Les drones et l'IA facilitent l'aide humanitaire dans un camp de réfugiés au Bangladesh
Points clés
Ce récit décrit les initiatives humanitaires dans un camp de réfugiés au Bangladesh, où la croissance dramatique de la population a augmenté les risques d'inondation et de glissement de terrain et les risques sanitaires. À l'aide des images de drones, de la technologie du SIG (système d’information géographique) et de l'intelligence artificielle (IA), les administrateurs ont collecté des données sur les conditions du camp et établi des plans d'amélioration pour assurer la sécurité des réfugiés et la désinfection.
La résolution de nos problèmes les plus complexes, qu'il s'agisse de risques environnementaux ou de problèmes sociaux, peut commencer dans le ciel. Les drones capturent des vues exhaustives et nous inspirent de nouvelles idées que nous n'aurions jamais eu sans quitter le sol. Par ailleurs, les fonctionnalités d'apprentissage machine et d'intelligence artificielle (IA) d'aujourd'hui nous permettent d'étendre l'intérêt des images de drones et de prédire ce que l'avenir risque de nous réserver pour que nous puissions nous y préparer de manière efficace.
En tant que minorité musulmane dans un pays principalement bouddhiste, les Rohingya ont enduré des dizaines d'années de persécution ethnique et religieuse. En août 2017, les forces de sécurité birmanes ont lancé des attaques massives dans les régions majoritairement Rohingya de la Birmanie. Dans l'une des plus grandes migrations forcées de l'histoire moderne, des centaines de milliers de Rohingya ont quitté leur foyer pour fuir au Bangladesh. Un grand nombre se sont rendus aux camps de Kutupalong et Balukhali dans la ville de Cox’s Bazar. En seulement quelques semaines, la population de Kutupalong et des camps à proximité a explosé pour atteindre 500 000 réfugiés. Ces camps de réfugiés sont devenus les camps parmi les plus denses du monde.
Le camp de réfugiés de Kutupalong est le plus grand du monde, avec environ 600 000 personnes.
L'accroissement de la population a créé d'énormes défis logistiques pour l'Organisation internationale pour les migrations (IOM), qui travaille avec le gouvernement du Bangladesh et le Haut Commissariat des Nations unies pour les réfugiés (UNHCR) pour administrer les camps. Près d'un tiers du camp, y compris un quart de ses latrines et presque la moitié de ses pompes à eau manuelles, court un risque d'inondation et de glissement de terrain lors de la saison des pluies. Les précipitations plus fortes augmentent également les risques sanitaires.
L'utilisation du drone crée un événement communautaire, qui intéresse particulièrement les jeunes.
Les administrateurs souhaitent également s'asurer que le camp satisfait les objectifs de développement durable mondiaux et notamment l'objectif 6 : Garantir l’accès de tous à des services d’alimentation en eau et d’assainissement gérés de façon durable.
Utilisation de drones pour cartographier ce qui ne peut pas l'être
Pour les employés de l'IOM et du gouvernement du Bangladesh, la priorité était de visualiser l'étendue du camp afin de mieux aider les réfugiés et assurer les conditions sanitaires. Avoir une idée du nombre de réfugiés et de la manière dont ces derniers transformaient le camp de Kutupalong pouvait permettre de déterminer le moyen de les accueillir.
Les aministrateurs ont utilisé la puissance de l'imagerie, le Deep Learning, l'hydrologie et l'analyse du réseau pour mieux comprendre les installations du camp. Ils ont identifié quatre questions de base auxquelles la cartographie par drone et l'analyse pouvaient répondre :
- Quel pourcentage du camp de réfugiés n'a pas accès à des sanitaires dans un rayon de 2'30" de temps de marche ?
- Les différents types d'analyse (analyse de réseau, analyse par couverture) donnent-ils des résultats considérablement différents pour la question ci-avant ?
- Quel pourcentage de la population vit dans les zones les plus risquées en termes d'inondations et de glissements de terrain ?
- Combien de sanitaires et latrines se trouvent dans ces zones critiques ?
L'analyse des images permet de mesurer la population et les risques.
Les administrateurs ont tout d'abord identifié les jeux de données disponibles et ceux les plus utiles pour répondre à ces questions.
L'équipe a utilisé le Deep Learning pour identifier les tentes dans le camp de réfugiés.
Pour comprendre la population, elle a utilisé les images de drones et un paquetage de Deep Learning disponible hébergé par la solution ArcGIS Living Atlas of the World d'Esri. Elle a utilisé les images de drones pour obtenir les emprises des tentes et des structures construites dans les camps. Elle a pu ré-entraîner les outils d'IA dans ArcGIS, la technologie SIG (système d’information géographique) d'Esri, pour améliorer la pertinence et la précision des résultats. À partir des informations et métriques sur la densité de population et l'utilisation des sanitaires, transmises par le Haut Commissariat des Nations unies pour les réfugiés (UNHCR), elle a pu trouver des réponses à ses questions :
- Environ 1,8 % de la population n'a pas accès à des sanitaires dans un rayon de 2'30" de temps de marche et 24 % de la population doit marcher plus d'une minute pour s'y rendre.
Un tableau de bord a été créé pour surveiller le pourcentage de la population du camp de réfugiés qui n'avait pas accès à des sanitaires dans un rayon de 2'30" de temps de marche, d'après l'analyse de réseau.
- L'analyse par couverture offre un résultat comparable à celui de l'analyse de réseau. Cette approche peut permettre d'enrichir une analyse en l'absence de jeu de données de réseau routier.
- Environ 27 % de la population se trouve dans les zones les plus risquées en termes d'inondations et de glissements de terrain.
- Environ 104 latrines et 45 sanitaires se trouvent dans les zones les plus risquées en termes d'inondations et de glissements de terrain.
Un tableau de bord montre les sanitaires et latrines qui se trouvent dans des zones à fort risque d’inondation.
Extension des outils d'IA pour des données d'imagerie exhaustives
L'intelligence artificielle a également été utilisée lors de la cartographie du camp pour enrichir les données du SIG. Elle offre au SIG la possibilité de traiter automatiquement et rapidement des images complexes. Les images de drones, associées aux données cartographiques d'OpenStreetMap et d'autres partenaires, peuvent être programmées pour reconnaître et classer les entités géographiques et notamment les bâtiments, les objets fabriqués par l’homme, la végétation et le sol. (Pour réduire les problèmes liés à la protection de la vie privée, le drone vole à une altitude trop élevée pour capturer des images permettant d'identifier les personnes.) Ces images enrichies offrent aux administrateurs des camps une vue complète de la structure ad hoc de la zone. Ces informations sont intégrées à la base de données SIG, ce qui permet aux équipes de secours de visualiser la densité d'un bloc.
La combinaison des images de drones, du SIG et de l'intelligence artificielle permet également à l'équipe de comprendre le terrain sur lequel le camp est implanté. Un afflux aussi important implique un bouleversement massif de l'environnement. Si toutes les constructions humaines sont retirées de la carte, il ne reste plus que la surface au sol, ce qui offre un modèle numérique de terrain qui permet de calculer le risque de glissement de terrain et de modéliser les inondations.
Au-delà de la cartographie du camp et de l'aide à la planification et au développement du site, l'utilisation des images et du SIG pour le camp de Kutupalong a fourni une plateforme pour une vaste gamme de données. À l'aide de dispositifs mobiles, les équipes de secours du Haut Commissariat des Nations unies pour les réfugiés (UNHCR) et des autres agences peuvent accéder à divers jeux de données Cloud et obtenir les informations requises pour effectuer leur travail important.
La population estimée des camps de Kutupalong et Balukhali et des camps satellites qui se sont établis à proximité oscille autour de 900 000 réfugiés. Alors que les vols de drone continus offrent des vues à vol d'oiseau du camp, les nouvelles données fournissent un contexte au niveau du sol. Il en résulte un document numérique vivant qui évolue avec le camp et offre aux équipes de secours des renseignements exploitables pour les aider à améliorer les conditions des réfugiés.
La collecte et l'analyse de données multicouches à l'aide de drones et de l'intelligence artificielle ont des impacts importants. Ces pratiques peuvent nous aider à comprendre davantage les zones géographiques afin de mieux prendre soin de la Terre et de protéger ceux qui dépendent de ses ressources. Nous nous sommes également créé une base pour apprendre année après année et nous efforcer de résoudre nos problèmes les plus complexes.
Un tableau de bord illustre les résultats de l'analyse d'emplacement-allocation.
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