Syracuse

Commençons par comparer pour comprendre :

Intelligence Artificielle Forte (IA Forte)

• Capacités : Théoriquement capable de comprendre, apprendre et appliquer des connaissances de manière générale, comme un être humain. Elle pourrait résoudre des problèmes complexes, comprendre le contexte et prendre des décisions dans des situations imprévues.
• État Actuel : N'existe pas encore. C'est un objectif de recherche à long terme.
• Applications générales : Si elle était développée, elle pourrait être utilisée dans des domaines nécessitant une compréhension et une adaptabilité humaines, comme la médecine avancée, la recherche scientifique ou la gestion complexe.
• Applications sécurité civile : C'est l'IA ultime pour le commandant des opérations de secours. Elle serait capable de comprendre l'ensemble des données du champ d'intervention. Elle pourrait identifier les problématiques concrètes et abstraites, analyser les données du poste de commandement et les traduire en situations tactiques, proposer des actions opérationnelles, évaluer les probabilités de réussite et analyser les enjeux, permettant ainsi une valorisation en temps réel de la "valeur du sauvé".

Intelligence Artificielle Faible (IA Faible)

• Capacités : Conçue pour accomplir des tâches spécifiques et limitées. Elle ne possède pas de compréhension générale ou de conscience.
• État Actuel : Largement utilisée et présente dans de nombreuses applications courantes.
• Applications générales : Assistants numériques (Siri, Alexa), systèmes de suggestion (Netflix, Amazon), ChatGPT, LeChat, et plus encore. En somme, tout ce qui est désigné comme IA aujourd'hui.
• Applications sécurité civile : Nous l'avons vu dans les articles, cette famille d'IA est mise en œuvre dans des solutions concrètes de prédiction opérationnelle (PredictOPS), de calcul hydraulique et de propagation des feux de forêt. Sans oublier la gestion quotidienne des tâches administratives et techniques : aide à la rédaction, agents conversationnels, maintien en condition opérationnelle prédictif.

Quels sont les enjeux futurs à retenir ?

Vous l'aurez compris, lorsque l'on parle d'intelligence artificielle, le commun des mortels pense à "Skynet" de James Cameron dans Terminator, qui est l'archétype de l'IA forte. Mais la réalité d'aujourd'hui, et probablement de demain, est que les IA que nous imaginons être mises en œuvre concrètement dans nos services, en CODIS et dans les postes de commandement, appartiennent à la catégorie des IA faibles.

L'intelligence artificielle, bien qu'encore largement dominée par les IA faibles, est en constante évolution. Les avancées rapides dans les domaines du machine learning, du traitement du langage naturel, et de la vision par ordinateur laissent présager des applications toujours plus sophistiquées dans la sécurité civile. À mesure que ces technologies deviennent plus performantes, il est possible que certaines solutions évoluent pour se rapprocher de capacités quasi-« fortes », permettant des prises de décision encore plus autonomes et précises.

Cependant, l'intégration de ces IA plus puissantes soulève des questions complexes : comment garantir la fiabilité et la transparence des décisions prises par une IA dans la gestion de crise si celle-ci est suggérée par l'IA ? Comment s'assurer qu'elles restent sous contrôle humain et ne prennent pas des décisions contre-productives ou éthiquement dangereuses ? De plus, il est essentiel de veiller à ce que ces technologies soient accessibles à toutes les structures de sécurité civile, du grand SDIS au plus petit budget, sans creuser davantage le fossé technologique entre eux.

Il se pourrait donc que dans le domaine de la sécurité civile, le futur associe une intelligence artificielle forte, mais supervisée et guidée par des humains, dans le but d'optimiser les potentialités tout en réduisant au minimum les biais. La coopération entre l'homme et la machine et la fiabilité sont des enjeux à part entière de l'innovation dans notre secteur.

Ltn Ernest Werenfrid

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