Le Maroc met l’intelligence artificielle au service de l’anticipation des inondations

Des innovateurs marocains ont réussi à développer un système reposant sur les satellites pour prédire les zones exposées aux inondations avec une précision de 91 %, permettant ainsi au pays de passer d’une logique de réaction à une approche de prévention anticipative.

Le Maroc a commencé à appliquer des technologies d’intelligence artificielle afin de prévoir les inondations les plus dangereuses et de s’y préparer à l’avance. Une initiative que le journal espagnol El Español a décrite comme une véritable leçon pour son voisin espagnol en matière de gestion des catastrophes naturelles.

Dans un article du journaliste Roberto Méndez publié le 5 juin 2026, le journal souligne que l’intelligence artificielle n’est plus une simple innovation technologique passagère, mais qu’elle est devenue un outil essentiel pour améliorer la précision des prévisions des phénomènes météorologiques extrêmes et en limiter les conséquences.

Cette orientation intervient alors que le Maroc connaît une transformation stratégique dans la gestion de ses ressources et de ses crises naturelles, parallèlement à sa coopération avec l’Espagne pour lutter contre la sécheresse grâce à la construction de la plus grande usine de dessalement d’eau d’Afrique.

De la réaction à la prévention

Les incendies, les séismes et les inondations figurent parmi les catastrophes naturelles qui provoquent des pertes humaines et économiques considérables, et leur fréquence ne cesse d’augmenter d’année en année.

Avec l’accélération du changement climatique, qui intensifie les épisodes de fortes précipitations, le nombre de personnes vivant dans des zones vulnérables et exposées aux risques augmente également.

Dans ce contexte complexe, les experts estiment qu’il n’est plus pertinent de se demander si des inondations se produiront ou non. La véritable question est désormais : où et quand surviendront-elles ?

Alors que de nombreux pays continuent d’adopter des politiques fondées sur la réaction après que les eaux ont envahi les rues et submergé les habitations, le Maroc a réussi à modifier radicalement son approche en se tournant vers la prévention proactive grâce à l’intelligence artificielle, à l’image du système Groundsource de Google, conçu pour prévoir les inondations jusqu’à vingt-quatre heures avant leur survenue.

Une équipe de chercheurs des universités Abdelmalek Essaâdi et Mohammed V a ainsi développé un système d’intelligence artificielle capable d’identifier les zones les plus exposées aux inondations dans le bassin du fleuve Loukkos, au nord du pays.

L’étude s’est concentrée sur l’une des régions les plus sensibles à ce phénomène : la plaine située entre les villes de Ksar El Kébir et Larache. Cette zone se caractérise par une très faible altitude, sa proximité avec le cours du fleuve, une activité agricole intensive ainsi qu’une exposition récurrente aux fortes tempêtes hivernales.

L’innovation majeure de ce projet réside dans la combinaison des images fournies par les satellites européens Sentinel et des algorithmes d’apprentissage automatique.

Le système ne s’est pas limité à l’analyse des données historiques. Les chercheurs ont également utilisé de puissants radars spatiaux capables de détecter les surfaces inondées même à travers les nuages et les couvertures nuageuses denses.

Grâce à ces données, l’équipe a établi une cartographie détaillée des zones touchées lors des précédentes inondations et s’en est servie pour entraîner les modèles d’intelligence artificielle.

Les algorithmes ont appris à identifier les caractéristiques topographiques et géographiques favorisant les inondations. Plusieurs variables ont été analysées, notamment l’altitude, la pente du terrain, la distance par rapport aux cours d’eau, la densité des réseaux de drainage, la capacité d’accumulation des eaux et les régimes de précipitations. Sur cette base, des cartes précises ont été élaborées afin de classer les territoires selon différents niveaux de risque.

Une précision élevée et une validation grandeur nature en 2026

Bien que ce système ne prévoie pas les inondations en temps réel, ses résultats se sont révélés remarquables. Les modèles ont identifié avec une très grande précision les zones les plus vulnérables, en particulier les plaines situées à proximité du fleuve Loukkos.

Le modèle le plus performant, un réseau neuronal artificiel connu sous le nom de perceptron multicouche (Multilayer Perceptron), a atteint un taux de précision de 91 % lors de l’évaluation de nouvelles données jamais analysées auparavant.

La validation pratique de cette technologie n’a pas tardé. Peu après la publication de ces résultats, entre janvier et février 2026, la région a subi l’une des plus graves inondations enregistrées depuis plusieurs décennies.

Les pluies torrentielles prolongées, la crue du fleuve ainsi que les opérations programmées de lâchers d’eau des barrages situés en amont ont provoqué d’importants dégâts et contraint les autorités à évacuer des milliers de personnes.

Les images satellitaires prises après la catastrophe ont montré que les zones effectivement inondées correspondaient de manière frappante aux secteurs que l’intelligence artificielle avait préalablement classés comme présentant un risque « élevé » ou « très élevé ».

Cette concordance constitue une preuve concrète des capacités exceptionnelles de ces modèles intelligents. Leur objectif n’est pas de prédire l’avenir de manière mystique, mais d’identifier suffisamment tôt les risques et les vulnérabilités afin de permettre l’adoption des mesures nécessaires avant la prochaine tempête.

Une leçon pour les urbanistes espagnols

El Español conclut que l’expérience marocaine offre des enseignements particulièrement précieux pour l’Espagne, rappelant les inondations dévastatrices causées ces dernières années par le phénomène météorologique DANA, notamment dans des régions comme la province de Valence.

Alors que l’Université de La Corogne étudie également l’utilisation de l’intelligence artificielle pour prévoir les inondations, le journal estime que l’Espagne dispose encore d’une importante marge de progression dans l’intégration systématique de l’intelligence artificielle, de l’observation satellitaire et des systèmes d’information géographique (SIG) dans l’aménagement du territoire et la gestion foncière.

Une connaissance précise des quartiers résidentiels, des infrastructures ou des exploitations agricoles les plus exposés aux inondations permettrait aux États de mieux hiérarchiser leurs investissements, d’améliorer leurs plans d’évacuation et d’éviter les constructions dans les zones à risque.

En résumé, l’intelligence artificielle possède la capacité d’accélérer la transition d’une stratégie de réaction vers une véritable stratégie préventive, d’autant plus que les données nécessaires à cette transformation sont aujourd’hui largement disponibles.