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| Colloque sur les nouvelles technologies de surveillance et d’alerte précoce des catastrophes organisé le 18 mars par le ministère de l’Agriculture et de l’Environnement. |
| Photo : TT/CVN |
D’après Nguyên Xuân Hiên, directeur adjoint du Centre national de prévision hydrométéorologique, lors du récent colloque sur les nouvelles technologies de surveillance et d’alerte précoce des catastrophes, le réchauffement climatique s’accélère et les catastrophes naturelles deviennent de plus en plus graves sous l’effet de ce phénomène. Cela exige des améliorations encore plus importantes en matière de prévisions et de systèmes d’alerte météorologiques et hydrologiques.
Par conséquent, ces dernières années, le secteur météorologique et hydrologique a investi massivement dans des systèmes technologiques au service des prévisions et de l’alerte aux catastrophes.
L’IA améliore les prévisions
"Nous utilisons également des technologies de pointe pour anticiper les typhons, avec des méthodes déterministes à haute résolution (3 à 9 km) combinées à des modèles globaux (25 km) et régionaux (9 km). L’objectif est de fournir des informations aussi rapides et précoces que possible sur leur intensité et leur trajectoire, afin de soutenir les efforts de prévention et de gestion des catastrophes", a-t-il expliqué.
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| Identification automatique du typhon N°11 (Matmo) en 2025 grâce à l'IA (détermination de l'intensité et de la localisation). |
| Photo : NCHMF/CVN |
Ce responsable a indiqué que son unité a appliqué l'intelligence artificielle au suivi des typhons en développant un modèle d'apprentissage automatique combinant différents modèles individuels afin d’améliorer l’estimation de leur intensité par rapport aux modèles dynamiques.
Les résultats montrent une amélioration de 10 à 20% à une échéance d'un à deux jours. En particulier, l’estimation de l’intensité des typhons forts et très forts s’est améliorée jusqu’à trois jours.
M. Hiên estime toutefois que l’application de ces technologies au suivi et à l’alerte aux catastrophes rencontre encore de nombreuses difficultés. Par exemple, si les technologies de modélisation des trajectoires des tempêtes ont considérablement progressé ces 15 dernières années, leur intensité, elle, a à peine évolué.
Pour améliorer l’efficacité des anticipations et des alertes, il suggère de se concentrer sur quatre axes principaux : la maîtrise des technologies clés (notamment l’IA et les modèles intégrés de simulation), le développement d’un système de surveillance intelligent en temps réel, le renforcement des capacités de traitement des mégadonnées et l’amélioration de l’efficacité de la diffusion des alertes aux habitants.
L’humain reste indispensable
Quách Minh Ngọc, cheffe du Bureau de représentation de Weathernews Inc. à Hanoï, estime que, pour réaliser des prévisions précises, il est nécessaire de disposer de données d’entrée suffisantes.
Vient ensuite la question des technologies de surveillance. Selon elle, les modèles d’IA de nouvelle génération développés par Weathernews peuvent produire des analyses à très haute résolution, jusqu’à l’échelle la plus fine, et se mettre à jour en continu en quelques minutes. Cela est particulièrement crucial pour les phénomènes météorologiques extrêmes localisés, comme les fortes pluies et les inondations.
"Toutefois, le facteur le plus important reste l’humain. La technologie n’a aucune utilité si ses utilisateurs ne la comprennent pas et ne la maîtrisent pas. C’est pourquoi, dans toutes nos propositions de coopération, nous mettons l’accent sur la formation et le transfert de technologie, afin que le Vietnam puisse exploiter et développer le système de manière autonome, plutôt que de dépendre d’une véritable +boîte noire+ technologique", a-t-elle déclaré.
Dr. Nguyên Ngoc Huy, spécialiste de la recherche sur le changement climatique et de la gestion des risques de catastrophes, estime que la production de bulletins de prévisions et d’alertes n’est pas une tâche aisée pour les météorologues et hydrologues.
M. Huy illustre son propos en précisant qu’un typhon peut donner jusqu’à 12 scénarios de prévision différents au même moment. "C’est pourquoi, si nous appliquons l’IA de manière systématique à ce stade, cela peut représenter un danger, car l’IA ne peut pas remplacer les modèles mathématiques. Il est donc indispensable que des experts continuent de prendre les décisions, en utilisant l’IA uniquement comme outil de référence", a-t-il expliqué.
Quê Anh/CVN





