Prevent.syns | Intelligence Artificielle et Résilience
Plateforme d’Intelligence Artificielle

Prévision Multi-Risques & Raisonnement Décisionnel.

1. Enjeux scientifiques et sociétaux

Inondations, feux de forêt, séismes : un fossé persiste entre la prévision scientifique et la décision opérationnelle. Prevent.syns part du constat que la valeur réelle de l’IA réside dans sa capacité à raisonner, expliquer et orienter l’action humaine.

Fin des systèmes isolés monorisques
IA hybride humain-machine

SYSTEM_DIAGNOSTIC // 2026

ANALYSE DES RISQUES OPTIMAL
> Chargement des 160 satellites... OK
> Inférence des graphes causaux... OK
> Simulation jumeau numérique... OK
> État : Raisonnement actif

2. Hypothèse scientifique centrale

// Équation de la Résilience Augmentée

R = Σ(Prévision + Raisonnement + Feedback)

Une IA qui combine prévision spatio-temporelle, raisonnement causal et signaux humains produit des décisions plus fiables et plus utiles que des systèmes purement prédictifs.

Orientation

Passer de la prévision isolée à la prévision orientée décision.

Causalité

Passer de la corrélation statistique à l'explication logique.

Hybridation

Passer de l'IA autonome à une collaboration humain-machine.

3. Cadre scientifique : Les trois piliers

3.1 Prévision Spatio-Temporelle

Modélisation de la dynamique de propagation des dangers. Intégration multi-modalité : climat, satellite, IoT et mobilité humaine (GPS).

Innovation clé :

Un modèle unifié capable de représenter plusieurs risques interconnectés (pluie → glissement → routes bloquées).

3.2 Raisonnement Causal

Identification des relations cause-effet (événements → impacts → conséquences). Utilisation d'une approche neuro-symbolique hybride.

Innovation clé :

Une IA qui ne dit pas seulement ce qui va arriver, mais explique pourquoi et suggère l'action optimale.

3.3 Prévision Collaborative

Système Human-in-the-loop. Intégration des feedbacks terrain et des décisions passées pour un apprentissage continu.

Innovation clé :

Une prévision collective augmentée associant l'IA, l'expertise locale et le comportement réel.

4. Architecture Algorithmique Hybride

Couche Perception

Vision satellite, capteurs IoT, séries temporelles.

Couche Prévision

Modèles spatio-temporels multi-risques.

Couche Raisonnement

Graphes causaux, règles, logique décisionnelle.

Couche Explicabilité

Justification des alertes et recommandations.

Couche Interaction Humaine

Feedback, validation, apprentissage continu.

Architecture Hybride

DONNÉES + MODÈLES
STATISTIQUES + SYMBOLIQUES
IA + HUMAINS

5. Méthodologie Scientifique

01

Collecte Multi-Sources

Fusion de données hétérogènes (Satellites, Radars, GPS).

02

Modélisation Spatio-Temporelle

Apprentissage des dynamiques de propagation des risques.

03

Graphes Causaux

Construction de structures logiques de dépendance.

04

Simulation de Scénarios

Test sur des scénarios extrêmes et évènements rares.

05

Tests sur Cas Réels

Déploiement en conditions opérationnelles réelles.

06

Évaluation Terrain

Validation directe avec les utilisateurs pilotes et ONG.

6. Mesure du succès scientifique

Précision

Qualité des prévisions

Calibration probabiliste et rappel des alertes.

Cohérence

Qualité du raisonnement

Capacité d’explication et rigueur causale.

Adoption

Utilité décisionnelle

Taux d'utilisation par les autorités et les secours.

Résilience

Impact Réel

Réduction des pertes humaines et matérielles.

8. Conclusion

Prevent.syns n’est pas seulement une plateforme technologique. C’est une nouvelle façon de penser l’IA en contexte de crise : une IA qui prévoit, qui raisonne, qui explique et qui collabore.

Transformer l’IA en un partenaire fiable.

Prevent.syns

Contribution à la science de la prévision sous incertitude et au raisonnement explicable.

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