Un système d’alerte précoce basé sur l’intelligence artificielle peut améliorer la précision de la réponse aux accidents de pollution par pétrole de jusqu’à 25 %. Les marées noires représentent parmi les catastrophes environnementales les plus graves, pouvant gravement endommager les écosystèmes marins, perturber les communautés côtières et entraîner des pertes économiques durables. Les modèles numériques traditionnels, comme MEDSLIK-II, simulent le déplacement et la transformation des gouttelettes de pétrole dans l’eau de mer, mais leur efficacité reste limitée par la nécessité d’un ajustement manuel de paramètres physiques clés. Ce processus de calibration, bien qu’appuyé sur l’expérience des experts, peine à refléter la complexité et la variabilité des conditions réelles de l’océan et de l’atmosphère. En intégrant des algorithmes d’apprentissage automatique, le nouveau système apprend à partir de données historiques d’épandages, d’observations satellites et de conditions météorologiques, permettant une estimation bien plus fine des trajectoires du pétrole. Cette approche réduit la dépendance aux jugements subjectifs et améliore significativement la fiabilité des prévisions, notamment en cas d’événements imprévus ou de conditions extrêmes. En fournissant des informations plus précises sur l’évolution du déversement, le système permet aux équipes de secours de mieux planifier leurs interventions, de cibler les zones les plus vulnérables et d’optimiser l’utilisation des ressources. Cette avancée technologique représente une étape décisive vers une gestion plus efficace des crises environnementales, en combinant l’expertise scientifique avec la puissance de l’intelligence artificielle pour protéger les écosystèmes marins et les populations côtières.