Comment prédire les incendies en ville ?

Incendies en ville : quelles causes probables ?

Guillaume Lancrenon, développeur, Entrepreneur d’intérêt général pour le défi Prévisecours

Depuis janvier 2018, je travaille avec Tiphaine Phe-Neau sur le défi Prévisecours, au service des sapeurs-pompiers. Ce défi fait partie du programme d’Etalab « Entrepreneur.e d’intérêt général » et il est porté par le ministère de l’Intérieur. L’objectif est simple : créer des algorithmes de prédictions d’intervention pour aider les pompiers de l’Essonne à mieux anticiper les ressources humaines et matérielles à mobiliser au quotidien.

Nous travaillons sur tous les types d’interventions dont les principaux sont : le secours aux personnes, les incendies et enfin les accidents. Dans cet article, pour plus de concision, nous allons nous concentrer sur les incendies urbains.

Reconstituer l’iceberg des facteurs potentiels

Pour faire nos prédictions, nous devions déterminer les facteurs qui sont les plus corrélés avec le volume d’intervention des pompiers. Bonne nouvelle, nous disposions déjà de leur historique. Mauvaise nouvelle : nous n’avons rien d’autre. La question centrale était donc : quelles données allions-nous associer à celles des pompiers ? Autrement dit, quels facteurs pourraient être corrélés avec le nombre d’interventions des sapeurs pompiers ?

Pour répondre à cette question, nous avions nos intuitions : la pluie, la pollution… Mais cela ne touchait que la partie émergée de l’iceberg. Ce que j’appelle l’iceberg, c’est l’ensemble des facteurs corrélés avec les interventions des pompiers. La partie émergée est donc l’ensemble des facteurs intuitifs, ceux qui auxquels on pense sans même être pompier.

La partie immergée de cet iceberg est difficilement accessible, car on n’y pense pas d’emblée. Pour y accéder, et donc avoir l’idée que tel ou tel facteur pourrait avoir un impact, nous avons dialogué avec des pompiers de certaines casernes de l’Essonne (1). Suite à ça, nous avions de nombreuses pistes à explorer. Il a fallu trouver des sources, ces personnes qui produisent la donnée recherchée (merci ! (2)). Puis, nous avons intégré, travaillé et préparé ces données. Finalement, après des mois de travail, nous avons constitué une base de données d’environ 200 facteurs : notre gros glaçon.

L’iceberg est dorénavant composé de données très variées :

• données calendaires (jours féries, fêtes religieuses, vacances, soldes, phases de la lune…) ;
• données de pollution de l’air (NO2, O3, PM10) ;
• données allergènes type pollen (graminées, cumul de taxons, etc.) ;
• données météo (humidité, précipitation, pression atmosphérique, température, vent, durée moyenne du jour) ;
• données épidémiques (diarrhée, grippe, varicelle) ;
• données sur les incivilités (certains types d’infractions) ;
• données sur la population (tranches d’âge, constitution des foyers, scolarisation, diplôme, profession, idh2 – indice de développement humain, couverture RSA, etc.) ;
• données sur la commune (présence d’établissements sociaux, de soins, etc.) ;
• données sur le transport (gares, trafic cumulé, terminus de ligne).

Les facteurs en lien avec les caractéristiques des communes sont très corrélés avec le volume d’incendies urbains

Nous avons ensuite confronté ces facteurs aux interventions des pompiers. Ceux qui sont les plus corrélés avec nos interventions sont présentés ici :

À noter : l'IDH2 (indicateur de développement humain 2) est un indicateur élaboré par l’INSEE, qui réunit les trois dimensions de l’IDH original (santé, éducation, revenu) et des données spécifiques à la situation française.

La première ligne représente le nombre d’interventions réalisées par les pompiers lors des dernières semaines et années. C’est le facteur le plus corrélé avec les interventions des pompiers… comme on pouvait s’y attendre, l’historique des interventions est prédominant. Les sept lignes suivantes représentent les facteurs les plus corrélés, et enfin les quatre derniers facteurs représentent les plus anti-corrélés.

L’objectif ici n’est pas d’interpréter les raisons de ces corrélations. On peut cependant remarquer que pour le département de l’Essonne, les facteurs météorologiques ne sont pas les plus corrélés aux incendies urbains. Les facteurs majeurs sont ceux qui décrivent les communes et leurs populations, comme la natalité ou les revenus. Or, ces facteurs restent relativement stables de semaine en semaine. La connaissance d’une commune seule (peu importe la météo) permet donc de savoir si c’est un foyer propice aux incendies urbains ou non.

Vous voulez en savoir plus ou participer à ce projet ?

Consultez notre site web : Prévisecours. Et puisque nous sommes toujours en train de travailler sur ce projet, si vous avez des idées de données à intégrer, nous serions ravis que vous nous en fassiez part à l’adresse suivante : guillaume.lancrenon@interieur.gouv.fr

Nous espérons vous lire !

Guillaume Lancrenon, Développeur au Ministère de l’Intérieur pour le défi Prévisecours, Entrepreneur d’Intérêt Général

PS : Pour ceux qui souhaitent aller plus loin, la corrélation statistique utilisée est celle de Pearson. La maille temporelle utilisée est celle de la semaine. Écrivez-nous pour plus d’information.

(1) Merci aux pompiers des casernes de Viry, Étampes, Corbeil-Essonnes et d’Évry pour leur accueil.

(2) Merci à nos partenaires pour la mise à disposition de leurs données : Météo France, Le réseau sentinelle, l’INSEE, La région île de France, data.gouv.fr, Air Parif, la FINESS, Le RNSA, La SSMSI, la CAF, La SNCF, Le STIFF, et le SDIS91.