnam reste toutefois en retrait par rapport à des pays comme le Japon, la République de Corée ou la Chine, faute d’investissements suffisants. Les stations d’observation sont encore trop peu nombreuses, l’infrastructure informatique limitée, et le traitement des données requiert des processeurs puissants et coûteux.
La mise en place d’un système d’IA global pour la prévision multi-échelles, avec un haut degré d’automatisation, est identifiée comme le grand défi scientifique et technologique du secteur.
Une stratégie de modernisation
Le ministère de l’Agriculture et de l’Environnement prévoit d’accélérer la modernisation de la météorologie nationale, en intégrant l’IA, l’Internet des objets et le Big Data dans toutes les étapes, de la collecte de données à la diffusion des alertes. Il s’agit non seulement d’améliorer la précision des prévisions, mais aussi de construire un système « intelligent » capable d’anticiper les catastrophes multirisques.
Le plan prévoit également de renforcer la formation des jeunes spécialistes, de développer une communication efficace auprès du public et de multiplier les coopérations internationales pour bénéficier d’un appui technique et technologique.
Dans un pays fortement exposé aux aléas climatiques, ces innovations représentent le premier rempart face aux catastrophes naturelles, et une condition essentielle pour protéger la population et soutenir un développement durable.
