Cadre décisionnel financier basé sur les catastrophes utilisant l’apprentissage automatique en Inde
Partenaire de mise en œuvre : Build Change
Project name:Cadre décisionnel financier basé sur les catastrophes utilisant l’apprentissage automatique en Inde
Ce projet automatise l’évaluation des catastrophes, remplaçant les méthodes manuelles pour optimiser les processus et préserver les ressources.
Grâce aux mises à jour en temps réel sur les dégâts, il accélère la reprise et appuie les décisions financières. Cette efficacité renforcée permet des interventions rapides, basées sur les données, pour une allocation optimale des ressources en réponse aux catastrophes.
Au final, il transforme la gestion des catastrophes en favorisant des stratégies proactives, en réduisant les délais et en améliorant l’efficacité globale dans la réponse aux crises.
dues aux inondations
en Inde
maximales subies
par les bâtiments
Impact et résultats clés
1
Un large ensemble d’images de catastrophes étiquetées a permis d’entraîner plusieurs modèles, améliorant leur détection des dommages. Cet apprentissage précis renforce l’exactitude des évaluations, assurant des analyses fiables et une réponse efficace dans divers scénarios réels de catastrophes.
2
Les techniques avancées d’apprentissage profond ont permis au modèle d’analyser avec précision des situations complexes de catastrophe. Lors des tests, il a identifié et classé les dommages de manière constante et fiable, améliorant la précision des évaluations et soutenant des interventions rapides et fondées sur les données.
3
L’étude a développé une méthode automatisée et rapide d’évaluation des dommages, réduisant considérablement le travail manuel et accélérant les analyses. Cette approche fournit des informations précises et ponctuelles, permettant une planification plus efficace de la réponse et de la récupération, tout en optimisant l’allocation des ressources dans les zones affectées.
