Prévenir les conséquences des catastrophes naturelles avec les big data

Comment anticiper les conséquences des catastrophes naturelles ? La réponse revient aux big data : l’analyse de grands volumes de données permet de visualiser les dégâts potentiels et donc de faciliter la mise en place de plans de résilience. Les résultats de ces analyses aident les autorités locales à prévoir les conséquences de la détérioration ou de la destruction des voies de transports, des approvisionnements en eau ou énergie, et à sensibiliser la population.

Une analyse des données suite au passage de l’ouragan Katrina sur la Nouvelle Orléans dévoile que les pertes directes ont atteint un montant de 80 milliards de dollars. De plus, au cours des sept années postérieures à la catastrophe, la ville a perdu 105 milliards de PIB, soit 15 milliards de dollars par an. Ces chiffres accablants ont incité les autorités américaines à anticiper les conséquences des prochaines catastrophes naturelles.

De son côté, à Los Angeles, l’US Geological Survey (Institut géologique des Etats-Unis) travaille avec les représentants de la ville à la mise en œuvre d’un plan de réaction en cas de séisme. En effet, selon les analyses, la faille de San Andreas devrait être l’épicentre d’un tremblement de terre majeur au cours de la prochaine décennie. 85% de l’eau de la ville passe par le sud de la faille de San Andreas or, en cas de séisme, il faudrait 18 mois de travaux pour revenir à une livraison normale et les habitants resteraient sans eau pendant environ un an. En effet, les réserves en eau sont de 6 mois.

Le plan s’appuie sur l’analyse de données pour trouver des solutions aux perturbations dans les transports, et à la rupture de l’approvisionnement en électricité, en eau et en gaz. Et pour mieux prévoir les investissements futurs…

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En complément :
un article (en anglais) sur les initiatives big data dans les pays en développement
et un autre sur les big data pour la gestion de l’eau 

 

A lire sur Business-Analytics-Info.fr :
« Au service de santé publique de Chicago, l’analyse prédictive se conjugue déjà au présent »
et « L’analyse de données au service de la réponse humanitaire »