Annexes_ BMC
XI
cartographie complète et fiable des zones touchées par les inondations, par exemple. L’existence
d’un besoin pressant d'une approche plus avancée et innovante pour évaluer l'étendue des
inondations de manière précise et fiable est également indéniable surtout celle causée par les
submersions marines.
C'est dans ce contexte que notre projet se distingue en introduisant une nouvelle technique
pour déterminer l'étendue des catastrophes naturelles en Algérie. Cette approche novatrice repose
sur l'utilisation de technologies de pointe, telles que l'imagerie satellitaire, les logiciels et
l'intelligence artificielle, combinées à des données locales et à une expertise spécifique au contexte
algérien, pour une gestion efficace des risques et une planification stratégique pour la
prévention et l'adaptation aux inondations et d’autres catastrophes naturelles.
2/ Proposition de valeur
La valeur ajoutée de notre projet réside précisément dans l'introduction de cette nouvelle
technique, qui n’est pas utilisée actuellement en Algérie pour évaluer l'étendue des inondations
et d’autres catastrophes. En exploitant les avantages de l'imagerie satellitaire à haute résolution
et les capacités avancées des logiciels qui présentent également l'avantage de minimiser le temps
en offrant ainsi un avantage économique supplémentaire à nos clients.
De plus, notre projet intègre également l'utilisation de l'intelligence artificielle pour une analyse
avancée des risques et leur gestion. Grâce à des techniques d'intelligence artificielle avancées, nous
sommes en mesure d'exploiter de grandes quantités de données géo-spatiales et climatiques et
d'identifier des modèles, des tendances et des corrélations pour évaluer les risques de manière plus
précise. Cela permet à nos clients de prendre des décisions éclairées et de mettre en place des
mesures de gestion adaptées pour minimiser les impacts des catastrophes naturelles. Un exemple
de modèle potentiel à utiliser est AdaBoost (Adaptive Boosting). Cet algorithme de classification
consiste à associer de nombreux classificateurs de base (exemple : arbre de décision) pour
construire un ensemble classificateur plus performant. Chaque fois qu'un classificateur de base est
entraîné, les données mal classées précédemment seront reprises avec une pondération plus élevée,
dans le but que dans les itérations futures, le nouveau modèle rectifie les erreurs du précédent
modèle, ce qui permettra d'améliorer les performances globales. L'idée est que les classificateurs
devront se concentrer sur les données difficilement classables correctement.
XI
cartographie complète et fiable des zones touchées par les inondations, par exemple. L’existence
d’un besoin pressant d'une approche plus avancée et innovante pour évaluer l'étendue des
inondations de manière précise et fiable est également indéniable surtout celle causée par les
submersions marines.
C'est dans ce contexte que notre projet se distingue en introduisant une nouvelle technique
pour déterminer l'étendue des catastrophes naturelles en Algérie. Cette approche novatrice repose
sur l'utilisation de technologies de pointe, telles que l'imagerie satellitaire, les logiciels et
l'intelligence artificielle, combinées à des données locales et à une expertise spécifique au contexte
algérien, pour une gestion efficace des risques et une planification stratégique pour la
prévention et l'adaptation aux inondations et d’autres catastrophes naturelles.
2/ Proposition de valeur
La valeur ajoutée de notre projet réside précisément dans l'introduction de cette nouvelle
technique, qui n’est pas utilisée actuellement en Algérie pour évaluer l'étendue des inondations
et d’autres catastrophes. En exploitant les avantages de l'imagerie satellitaire à haute résolution
et les capacités avancées des logiciels qui présentent également l'avantage de minimiser le temps
en offrant ainsi un avantage économique supplémentaire à nos clients.
De plus, notre projet intègre également l'utilisation de l'intelligence artificielle pour une analyse
avancée des risques et leur gestion. Grâce à des techniques d'intelligence artificielle avancées, nous
sommes en mesure d'exploiter de grandes quantités de données géo-spatiales et climatiques et
d'identifier des modèles, des tendances et des corrélations pour évaluer les risques de manière plus
précise. Cela permet à nos clients de prendre des décisions éclairées et de mettre en place des
mesures de gestion adaptées pour minimiser les impacts des catastrophes naturelles. Un exemple
de modèle potentiel à utiliser est AdaBoost (Adaptive Boosting). Cet algorithme de classification
consiste à associer de nombreux classificateurs de base (exemple : arbre de décision) pour
construire un ensemble classificateur plus performant. Chaque fois qu'un classificateur de base est
entraîné, les données mal classées précédemment seront reprises avec une pondération plus élevée,
dans le but que dans les itérations futures, le nouveau modèle rectifie les erreurs du précédent
modèle, ce qui permettra d'améliorer les performances globales. L'idée est que les classificateurs
devront se concentrer sur les données difficilement classables correctement.