Un Modèle De Prévision D’incendie Des Forêts Etude De Cas : Wilaya De M’sila

Résumé: Les incendies des forêts constituent l’un des principaux risques naturels des forêts dans le monde. Dans certains pays et certaines régions, comme par exemple en Méditerranée, il s’agit même du risque naturel le plus important en forêt. En dépit des efforts considérables déployés dans des actions de prévention et d’extinction, les grands incendies de forêt restent des événements récurrents qui ont souvent des interactions avec les infrastructures et les habitations, concernant ainsi de larges franges de la population. L’intelligence artificielle est largement utilisée dans la vie quotidienne et dans de nombreux domaines différents tels que l’industrie, l’automatisation et les systèmes experts, la médecine et la biologie, l’éducation et même les jeux vidéo. L’apprentissage supervisé est l’une des branches les plus importantes et les plus exploitées de l’apprentissage automatique. Grâce à son succès, il a réalisé un saut quantique dans le domaine de l'intelligence artificielle. Par conséquent, il est devenu le domaine le plus important dans le monde de l'informatique. L'apprentissage supervisé est basé sur l’apprentissage et l’acquisition d’expériences. Il simule la façon dont les humains pensent et apprennent. Machine à vecteurs de support (SVM), Classification naïve bayésienne et arbre de décision sont considérés comme l'un des premiers algorithmes d'apprentissage supervisé. Ils ont donné des résultats très efficaces, en particulier dans la classification et la régression. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés par la proposition d’une nouvelle approche basée sur une branche d’intelligence artificielle qui est « l’apprentissage supervisée », pour la prédiction du Feu de forêt. Cette approche est basée sur l’utilisation de deux types des algorithmes pré-entraînés : Machine à vecteurs de support (SVM), Classification naïve bayésienne et arbre de décision. Ces modèles peuvent être utilisés comme outils de prévention efficaces dans la gestion des incendies de forêt.

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