Un système d’alerte inondation : capteurs et messages

Il est deux heures du matin, un soir d’orage d’automne. À quinze kilomètres en amont, la rivière a commencé à monter. Dans le bourg, une centaine de maisons et une école sont en zone inondable. Lors de la dernière crue, l’information est arrivée par un appel d’un agriculteur au maire, puis par le bouche-à-oreille. Certains habitants ont été prévenus quand l’eau était déjà dans la rue.

Ce scénario type suit une intercommunalité rurale de taille moyenne qui décide de se doter d’un système d’alerte inondation local, en complément des dispositifs nationaux. Il s’agit d’une situation composite, construite à partir de cas courants ; elle ne décrit pas une collectivité réelle.

Le point de départ : des informations qui existent, mais n’arrivent pas

Le premier constat du diagnostic surprend les élus : l’information n’est pas absente. Le tronçon de rivière est suivi par le réseau national de prévision des crues, dont la vigilance est publiée sur Vigicrues ; Météo-France émet ses vigilances pluie-inondation ; le plan communal de sauvegarde (PCS) existe. Mais trois maillons manquent.

D’abord, le petit affluent qui provoque les crues les plus rapides n’est pas instrumenté : il réagit en quelques heures, trop vite pour les prévisions à l’échelle du bassin. Ensuite, entre la vigilance et l’action, tout repose sur une personne d’astreinte qui doit surveiller les sites, interpréter et décider, souvent seule et de nuit. Enfin, la liste des habitants à prévenir est un tableur à jour à moitié, et l’automate d’appels n’a jamais été testé en conditions réelles.

Le besoin s’écrit alors en une phrase : détecter plus tôt la montée de l’affluent, aider l’astreinte à décider, et prévenir chaque foyer concerné par au moins deux canaux, avec un message compréhensible.

La chaîne d’alerte, maillon par maillon

Les capteurs : peu, mais fiables

Le choix se porte sur trois stations de mesure du niveau d’eau sur l’affluent, dont une doublée au point de débordement connu, et deux pluviomètres sur la partie haute du bassin. Les capteurs de niveau à radar, installés au-dessus de l’eau, sont préférés aux sondes immergées, plus exposées aux débris lors des crues. Chaque station dispose d’une alimentation solaire avec batterie, et transmet par un réseau radio basse consommation, avec un repli sur le réseau mobile si la passerelle principale ne répond plus.

La décision la plus importante n’est pas technique : c’est le contrat d’entretien. Un capteur encrassé ou une batterie morte sont découverts, sinon, le jour où l’on en a besoin. La plateforme signale donc toute station silencieuse depuis plus d’une heure, et une visite est planifiée chaque trimestre.

Les règles : des seuils avant les modèles

Il aurait été tentant de construire d’emblée un modèle de prévision fondé sur l’apprentissage automatique. L’équipe y renonce pour la première année : l’historique de mesures sur l’affluent est inexistant, et un modèle qu’on ne sait pas expliquer à un élu à deux heures du matin ne sera pas suivi. Les règles retenues sont simples : trois seuils de niveau (vigilance, préalerte, alerte), calés avec le service de prévision des crues et la mémoire des crues passées, et une règle de tendance qui déclenche la préalerte si la montée est trop rapide, même sous le seuil.

Les données collectées serviront, dans quelques années, à évaluer si un modèle de prévision apporte réellement un gain. C’est une décision de recherche, prise sur des données, pas un prérequis.

La validation : l’humain décide

Lorsqu’une règle se déclenche, la plateforme n’envoie rien aux habitants. Elle appelle l’astreinte, lui présente les courbes, l’état des stations et le message proposé, et attend une décision. Si l’astreinte ne répond pas dans un délai fixé, l’appel passe à un second puis à un troisième responsable. Chaque étape est horodatée.

Les messages : ce qui fait qu’une alerte est suivie

La partie la plus sous-estimée du projet est la rédaction des messages. Un SMS du type « Vigilance orange crue en cours » n’indique ni qui est concerné, ni quoi faire. Les messages sont donc rédigés à l’avance, pour chaque niveau, avec trois éléments : ce qui se passe, qui est concerné (les rues ou les secteurs), ce qu’il faut faire maintenant. Ils sont relus par des habitants, déclinés dans les langues parlées localement, et proposés en message vocal pour les personnes qui lisent difficilement.

Les messages sont décrits au format CAP (Common Alerting Protocol, standard de l’OASIS), ce qui permet de les transmettre au même moment à plusieurs canaux : automate d’appels et de SMS pour les foyers inscrits, sirènes dans les secteurs les plus exposés, site et réseaux sociaux de la commune, panneaux d’affichage. La diffusion cellulaire FR-Alert, qui atteint tous les téléphones présents dans une zone, relève de la préfecture : le PCS précise désormais comment la commune la sollicite.

Reste l’inscription des habitants. Une campagne de porte-à-porte dans les secteurs inondables, menée avec les associations de quartier, permet d’enrichir la liste et de repérer les personnes vulnérables qui devront recevoir une visite plutôt qu’un message.

Ce que l’on retient du scénario

• Le diagnostic montre que l’information existe souvent : le travail porte d’abord sur les maillons qui manquent entre la mesure et l’action.
• Peu de capteurs bien placés, redondants au point critique et entretenus, valent mieux qu’un réseau dense laissé sans surveillance.
• Des seuils simples, expliqués et validés, précèdent tout modèle de prévision.
• La décision d’alerter reste humaine, avec une cascade d’astreinte et une trace de chaque étape.
• Les messages se rédigent et se testent à froid, avec les habitants, avant la première crue.
• Un exercice par an, en conditions réelles, vérifie toute la chaîne.

Ce type de dispositif relève de l’automatisation semi-matérielle : capteurs, transmission et règles d’un côté, décision humaine et communication de l’autre. C’est le champ de notre expertise automatisation des processus. La plateforme qui croise les mesures, présente la situation et prépare les messages relève de notre offre IA d’entreprise, avec la même règle partout : la machine propose, l’humain décide, et tout est journalisé.

Scénario type construit à partir de situations courantes ; il ne décrit pas une organisation réelle.

Questions fréquentes

Une commune peut-elle déclencher elle-même une alerte sur les téléphones ?

En France, la diffusion par FR-Alert (diffusion cellulaire) relève des autorités de l'État, en pratique le préfet. La commune dispose de ses propres moyens, prévus dans son plan communal de sauvegarde : automate d'appels ou de SMS auprès des habitants inscrits, sirènes, porte-à-porte, réseaux sociaux. Les deux niveaux doivent être coordonnés.

Faut-il beaucoup de capteurs ?

Moins qu'on ne le pense, mais bien placés et redondants aux points critiques. Quelques stations de mesure du niveau en amont, des pluviomètres sur le bassin et un capteur doublé au point de débordement connu suffisent souvent à un premier dispositif, s'ils sont fiables et entretenus.

L'intelligence artificielle est-elle utile pour prévoir une crue ?

Elle peut améliorer la prévision à partir de l'historique des mesures et des pluies, à condition de disposer de plusieurs années de données propres. Pour un premier dispositif, des seuils simples, validés avec les services de prévision des crues, sont plus robustes et plus faciles à expliquer.

Comment s'assurer que les messages sont compris ?

En les rédigeant à l'avance, testés auprès d'habitants, avec une consigne d'action claire, et en les déclinant dans les langues parlées localement et sous des formes accessibles. Un exercice annuel permet de vérifier qu'ils arrivent et qu'ils sont suivis.