Talanivo : Une infrastructure IoT résiliente pour la surveillance des crues et l’alerte multimodale en milieu urbain : cas de Kinshasa

Abstract

Les inondations urbaines constituent un péril majeur et récurrent pour la ville-province de Kinshasa, dont la crue historique de 2024 (6,26 m) a causé plus de 43 décès et sinistré des centaines de ménages en une seule semaine. La principale lacune des systèmes d'alerte précoce (SAP) existants réside dans leur dépendance à des infrastructures internet instables et dans leur inadaptation au fossé numérique caractéristique des contextes à faibles ressources. Cet article présente TalaNivo, un système IoT à architecture hybride combinant : (i) une mesure ultrasonique locale (précision ±0,3 cm sur 0–4 m), (ii) une transmission Cloud temps réel via NodeMCU ESP8266, (iii) une alerte SMS résiliente par module GSM/SIM800L (latence < 10 s), et (iv) un avertisseur acoustique (buzzer) assurant une couverture universelle sans prérequis technologique. Une chaîne de traitement du signal basée sur un filtre à moyenne mobile exponentielle réduit le taux d'erreur de mesure de 92 %. Les résultats expérimentaux démontrent une réduction du délai d'alerte de 30 à 45 minutes par rapport aux méthodes d'observation manuelle. TalaNivo constitue ainsi un socle technologique reproductible et low-cost pour les smart cities africaines confrontées à des contraintes d'infrastructure similaires.

Urban flooding is a major and recurring hazard in the city-province of Kinshasa, where the 2024 historical flood (6.26 m) caused over 43 deaths and displaced hundreds of households within a single week. The primary limitation of existing early warning systems (EWS) lies in their dependency on unstable internet infrastructure and their inadequacy given the digital divide prevalent in low-resource contexts. This paper presents TalaNivo, an IoT system featuring a hybrid architecture combining: (i) local ultrasonic measurement (accuracy ±0.3 cm over 0–4 m), (ii) real-time Cloud transmission via NodeMCU ESP8266, (iii) resilient SMS alerting via GSM/SIM800L module (latency < 10 s), and (iv) an acoustic buzzer providing universal coverage without technological prerequisites. A signal processing pipeline based on an exponential moving average filter reduces measurement error rates by 92%. Experimental results demonstrate a 30–45 minute reduction in alert delay compared to manual observation methods. TalaNivo thus constitutes a reproducible, low-cost technological foundation for African smart cities facing similar infrastructure constraints.