Il ne peut y avoir aucun travail plus réactif que la lutte contre les incendies. Vous attendez que l'alarme sonne; quand c'est le cas, vous allez combattre les incendies.
Mais que se passerait-il s'il existait un algorithme permettant d'éliminer les incertitudes liées à la prévention des incendies? Et si suffisamment de données pouvaient être analysées, les services d'incendie seraient en mesure de déterminer les endroits où les incendies sont les plus susceptibles de se produire?
C'est précisément ce que fait le service d'incendie de la ville de New York (FDNY) depuis plus d'un an. À l'aide d'un outil de données appelé FireCast 2.0, il a été décidé de déterminer lequel des centaines de milliers d'immeubles de la ville est le plus à risque d'incendie. Le logiciel applique un algorithme de cinq agences de la ville, prenant en compte jusqu'à 60 facteurs de risque différents - non seulement des facteurs évidents, tels que l'âge d'un bâtiment, mais également le fait qu'il soit en cours de procédure de forclusion ou dispose d'un privilège fiscal actif. Ce n’est pas un grand bond en avant de voir pourquoi les difficultés financières d’une propriété pourraient en faire un plus grand risque d’incendie, mais jusqu’à présent, les services d’incendie n’avaient aucun moyen formel de le savoir.
En fait, il n'y a pas si longtemps, même un service d'incendie aussi sophistiqué que le FDNY surveillait les bâtiments dans les catalogues de cartes des casernes de pompiers locales. Chaque structure disposerait de sa propre carte contenant les informations de base (lors de sa construction, de sa superficie en pieds carrés, de ses matériaux de construction). À partir de là, les chefs de compagnie devaient déterminer quels bâtiments devaient être inspectés à quelle fréquence.
L'inspection des bâtiments est un élément clé de la prévention des incendies dans des villes comme New York, et comme vous vous en doutez peut-être, ce n'était pas un moyen très efficace de les gérer. En règle générale, le FDNY a eu du mal à atteindre son objectif annuel d'inspection de 10% des 330 000 bâtiments de la ville dont il est responsable. C'est un travail énorme quand on considère qu'un de ces édifices est l'Empire State Building.
Mais FireCast 2.0 a déjà simplifié ce processus, permettant au département de cibler plus précisément les bâtiments les plus exposés au feu, dont beaucoup n’avaient pas été inspectés depuis des années. Bien entendu, les inspections ne peuvent pas toujours prévenir les incendies. Des responsables du FDNY ont toutefois souligné que depuis le déploiement de FireCast 2.0 en 2013, plus de 16% des incendies dans la ville se sont produits dans des bâtiments inspectés au cours des 90 derniers jours, ce qui suggère que non seulement les structures adéquates ont-elles été déplacées vers le haut. liste, mais aussi lorsque les pompiers sont revenus combattre les incendies, ils disposaient d'informations à jour sur la disposition des bâtiments.
Devenir plus intelligent
La FDNY est satisfaite de la grande avancée qu’elle a acquise dans ce que l’on appelle la «lutte anti-incendie intelligente», mais ce n’est qu’une première étape. Plus tard cette année, le département devrait passer à FireCast 3.0, un outil encore plus puissant qui analysera trois années de données provenant de 17 agences municipales différentes pour chacun des 330 000 bâtiments. Chacun recevra un score de risque d'incendie. Mais cette liste sera mise à jour quotidiennement. Par exemple, si un bâtiment reçoit une violation des ordures, son score peut être ajouté à la liste du lendemain. La compilation des données de tous ces bâtiments ne prendra que 90 minutes, selon un rapport de la National Fire Protection Association.
Les informations traitées par FireCast 3.0 seront également beaucoup plus raffinées. FireCast 2.0 a regroupé toute la ville dans un ensemble de données volumineux. L'outil mis à niveau analysera séparément chacun des 49 districts de la ville, en se basant sur l'historique des incendies et les caractéristiques des quartiers. Il intégrera chaque jour des données provenant du système de signalement téléphonique par téléphone 311 non urgent de la ville. Cela peut sembler peu utile pour identifier les risques d’incendie, mais plus de la moitié des appels reçus via ce système sont des plaintes ou des rapports sur des bâtiments.
L'idée est de conserver un flux constant de nouvelles données entrant pour affiner l'algorithme, en espérant que la lutte contre les incendies deviendra davantage une science. Ryan Zirngibl, le responsable des données chez FireCast, a déclaré au journal de la National Fire Protection Association que l'objectif était d'identifier autant de caractéristiques des bâtiments incendiés et de les comparer à celles de bâtiments non détruits.
«Quelle est la différence entre deux bâtiments qui se ressemblent exactement, sauf qu'un bâtiment a eu un incendie», a-t-il déclaré. "Qu'est-ce que nous ne voyons pas à propos de ces bâtiments?"
Robots en mer
L'Office of Naval Research des États-Unis a récemment dévoilé une approche très différente de l'avenir de la lutte contre les incendies. Il s'agit d'un robot de 5'10 ”, pesant 143 livres, appelé SAFFiR, acronyme de« Robot de lutte contre les incendies autonome embarqué », conçu par les ingénieurs de Virginia Tech pour éteindre les incendies là où ils sont le plus dangereux - en mer.
Lors d'un récent test, SAFFiR a pu utiliser sa stéréovision infrarouge pour détecter un feu dans une épaisse fumée et manipuler un tuyau avec les mains suffisamment à l'aise pour éteindre les flammes. Peut-être plus impressionnant encore, il a montré ses jambes de mer, capable de rester debout sur un navire roulant. Selon les concepteurs de SAFFiR, cela aurait pu être leur plus grand défi.
SAFFiR a encore du chemin à faire avant de partir en mer. Il a toujours du mal à franchir les portes et les cages d'escalier. Pour le test, en fait, ses mouvements étaient contrôlés par un humain. Bien qu’il soit probablement associé à un humain pendant un certain temps, SAFFiR pourrait éventuellement être capable de bouger et de prendre des décisions par lui-même. Avec le temps, lorsqu'un incendie se déclarera sur un navire, ce sera la machine, et non l'humain, qui fera face aux flammes.
