Incendies : comment mieux simuler et prédire la propagation des feux ?

Introduction

Avec le réchauffement climatique, la multiplication des feux de forêt semble inévitable. Malgré les fortes mobilisations des secours, comme lors de l’incendie du massif des Corbières dans l’Aude à l’été 2025, ces événements peuvent durer et causer d’importants dégâts. Au-delà de l’impact écologique sur la végétation et la faune, l’un des sujets de préoccupation est aussi la propagation possible aux bâtiments et zones urbaines à proximité des foyers.

Pour améliorer nos capacités de prévention et de lutte, il est crucial d’anticiper et simuler la propagation des feux. Les outils de modélisation, de plus en plus performants, permettent aujourd’hui d’intégrer les phénomènes essentiels de la physique du feu, depuis les processus d’inflammation et de propagation, jusqu’à l’influence du vent ou de la topographie sur leur progression. Mais un mécanisme de transfert continue de rendre ces calculs particulièrement lourds et incertains : le rayonnement thermique.

Cette composante essentielle, le moteur de la propagation, complexe à modéliser, reste encore largement simplifiée dans les simulations actuelles de propagation des incendies. C’est précisément ce verrou que le projet RayFlam* ambitionne de lever, en repensant en profondeur la manière dont le rayonnement thermique est pris en compte dans la prédiction des feux. Porté par Pascal Boulet, expert Unys, chercheur Université de Lorraine et spécialiste du rayonnement thermique et des incendies, RayFlam propose une nouvelle approche pour mieux comprendre et décrire la propagation du feu.

Une propagation des feux au-delà des flammes

Dans une cheminée, la combustion d’une bûche produit des flammes et de la chaleur, qui se diffusent dans la pièce. Dans un cadre maîtrisé, cette propagation reste limitée. En milieu naturel, la situation est tout autre. En forêt, les départs de feu accidentels ou intentionnels peuvent croître très rapidement. La sécheresse, la densité de la végétation et les conditions météorologiques contribuent à transformer rapidement le foyer initial en brasier difficilement maîtrisable.

Les flammes localisées dans la zone de foyer et visibles à l’œil nu ne racontent qu’une partie de l’histoire. Le feu agit aussi à distance, avec le rayonnement thermique, essentiellement invisible car émis principalement dans l’infrarouge. À l’image du rayonnement solaire, il propage la chaleur et n’a pas besoin de support , explique Pascal Boulet. Cette chaleur peut ainsi chauffer la végétation, des bâtiments ou d’autres matériaux situés à distance du foyer initial, jusqu’à provoquer leur inflammation et de nouveaux départs de feu.

Le rayonnement : un transfert de chaleur sans contact et un danger à prendre en compte

Pour comprendre ce mécanisme, on peut penser, par exemple, à la chaleur rayonnée du soleil qui réchauffe la terre, séparé par le vide d’une distance proche de 150 millions de kilomètres. Ce rayonnement peut être décrit comme un flux de photons – des particules qui transportent l’énergie – qui sont émis et se propagent jusqu’à atteindre une zone cible. Dans un incendie, ils sont émis par les flammes et vont déposer leur énergie là où ils rencontrent de la végétation ou des façades. Peu à peu, la température de la surface impactée augmente, même loin du foyer initial. La chaleur se dépose, et si le seuil critique d’inflammation est atteint, c’est un nouvel embrasement qui a lieu.

Quand la complexité freine la modélisation

Si le rôle du rayonnement thermique dans la propagation des feux est bien identifié, sa modélisation reste un défi scientifique majeur. En cause, une complexité physique difficile à traduire dans les outils de simulation à l’échelle où se propagent les incendies. La physique du rayonnement est connue, mais sa prise en compte devient extrêmement compliquée dans les codes de simulation dès qu’on veut simuler l’incendie en échelle réelle , explique le chercheur.

Dans les modèles actuels, le rayonnement est donc généralement fortement simplifié. Il ne peut pas être suivi dans toutes les directions.  Au mieux, on choisit certaines d’entre elles privilégiées, avec un découpage angulaire. Et entre ces directions, on n’évalue pas vraiment l’énergie rayonnée , déplore Pascal Boulet. Autrement dit, le rayonnement n’est calculé que dans certaines directions, ce qui laisse des zones moins bien représentées entre ces angles.

Même constat pour suivre le feu en trois dimensions au niveau du terrain. Pour rendre les calculs possibles, les modèles découpent les zones étudiées en grandes mailles. Résultat : la solution est de qualité limitée et ne permet pas de représenter finement la manière dont la chaleur se dépose à distance.

Enfin, plus complexe encore, les flammes émettent un rayonnement qui varie très fortement dans l’infrarouge, une caractéristique particulièrement mal décrite dans les codes de calculs usuels.

RayFlam : repartir de la physique pour mieux prédire

Nous avons voulu ne faire aucune concession dans notre modèle. On arrête de simplifier les choses et de découper arbitrairement le domaine de calcul, on revient à la physique du phénomène et on modélise le rayonnement exactement selon cette physique , se positionne Pascal Boulet.

Cette ambition marque une rupture avec les approches classiques. Là où les modèles actuels sont contraints de faire des compromis, RayFlam fait le choix inverse : intégrer toutes les dimensions du rayonnement thermique.

 Pour éviter de faire des approximations, le projet RayFlam revient vraiment au rayonnement vu comme la propagation de photons et s’appuie sur une approche probabiliste avec la méthode Monte Carlo. Utilisée dans de nombreux domaines scientifiques, elle permet de décrire des phénomènes complexes en les simulant un très grand nombre de fois et en réalisant des statistiques sur les résultats, plutôt qu’en cherchant à tout calculer de manière déterministe.

Le rayonnement se prête particulièrement bien à l’exercice lorsqu’il est décrit à l’échelle des photons émis par les flammes, chacun étant lancé dans l’espace en respectant les lois physiques du rayonnement On imagine qu’on voyage avec les photons et on se propage avec eux jusqu’à leur absorption ou leur sortie de la zone simulée , explique Pascal Boulet.

Des millions de photons sont suivis, suite à cette simulation. Pris individuellement, leur trajectoire n’a que peu de poids dans les échanges d’énergie. Mais d’un point de vue probabiliste, quand on en lance suffisamment, on peut reconstituer l’ensemble du rayonnement. D’une certaine façon, on en construit une carte , poursuit le chercheur.

Cette carte indique précisément où l’énergie est déposée dans l’environnement du feu et en quelle quantité. Elle peut ensuite être réintroduite dans des codes de simulation existants, développés notamment par les mécaniciens des fluides et les spécialistes de la combustion.  Ce couplage permet d’obtenir un code de référence, capable de reconstruire la propagation de la chaleur et la position du feu à un instant donné , explique Pascal Boulet.

À partir de ces cartes, il devient aussi possible d’estimer, en fonction de l’intensité du rayonnement, la probabilité que le feu se propage à certains endroits, une information clé pour mieux anticiper les trajectoires d’un incendie. De plus, en reconstruisant précisément le rayonnement envoyé par la flamme, il est possible de visualiser exactement le feu tel qu’il est perçu par l’œil, comme un film qui enregistrerait une image visible des flammes.

Une méthode partagée au service de la communauté

Pensé dès l’origine comme un outil partagé, RayFlam, qui repose sur des données et des routines open source, a vocation à être couplé aux codes de simulation existants, notamment ceux utilisés pour la modélisation des incendies, en particulier le code FDS – Fire Dynamics Simulator – également en open source. En proposant une description fine et probabiliste du rayonnement thermique, le projet vise à fournir une méthode de référence, au service de l’ensemble de la communauté scientifique, pour mieux évaluer, comparer et améliorer les modèles de propagation des feux. Un travail d’optimisation et d’accélération du code permettra à terme une utilisation de ce simulateur sur ordinateur standard, afin de viser une diffusion la plus large possible à destination de la recherche et du développement en sécurité incendie.

Encore à ses débuts, RayFlam ne promet pas de prédire l’imprévisible, mais en rendant visible le rôle du rayonnement thermique, le projet contribue à mieux comprendre et prédire la propagation des feux, objectif crucial dans un contexte de multiplication des incendies.

* Rayflam est un projet opéré par le Programme Inria Quadrant, qui bénéficie d’une aide de l’État gérée par l’Agence nationale de la recherche au titre de France 2030, portant la référence « ANR-24-RRII- 0002 ».

Sources

PIQ projects | Programme Inria Quadrant (PIQ) https://piq.inria.fr/projets/#RAYFLAM.

Moine, C. RAYFLAM : une nouvelle approche pour simuler le rayonnement des flammes et mieux prédire les incendies  https://lemta.univ-lorraine.fr/rayflam-pour-mieux-predire-les-incendies/ (2025).

A. Shah et col. A reference model in radiative transfer for fire safety applications, International Symposium on Fire Safety Science, La Rochelle, Juin 2026.

Y. Nyffenegger-Péré et col. Line-Sampling Monte Carlo method for unbiased radiative estimations in 3D flames, Y. Nyffenegger-Péré et col., International Symposium on Fire Safety Science, La Rochelle, Juin 2026