Détecter un départ de feu en moins de trois minutes avec des caméras et de l’IA

Ce qui a été fait

Selon Numérique360 (9 juin 2026), le projet est né après les grands incendies de 2022 dans des départements voisins ; l’Indre-et-Loire compte plus de 300 départs de feu par an et 25 à 27 % de son territoire est boisé. Le système, développé par FireTracking, filiale d’Emerton Data créée en Nouvelle-Calédonie, repose sur douze sites d’observation, surtout des châteaux d’eau et des pylônes. Sur chacun, deux caméras fixes dos à dos assurent une surveillance à 360 degrés, jour et nuit, et l’IA analyse en continu les images pour repérer les panaches de fumée suspects, le traitement se faisant sur place. Le cahier des charges demandait une détection en moins de trois minutes et peu de fausses alertes pour ne pas saturer le centre de traitement : les deux objectifs sont atteints, avec moins de 20 % de faux positifs. Mises en service à partir de l’été 2025, les caméras ont produit une vingtaine d’alertes par jour, qui ont donné lieu à une centaine d’interventions sur la saison estivale. Le déploiement se poursuit en 2026.

Avant de commencer

Outil cité par la source : FireTracking. Éléments entre crochets à remplir : [exporter une semaine d’alertes]. Retirez les données confidentielles qui ne sont pas utiles et vérifiez les conditions d’accès de votre outil. Les fonctionnalités et abonnements disponibles peuvent évoluer.

La méthode, en trois étapes.

1. 01

   Rassembler le contexte

   Repérez les éléments entre crochets du prompt ([exporter une semaine d’alertes]) et préparez ce qu’ils demandent.

2. 02

   Adapter le prompt

   Copiez le prompt ci-dessous, remplacez les éléments entre crochets, puis collez-le dans l’assistant IA que vous utilisez. L’outil cité (FireTracking) n’est pas forcément accessible au public.

3. 03

   Relire avant d’utiliser

   Relisez le résultat, corrigez-le si besoin et gardez la décision finale. Les points de vigilance sont détaillés plus bas.

Votre point de départ.

Remplacez les éléments entre crochets, puis adaptez la proposition à votre situation. Ce prompt est rédigé par la rédaction d’iadujour, ce n’est pas une citation de la source.

Nous recevons des alertes automatiques (heure, lieu, image, score de confiance) : [exporter une semaine d’alertes].

Analyse-les :
1. taux d’alertes confirmées, fausses ou non vérifiées ;
2. causes récurrentes des fausses alertes (poussière, brume, fumées agricoles…) ;
3. heures et secteurs les plus concernés ;
4. trois réglages ou consignes à tester pour réduire le bruit sans rater de vrais départs.

Ce qui mérite votre attention