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Prédiction qualité de l'air à partir de données météorologiques dans le cadre du hackathon IndabaX Cameroon 2026 # HACKATHON-INDABAX-CAMEROON-2026-AirSentinel Prédiction de la qualité de l'air à partir de données météorologiques dans le cadre du hackathon IndabaX Cameroon 2026 Pour ouvrir le notebook de la modélisation, cliquer ici : # 🌬️ AirSentinel — Prédiction Multi-Cibles de la Qualité de l'Air au Cameroun > **IndabaX Cameroun 2026** · Thème : *L'IA au service de la résilience climatique et sanitaire au Cameroun* --- ## 📌 Présentation **AirSentinel** est un système de prédiction de la qualité de l'air pour **40 villes camerounaises** couvrant les 10 régions administratives du pays. Le projet combine des données météorologiques quotidiennes (Open‑Meteo / ERA5), de l’ingénierie de features avancée et des modèles de machine learning pour produire des prévisions **multi‑cibles** simultanées sur 5 polluants atmosphériques : **PM2.5, NO₂, O₃, SO₂ et CO**. Le Cameroun ne dispose pas d’un réseau dense de stations de mesure. Ce projet comble ce vide en utilisant des **données satellitaires (CAMS reanalysis via Google Earth Engine)** et des **prévisions météo open‑source** pour informer les populations et les décideurs sur les risques de pollution. > ⚠️ **PM2.5 reste le polluant le plus préoccupant** : moyenne nationale de 31 µg/m³, 73,9 % des jours dépassent le seuil OMS (15 µg/m³), avec des pics atteignant 383 µg/m³ lors d’épisodes d’harmattan et de feux de brousse. --- ## 📊 Données | Source | Description | Période | |---------------------------------|--------------------------------------------------|---------------| | Open‑Meteo / ERA5 | Variables météo journalières (température, vent, pluie, rayonnement…) | 2020–2025 | | Google Earth Engine — CAMS EAC4 | PM2.5, NO₂, O₃, SO₂, CO journaliers par ville | 2020–2025 | | Open‑Meteo Air Quality API | Qualité de l’air temps réel + prévisions | Aujourd’hui → J+7 | - **40 villes** · 4 par région · 10 régions administratives …