Système d'alerte précoce hyperlocal contre les inondations au Bangladesh

Le Bangladesh est l'un des pays les plus vulnérables aux inondations au monde. En août 2024, des crues sans précédent ont tué 71 personnes, affecté 6 millions de personnes et déplacé 500 000 résidents. Dégâts : 1,2 milliard de dollars. Au total, 18 millions de Bangladais touchés par la mousson 2024. Le problème : Google Flood Hub couvre 100 pays mais les alertes précoces locales ne fonctionnent PAS au niveau communautaire. Réseaux de communication inadéquats, absence de canaux de diffusion, faible sensibilisation publique. Les lâchers d'eau non coordonnés depuis les barrages indiens aggravent la situation transfrontalière. Solution proposée : un système communautaire complémentaire — application mobile légère alimentée par un modèle ML (LGBM ou Random Forest) entraîné sur 26 ans de données hydrologiques, combiné a un réseau d'alertes SMS/WhatsApp géolocalisé. Des chercheurs ont déjà atteint un RMSE de 0,271 m avec R-carre de 0,985 pour des prédictions a 1 jour. Faisabilité : données hydrologiques ouvertes, API SMS gratuites (Twilio trial), modèle entraînable par des étudiants en data science. Budget : hébergement cloud uniquement. Impact : sauver des milliers de vies en offrant 24 a 72h d'anticipation aux communautés les plus vulnérables.