Smart Hydrology: Data, AI and the Future of Water Management

Hwirin Kim soutient que l'IA est la technologie la plus transformatrice pour l'hydrologie, non pas parce qu'elle remplace les experts, mais parce qu'elle renforce leur capacité à prendre de meilleures décisions. Elle met en garde contre l'idée reçue selon laquelle l'IA peut tout faire sans expertise humaine, en soulignant que les hydrologues et les experts du domaine restent indispensables. L'IA constitue un puissant outil d'appui qui augmente les capacités humaines plutôt qu'il ne les remplace.

Kim a explicitement déclaré que l'IA améliore la capacité à prendre de meilleures décisions et ne remplace pas l'expert ou l'hydrologue . Elle a averti que certaines personnes comprennent à tort que l'IA peut tout faire sans intervention humaine, ce qu'elle considère comme totalement faux . Les services hydrologiques nationaux de la Corée utilisent les prévisions d'inondations basées sur l'IA en complément de la modélisation hydrologique traditionnelle, l'IA détectant d'abord les zones les plus susceptibles d'être inondées, puis les prévisionnistes humains appliquant des méthodes traditionnelles pour une analyse plus détaillée .

Kim soutient que les résultats de prévision les plus robustes proviennent de la combinaison des modèles hydrologiques traditionnels basés sur la physique avec l'IA, plutôt que de s'appuyer sur l'une ou l'autre approche seule. La physique apporte cohérence et ancrage scientifiques, tandis que l'IA contribue à la rapidité, à la précision et à la capacité d'apprentissage à partir de grands volumes de données. Ensemble, elles produisent des résultats supérieurs à ceux de chaque méthode prise isolément.

Kim a exprimé sa conviction que l'avenir réside dans l'intelligence hybride, combinant des modèles hydrologiques basés sur la physique avec l'IA, où la physique assure la cohérence scientifique . Elle a noté que si l'IA améliore la rapidité, la précision et la capacité d'apprentissage à partir de grands volumes de données, leur combinaison produit des prévisions plus robustes que l'une ou l'autre approche seule . L'exemple de la Corée a été cité, où l'IA et la modélisation hydrologique traditionnelle sont utilisées conjointement plutôt que l'une remplaçant l'autre .

Kim souligne que les modèles d'IA ne sont efficaces qu'à la mesure de la qualité des données sur lesquelles ils sont entraînés, faisant de la qualité des données et de leur partage ouvert des exigences fondamentales. Sans données de haute qualité et partagées, l'IA ne peut pas produire des résultats de prévision précis ou fiables. Elle avertit également que de multiples sources d'information non vérifiées peuvent semer la confusion plutôt que la clarté pour les décideurs et le public.

Kim a déclaré que l'IA associée à de nouvelles technologies, sans données, ne peut pas produire de bons résultats précis, et que tout le monde demande à partager les données, domaine dans lequel l'OMM dispose d'un fort pouvoir de collecte et de normalisation . Elle a averti que les modèles d'IA ne sont efficaces qu'à la mesure de la qualité des données sur lesquelles ils sont entraînés, et que trop de sources d'information non vérifiées simultanément engendre la confusion plutôt que la confiance . Elle a également souligné que le succès requiert un partage ouvert des données, des observations de qualité, des normes communes et le renforcement des capacités .

Kim soutient que l'OMM appuie pleinement les systèmes open source et interopérables afin que les pays membres ne se retrouvent pas dépendants de partenaires externes détenant un code source propriétaire. Des expériences passées, où des partenaires de projet ont conservé le code source après l'achèvement du projet, ont laissé les membres dans l'incapacité de maintenir ou de mettre à jour les outils sans avoir à rémunérer à nouveau ces partenaires. Les systèmes open source pilotés par les membres préviennent ce verrouillage et garantissent une durabilité à long terme.

Kim a relaté des expériences passées où, une fois un projet terminé, le partenaire ne partageait le code source qu'avec lui-même, rendant difficile pour les membres la maintenance, la mise à jour ou l'amélioration des outils sans payer à nouveau le partenaire . Elle a déclaré que l'OMM soutient désormais pleinement les systèmes open source, interopérables et pilotés par les membres afin d'éviter de répéter cette situation . Elle a également cité l'approche open source du CERN comme quelque chose que l'OMM soutient véritablement .

Kim souligne un fossé technologique croissant où certains pays progressent rapidement grâce à l'IA et aux outils numériques, tandis que les pays les moins avancés et les petits États insulaires, qui subissent le plus grand nombre de victimes lors d'événements liés à l'eau, risquent d'être exclus. Elle insiste sur le fait que les technologies numériques de l'IA et de l'eau doivent être partagées et accessibles à toutes les nations de manière équitable, et pas seulement aux pays riches. Le mandat de l'OMM inclut le soutien aux pays les plus vulnérables.

Kim a noté que certains pays se développent très rapidement tandis que le reste du monde ne suit pas, et que les pays les moins avancés seront laissés pour compte s'ils ne sont pas soutenus . Elle a souligné que l'OMM est là pour soutenir non seulement les pays riches et développés, mais aussi les pays les moins avancés et les petites îles qui font face à des pertes humaines considérables à chaque événement lié aux risques hydriques . Elle a appelé à ce que l'IA soit partagée de manière équitable en tant que système open source et ouvert .

Kim soutient qu'une réponse efficace aux inondations nécessite une communication bidirectionnelle, dans laquelle les communautés touchées partagent des informations en temps réel — telles que des photos et des observations de terrain — et ne se contentent pas de recevoir des avertissements des agences. Ces données issues des communautés fournissent des informations de terrain que les systèmes d'IA ne peuvent pas détecter de manière autonome. Ces contributions en temps réel sont essentielles pour valider les alertes et identifier les zones où des personnes sont en danger.

Kim a décrit comment les communautés partagent des photos et des informations en temps réel lors des inondations, notamment sur la précision des alertes et les endroits où des victimes sont signalées . Elle a noté que l'IA ne peut pas tout détecter et que le partage communautaire est très important . Elle a fait référence aux discussions d'une session matinale sur la communication bidirectionnelle, où les communautés partagent des informations parce qu'elles sont physiquement présentes sur les lieux de l'événement .

Kim soutient qu'émettre une alerte avec des données numériques sur le niveau de l'eau est insuffisant pour une prise de décision efficace ; ce dont on a besoin, c'est d'informations dynamiques et visualisées indiquant quelles infrastructures spécifiques seront inondées et à quel moment. Les jumeaux numériques et les cartes dynamiques permettent aux décideurs de déterminer facilement les priorités d'évacuation. Ce passage de chiffres abstraits à une intelligence visuelle et exploitable sauve des vies.

Kim a expliqué que les alertes traditionnelles indiquent un nom de station et un niveau d'eau, mais que les cartes dynamiques montrant quelles écoles et quelles routes seront inondées et à quel moment sont bien plus faciles à exploiter pour les décideurs . Elle a noté que la Corée utilise des jumeaux numériques pour prévoir et anticiper les zones d'inondation, offrant une visibilité qui facilite les décisions d'évacuation . Elle a également souligné que le défi ne réside plus dans la collecte des données, mais dans l'extraction d'une intelligence exploitable à partir de celles-ci .

Le Prof. Ehrlich décrit VillageOS comme une plateforme d'orchestration open source qui intègre l'observation de la Terre, l'hydrologie, l'écologie et l'agriculture pour orienter la planification de l'habitat humain et de la faune sauvage. La plateforme part toujours de l'eau, en s'appuyant sur les principes de conception de la permaculture et les savoirs autochtones pour comprendre comment l'eau s'écoule et se comporte dans les paysages. Elle vise à créer des communautés autonomes en comprenant les capacités de la nature avant de concevoir des interventions.

Ehrlich a décrit VillageOS comme une couche d'orchestration reliant l'observation de la Terre, l'hydrologie, l'écologie et l'agriculture, et servant avant tout à orienter l'habitat humain et la gestion de la faune sauvage . Il a expliqué que la plateforme repose sur des approches démocratisées, open source et de science ouverte, intégrant l'imagerie satellitaire, le LIDAR, le radar et des données d'observation pour classifier les bassins versants, les réseaux de drainage, la végétation et les profils de sédiments du sol . Il a précisé que la plateforme comporte un volet IA générative axé sur la conception à partir de la nature et de l'eau, ainsi qu'une couche d'implémentation d'IA embarquée centrée sur la détection .

Ehrlich soutient que VillageOS est conçu de manière biomimétique en s'inspirant des réseaux mycéliens — ces organismes fongiques présents sous le sol qui agissent comme d'élégants réseaux neuronaux régulant les échanges de minéraux, de carbone et d'eau. Cette approche sous-tend un modèle décentralisé, sobre en énergie et souverain en matière de données pour les communautés. L'objectif est de dépasser la pensée en silos dans les domaines de l'énergie, de l'eau, de l'alimentation, des déchets, du logement et de la mobilité, pour adopter une pensée de conception systémique telle que la pratique la nature.

Ehrlich a expliqué que le logiciel VillageOS est conçu de manière biomimétique en s'inspirant des réseaux mycéliens, de grands organismes fongiques présents sous le sol qui agissent comme des réseaux neuronaux régulant les échanges de minéraux, de carbone, de sucre et d'eau . Il a décrit l'objectif comme la création de communautés sobres en énergie, à terme dotées d'IA embarquée, peu énergivores, décentralisées et souveraines en matière de données, plaçant l'IA au service de la santé planétaire de l'humanité . Il a affirmé vouloir sortir des silos que constituent l'énergie, l'eau, l'alimentation, les déchets, le logement et la mobilité, pour adopter une pensée de conception systémique à l'image de la nature .

Fiskå présente River Deep Mountain AI, une initiative open source financée par des fonds publics qui combine IA, données géospatiales et imagerie satellitaire pour mesurer le débit des rivières, ruisseaux et grands systèmes hydriques à grande échelle. L'outil a été testé sur 90 bassins versants, évalué par des pairs, et est désormais envisagé pour une mise en œuvre au Danemark et aux Pays-Bas. Il démontre que des outils d'IA open source financés par des fonds publics peuvent produire des solutions de surveillance de l'eau scientifiquement validées et évolutives.

Fiskå a indiqué que River Deep Mountain AI a été mis en œuvre et testé sur 90 bassins versants, qu'il est capable de mesurer le débit des rivières, ruisseaux et grands systèmes hydriques à grande échelle, et qu'il a fait l'objet d'une évaluation par les pairs . Il a précisé que le Danemark et les Pays-Bas envisagent désormais de l'adopter . Il l'a décrit comme une initiative open source financée par des fonds publics, combinant IA, données géospatiales et imagerie satellitaire .

Fiskå soutient que des systèmes open source fondés sur des sources de données librement accessibles, telles que l'imagerie satellitaire Sentinel-2 et les données gouvernementales publiques, peuvent répondre efficacement à des défis hydriques complexes, notamment la pollution et les inondations. Le système développé pour le Royaume-Uni a utilisé des données météorologiques publiques, des données de capteurs gouvernementaux et une analyse multispectrale par satellite pour comprendre les sources de pollution et prévoir les inondations. Cette approche est rentable et peut être étendue à d'autres régions.

Fiskå a décrit les 18 mois consacrés à la construction d'un système open source utilisant Sentinel-2, des données gouvernementales publiques et des données météorologiques pour répondre aux problèmes de pollution de l'eau et d'inondations au Royaume-Uni . Il a souligné que Sentinel est gratuit et que le système n'est pas coûteux à exploiter, ce qui le rend extensible à d'autres régions du monde . Il a également mis en avant le fait que le système est ancré dans des données de capteurs gouvernementaux portant sur le sol, les jauges d'eau, l'oxygène et le phosphore .

Fiskå présente une étude de cas portant sur Shrewsbury, en Angleterre, où des inondations surviennent par temps ensoleillé, lors de journées à haute température et sans pluie, déconcertant les communautés locales. En analysant la teneur en carbone du sol, les changements d'utilisation des terres et les interactions avec le changement climatique à l'échelle de l'ensemble du paysage, le système est désormais capable de prévoir de tels événements 21 jours à l'avance. Il propose également que l'IA puisse identifier les endroits où de petites interventions systématiques fondées sur la nature — telles que des lits ouverts et des bandes riveraines — peuvent ralentir le ruissellement et réduire la pollution.

Fiskå a décrit le cas de Shrewsbury, où des inondations de deux à trois mètres surviennent par temps ensoleillé parce que la hausse des températures libère l'eau stockée dans le carbone du sol sur des kilomètres de terrain, inondant ainsi la rivière . Il a affirmé que le système est désormais capable d'avertir la société 21 jours à l'avance que cela va se produire . Il a proposé d'utiliser l'IA pour identifier les endroits où de petites interventions systématiques, telles que des lits ouverts et des bandes riveraines, pourraient ralentir massivement le ruissellement sur de vastes zones, avec l'avantage supplémentaire que la nature absorbe la pollution .

Fiskå soutient que la combinaison de l'IA avec des données géospatiales et satellitaires dans un cadre open source produit des outils évolutifs et scientifiquement validés pour la mesure du débit des cours d'eau. Le système River Deep Mountain AI en témoigne, ayant été testé sur 90 bassins versants et évalué par les pairs, démontrant qu'il fonctionne réellement à grande échelle. Sa nature open source garantit que l'outil peut être étendu à de nouvelles régions sans coûts prohibitifs.

Fiskå a décrit River Deep Mountain AI comme combinant IA, données géospatiales et imagerie satellitaire, testé sur 90 bassins versants, évalué par les pairs et confirmé comme étant réellement opérationnel . Il a indiqué qu'il est en cours de déploiement dans des compagnies des eaux britanniques et que le Danemark et les Pays-Bas envisagent de l'adopter . Il a souligné que les données satellitaires Sentinel sont gratuites et que le système n'est pas coûteux à exploiter, ce qui le rend évolutif à l'échelle mondiale .

Mathieu soutient que l'IA abaisse considérablement le seuil d'accès aux ensembles de données satellitaires complexes pour les non-spécialistes, leur permettant d'interroger les données et de construire des scénarios de raisonnement sans avoir besoin de connaître des langages de programmation. En utilisant l'IA comme intermédiaire qui traduit le langage naturel en code et en requêtes de données, des personnes qui ne sont pas data scientists peuvent visualiser des données satellitaires, construire des scénarios d'inondation et en tirer des informations exploitables. Cela représente une avancée majeure dans la démocratisation de l'accès aux données d'observation de la Terre.

Mathieu a décrit comment, en s'adressant à l'IA qui communique ensuite avec Python, lequel interagit avec Google Earth Engine, il peut représenter graphiquement n'importe quelle information à partir d'un titre d'actualité sans connaître Python lui-même . Il a présenté une application de niveau zéro dans laquelle l'IA construit un scénario d'inondation par bâtiment à partir d'un modèle d'élévation, de données LIDAR et de données pluviométriques en moins d'une minute, et produit des statistiques . Il a cité le cas de Valence, où les habitants n'ont pas réagi aux alertes précoces faute de pouvoir visualiser le risque, affirmant que des applications de scénarios d'inondation par habitation pourraient modifier les comportements .

Mathieu explique que le programme Copernicus de l'ESA, grâce à sa flotte de satellites Sentinel, assure une surveillance routinière et systématique de la planète selon une politique de données ouvertes, créant de longues séries temporelles de données environnementales essentielles à la modélisation hydrologique et à la gestion des catastrophes. Cette archive de données soutient la recherche scientifique et les services opérationnels à l'échelle mondiale. Le rôle de l'ESA est de constituer cette base de données, de documenter les paramètres et d'orienter la communauté scientifique pour en extraire toute la valeur.

Mathieu a décrit le programme Copernicus comme un programme européen phare investissant dans une flotte de satellites Sentinel réalisant l'équivalent de la météorologie pour l'environnement, avec une politique de données ouvertes . Il a souligné que le programme assure une surveillance routinière, quasi exhaustive de la planète, créant de longues séries temporelles qui génèrent une production scientifique considérable . Il a indiqué que le cœur de métier de l'ESA est de constituer cette base de données, de documenter les paramètres et d'orienter la communauté scientifique pour exploiter au maximum ces données .

Mathieu souligne que le processus standard de commande de données satellitaires — impliquant la programmation, la concurrence avec d'autres utilisateurs et le traitement par le segment sol — peut prendre de 24 à 48 heures, ce qui est bien trop lent pour la gestion des catastrophes. En intégrant directement les fournisseurs de données satellitaires dans les chaînes de traitement opérationnelles, les délais de livraison peuvent être ramenés à trois heures, ce qui représente une avancée majeure pour les intervenants d'urgence. Cela a été démontré lors des inondations provoquées par la tempête Boris en Pologne.

Mathieu a expliqué que le processus standard de commande de données satellitaires peut prendre de 24 à 48 heures en raison de la programmation, de la concurrence et du traitement par le segment sol . Il a décrit comment, lors de la tempête Boris en Pologne, une collaboration étroite avec l'organisation de gestion des catastrophes CKB et l'intégration directe des données satellitaires dans leur chaîne de traitement ont permis de réduire le délai de livraison à trois heures, ce qui a constitué une avancée majeure . Il a noté que les intervenants d'urgence ont ensuite pu utiliser les cartes directement sur le terrain .

Mathieu fait remarquer que de nombreuses organisations de gestion des catastrophes dans le monde n'utilisent pas les données satellitaires et que certaines n'ont même jamais entendu parler des technologies spatiales, malgré leur énorme potentiel pour la résilience face aux catastrophes. Cela représente un écart d'opportunité significatif qui nécessite un renforcement ciblé des capacités et des actions de sensibilisation. L'approche de l'ESA consiste à travailler directement avec ces organisations, en fournissant des financements pour que les fournisseurs de données puissent présenter leurs produits selon les normes et le vocabulaire propres à ces organisations.

Mathieu a déclaré que la plupart des organisations de gestion des catastrophes n'utilisent pas les données de l'ESA, et que, fait surprenant, certaines d'entre elles n'ont jamais entendu parler de l'espace, ce qui représente un énorme écart d'opportunité . Il a décrit l'approche de l'ESA consistant à fournir des financements pour que les fournisseurs de données puissent adapter leurs produits aux normes et au vocabulaire des organisations, leur permettant ainsi d'échanger presque gratuitement . Il a noté que ce travail comporte un volet de renforcement des capacités et de sensibilisation .

Tim Smith soutient que l'informatique quantique, sans être une panacée, offre des capacités spécifiques pour les problèmes hautement complexes et non linéaires de la gestion de l'eau que l'informatique classique peine à résoudre. Parmi les exemples figurent la détection des fuites d'eau dans les réseaux de distribution, où la cartographie des variations de pression et de débit dans un graphe de grande envergure est fortement non linéaire, ainsi que la modélisation intégrale de la gestion des ressources en eau, qui intègre de nombreuses couches de systèmes. Les techniques quantiques peuvent également contribuer à la modélisation de l'amarrage moléculaire afin d'identifier de meilleurs produits chimiques pour le traitement de l'eau.

Smith a décrit un cas d'utilisation portant sur la détection des fuites d'eau dans les réseaux de distribution d'eau au Mexique, où la détection des variations de pression et de débit pour identifier les fuites constitue un problème fortement non linéaire dans un graphe de grande envergure, et où des techniques quantiques sont appliquées pour faciliter l'identification et prédire un meilleur positionnement des capteurs . Il a également mentionné l'Université américaine de Beyrouth, qui explore la modélisation intégrale de la gestion des ressources en eau à l'aide de solveurs quantiques pour gérer la complexité de nombreux modèles et points de données différents . Il a noté que l'informatique quantique pourrait contribuer à la modélisation de l'amarrage moléculaire afin de trouver des alternatives à la chloration et d'extraire les polluants de manière plus efficace .

Smith soutient que l'une des clés du partage des données réside dans le fait de les placer dans un espace unique, partagé et ouvert, où les utilisateurs peuvent les découvrir de manière opportuniste et expérimenter la combinaison d'ensembles de données qui n'ont jamais été conçus pour fonctionner ensemble. La plateforme Zenodo du CERN est présentée comme un modèle pour cette approche, favorisant la fertilisation croisée entre les disciplines scientifiques. Cet accès ouvert permet une interopérabilité créative et la découverte de nouvelles perspectives à partir de données combinées.

Smith a décrit Zenodo comme un service utilisé par toutes les disciplines scientifiques à travers le monde, qui constitue l'une des clés du partage des données en regroupant les informations au même endroit, permettant ainsi aux utilisateurs de les découvrir de manière opportuniste et d'en tirer une fertilisation croisée . Il a souligné que les utilisateurs peuvent accéder librement à différents ensembles de données, les explorer et les faire interopérer, même s'ils n'ont jamais été conçus pour être associés, favorisant ainsi une découverte créative . Il a également évoqué les 30 ans d'expérience du CERN dans la construction de services de données ouvertes et la promotion de la science ouverte .

Smith soutient que l'organisation de hackathons quantiques et d'investigations fondées sur des défis dans des pays du monde entier permet aux étudiants locaux de se familiariser avec la prochaine vague technologique avant qu'elle n'arrive, offrant ainsi aux universités locales la possibilité d'élaborer des programmes d'études adaptés à leurs enjeux. Cette approche favorise également les liens entre l'industrie locale et les étudiants formés, contribuant à retenir les talents sur place plutôt que de les voir absorbés par des acteurs distants. L'objectif est de faire des communautés locales des participants actifs dans la manière dont la prochaine vague technologique répond à leurs défis spécifiques.

Smith a décrit l'organisation de hackathons et de hackathons quantiques dans des pays du monde entier afin de susciter l'intérêt des étudiants locaux pour la prochaine vague technologique avant qu'elle n'arrive, de sorte que les universités locales qui élaborent leurs programmes puissent identifier des défis qui leur sont pertinents . Il a souligné que l'objectif est que l'industrie locale soit intéressée à recruter ces étudiants sur place plutôt qu'à distance . Il a également décrit des investigations fondées sur des défis exigeant que les cas d'utilisation soient ancrés dans un pays disposant d'un institut national et d'un acteur local souhaitant mettre en œuvre les résultats obtenus .

Le Dr Zhao exprime son intérêt en tant qu'étudiant en écologie pour la convergence de l'IA et de la protection de l'environnement, notamment en ce qui concerne les solutions liées à l'eau et au climat. Il a assisté à la session spécifiquement pour en apprendre davantage sur les technologies de pointe à cette intersection. Sa présence témoigne de l'intérêt croissant de la prochaine génération de chercheurs pour l'application de l'IA aux défis écologiques et environnementaux.

Zhao s'est présenté comme étudiant à l'Université du Zhejiang en écologie, exprimant un vif intérêt pour la combinaison de la protection de l'environnement et de l'IA . Il a indiqué être venu à la session spécifiquement pour en apprendre davantage sur les technologies de pointe à cette intersection .

Nayab Sayed soutient que le renforcement des compétences des individus en matière de technologie et d'IA est un prérequis pour une utilisation significative des outils numériques, y compris ceux employés dans la gestion de l'eau. Son organisation HIP Digital a atteint une envergure considérable dans ce domaine, démontrant qu'un renforcement des compétences numériques à grande échelle, assorti de résultats probants en matière d'employabilité, est réalisable. Cette base de culture numérique est indispensable pour que les communautés puissent tirer parti des solutions hydrauliques pilotées par l'IA.

Sayed a décrit la réalisation de HIP Digital, soit 115 000 jours de formation de candidats dans 71 pays sur cinq ans, avec un taux de réussite en matière d'employabilité de 85 % . Il a souligné qu'une grande partie du programme est liée à l'employabilité ainsi qu'au renforcement des compétences en technologie et en IA .

Sayed souligne que son ONG IEEE International a établi plus de 3 000 points d'eau dans 22 pays, notamment par la réhabilitation de pompes à main, des solutions solaires et des réseaux de distribution d'eau municipaux. Ce travail concret révèle l'énorme déficit en infrastructures dans les pays du Sud que les technologies numériques doivent en définitive combler. L'ampleur et la diversité de ces activités soulignent l'urgence de rendre les outils numériques liés à l'eau accessibles et pertinents pour les communautés mal desservies.

Sayed a décrit les activités d'IEEE International dans sept régions, principalement sur le continent africain, avec un axe central sur la fourniture d'eau potable, l'électrification rurale à petite échelle et la construction d'infrastructures pour les villages et les communautés . Il a indiqué que l'organisation compte désormais un peu plus de 3 000 points d'eau dans 22 pays, incluant la réhabilitation de pompes à main, des solutions solaires et des réseaux de distribution d'eau municipaux .

La Prof. Abbasi soutient que l'IA, combinée aux données satellitaires et à l'irrigation intelligente, peut soutenir une agriculture et des systèmes alimentaires résilients dans le Sud mondial, en particulier lorsqu'elle est mise en œuvre en mettant l'accent sur l'autonomisation des femmes à la base. Elle dirige sept projets avec des étudiants en dernière année dans des universités du Sud mondial, démontrant un modèle pratique d'intégration de l'IA pour les ODD dans l'enseignement supérieur. Cette approche relie le renforcement des capacités en IA aux résultats en matière d'équité de genre et de sécurité alimentaire.

Abbasi s'est présentée comme professeure en IA éthique et en IA pour les ODD, particulièrement intéressée par la collaboration avec des universités du Sud mondial sur l'agriculture résiliente et les systèmes alimentaires . Elle a indiqué qu'elle mène actuellement sept projets avec des étudiants en dernière année portant sur l'irrigation intelligente et sur la manière dont les données satellitaires peuvent être utilisées concrètement pour construire des systèmes plus résilients, en mettant l'accent sur l'autonomisation des femmes à la base .

Speaker 5 décrit la réalité vécue par les communautés au Kenya, confrontées à des phénomènes météorologiques extrêmes et en rapide évolution, notamment une récente saison sèche qui a réduit la disponibilité alimentaire et une saison des inondations imminente prévue pour les prochaines semaines. Cela met en évidence le besoin urgent et concret d'outils de prévision accessibles pouvant aider les communautés à se préparer à de tels événements et à y faire face. Son double rôle en tant qu'agente gouvernementale et fondatrice d'une ONG locale soutenant les femmes rurales souligne les enjeux humains en jeu.

Speaker 5 a décrit le Kenya comme subissant des saisons et des phénomènes météorologiques extrêmes, notamment une récente saison sèche qui a laissé moins de nourriture pour l'année suivante . Elle a noté que les prévisions font état d'inondations imminentes dans les prochaines semaines, créant une situation d'extrêmes climatiques successifs . Elle a expliqué que sa participation à la session visait à trouver des moyens d'aider ses communautés à faire face à ces défis .

Nakul Prasad soutient que l'eau est une ressource transversale qui sous-tend l'énergie, l'alimentation, la santé, les transports et d'autres domaines, ce qui rend l'expertise interdisciplinaire indispensable à une gestion efficace de l'eau à l'échelle du système. Il souligne que s'affranchir de la pensée en silos est essentiel pour aborder les défis liés à l'eau de manière globale. Cela s'inscrit dans la démarche de l'OMM vers la modélisation du système terrestre, qui intègre l'atmosphère, l'hydrosphère et la biosphère.

Prasad a déclaré que l'eau est omniprésente, traversant tous les domaines, notamment l'énergie, l'alimentation, la santé et les transports, et que l'expertise interdisciplinaire est essentielle pour la modélisation à l'échelle du système ou la conception systémique . Il a noté que l'OMM s'oriente désormais vers la modélisation du système terrestre, en intégrant tous les différents éléments - l'atmosphère, l'hydrosphère et la biosphère - et leurs interactions . Il a affirmé que cela s'aligne avec l'approche de VillageOS visant à dépasser les cloisonnements .

Feoma Ozochukwu, représentant la Commission nigériane des communications en tant que régulateur des télécommunications du Nigeria, exprime son intérêt pour comprendre comment les technologies numériques et l'IA peuvent être appliquées aux défis liés à l'eau et au climat. Sa présence en tant que participante issue d'un milieu réglementaire souligne l'importance des cadres réglementaires pour favoriser ou limiter le déploiement de solutions numériques dans le secteur de l'eau. Cela laisse entrevoir un possible engagement réglementaire à l'intersection des TIC et de la gestion de l'eau au Nigeria.

Ozochukwu s'est présentée comme représentante de la Commission nigériane des communications, le régulateur des télécommunications du Nigeria, et a indiqué qu'elle souhaitait en savoir plus sur les travaux en cours de discussion .

Carrie Chow soulève l'importance de l'inclusion numérique et de la prise en compte des biais de l'IA et de l'équité des données en tant que considérations essentielles lors du déploiement de solutions basées sur l'IA, y compris celles destinées à la gestion de l'eau. Elle apporte cette perspective à travers son travail au sein de la Kithwell AI Alliance, qui se concentre sur l'inclusion numérique dans le domaine de l'IA. Son intérêt pour la session sur l'eau s'inscrit dans cette optique visant à garantir que les solutions d'IA soient équitables, inclusives et exemptes de biais.

Chow a indiqué qu'elle venait de participer à une session sur l'inclusion numérique dans le domaine de l'IA, portant sur les biais, les données et les questions connexes, et a exprimé un intérêt particulier pour les enseignements à tirer de la session sur l'eau sous cet angle . Elle a précisé représenter la Kithwell AI Alliance, une initiative axée sur l'inclusion numérique dans l'IA .

Anna, stagiaire au sein de WESIS, participe à la session dans le cadre de l'accent mis par WMO sur l'engagement et l'autonomisation des jeunes. Sa présence reflète l'encouragement explicite du modérateur en faveur de la participation des jeunes aux discussions sur l'eau, le climat et les technologies numériques. Cela témoigne de l'importance d'associer les jeunes professionnels en début de carrière et les jeunes en général à l'élaboration des réponses aux défis liés à l'eau.

Anna s'est présentée comme stagiaire travaillant pour WESIS, participant à la session . Le modérateur a explicitement encouragé sa participation, soulignant que l'engagement des jeunes est un domaine prioritaire et que les jeunes ne doivent pas hésiter à contribuer .

Speaker 1 se présente brièvement comme un collègue de Nayab Sayed, ce qui le relie aux travaux de HIP Digital et d'IEEE International dans les domaines du renforcement des compétences numériques et de la fourniture d'infrastructures hydrauliques. Cette relation collégiale laisse entrevoir un engagement commun à l'intersection du renforcement des capacités technologiques et des défis concrets liés à l'accès à l'eau. Leur présence à la session témoigne de la valeur qu'il y a à réunir des praticiens issus d'organisations œuvrant à la fois pour les compétences numériques et l'accès à l'eau.

Speaker 1 s'est présenté comme un collègue de Nayab Sayed , qui dirige les travaux de renforcement des compétences de HIP Digital dans 71 pays ainsi que les travaux d'IEEE International sur les infrastructures hydrauliques dans 22 pays .

Alina, la modératrice technique travaillant au sein du service informatique, joue un rôle de soutien pour assurer le bon déroulement de la session et permettre à tous les participants, y compris ceux qui participent à distance, de s'engager efficacement. Son rôle de modératrice technique reflète l'importance d'une infrastructure TIC fiable et d'une facilitation technique pour favoriser des discussions internationales inclusives. Sans ce soutien technique, le dialogue multipartite sur l'eau et les technologies numériques ne pourrait pas fonctionner efficacement.

Alina s'est présentée comme la modératrice technique travaillant pour le service informatique, responsable de la facilitation technique de la session .