Confiance au feu: optimiser la prise de décision
Dans cet article, nous aborderons:
💡 Fire Confidence est désormais votre métrique de confiance principale.
Elle est simple, claire et conçue pour vous permettre d’agir plus rapidement et avec davantage de certitude.
1. Confiance au feu
La métrique de Confiance au Feu a été conçue pour indiquer notre niveau de certitude quant à la présence réelle d’un incendie dans un Cluster détecté. Ce niveau de confiance est calculé à partir de plusieurs paramètres clés, notamment les conditions météorologiques locales favorisant les incendies, la puissance radiative du feu (FRP), ainsi que les données issues de divers satellites et algorithmes de détection.
En combinant ces variables en une seule métrique, la Confiance au Feu devient un outil fiable permettant d’appuyer vos stratégies d’intervention et de hiérarchiser les incidents.
Nous utilisons cinq niveaux catégoriels pour représenter la Confiance au Feu :
- Données insuffisantes : Données insuffisantes pour déterminer la probabilité d’un incendie.
- Faible : Les conditions et les données suggèrent qu’un incendie est peu probable.
- Moyen : Les données indiquent un incendie possible, mais le niveau de certitude est limité.
- Élevé : Les données suggèrent fortement que le cluster correspond à un incendie.
- Très élevé : Forte confiance que le cluster correspond à un incendie sur la base de l’ensemble des paramètres.
Ci-dessous, vous trouverez un aperçu des paramètres utilisés et leur signification:

2. Comment accéder à la Confiance au Feu ?
Les valeurs de Confiance au Feu sont accessibles à la fois via le Menu Cluster et l’Aperçu des Incidents. En consultant cette métrique dans l’une de ces sections, vous pouvez rapidement évaluer la fiabilité des Clusters détectés, améliorant ainsi votre perception de la situation et votre prise de décision.
- Via les Clusters :

- Via l’Aperçu des Incidents :

⚠️ Note importante : Les paramètres détaillés de la Confiance au Feu ne sont pas extensibles via l’Aperçu des Incidents. Pour une analyse approfondie, vous devez accéder directement à chaque Cluster individuellement.
3. Utiliser la Confiance au Feu pour la prise de décision
La Confiance au Feu est un outil clé pour prioriser les interventions en fonction du niveau de certitude. Par exemple :
-
Les niveaux de confiance faibles (par exemple « Faible » ou « Moyen ») indiquent que les informations satellitaires ne sont pas suffisantes et que des données supplémentaires seraient nécessaires avant d’allouer des ressources.
-
Les niveaux de confiance élevés (par exemple « Élevé » ou « Très élevé ») suggèrent que les équipes d’intervention doivent rester en alerte, car il existe une forte probabilité d’incendie.
En résumé, la Confiance au Feu regroupe toutes les données disponibles dans WFS afin de vous aider à prendre des décisions éclairées, vous permettant d’agir plus rapidement et avec plus de précision grâce à des évaluations basées sur des données concrètes.
Nous recommandons vivement d’examiner chaque Cluster individuellement et d’ouvrir l’onglet Confiance au Feu pour une vue détaillée allant au-delà du simple résumé fourni par l’Aperçu des Incidents.
Cette analyse approfondie vous permet d’évaluer les spécificités de chaque Cluster et d’avoir une compréhension plus complète, essentielle pour une planification efficace des interventions.


Exemple de Confiance au Feu élevée avec les indicateurs clés, comparé à des niveaux de confiance faibles pour les clusters.
📡 Fire Confidence dans l’API (pour les utilisateurs techniques)
Fire Confidence n’est pas seulement visible dans la plateforme : elle est désormais disponible via l’API.
Utilisez le nouveau champ : fire_confidence
Champ hérité : cluster_confidence sera supprimé dans une version future.
Action recommandée : veuillez migrer vos scripts, tableaux de bord ou intégrations vers fire_confidence.
Ce changement garantit une logique cohérente entre ce que vous voyez dans l’interface et ce qui est renvoyé par l’API, facilitant l’automatisation des alertes, des analyses ou des rapports à partir d’une métrique unique et fiable.