Mahar Lagmay souligne que, malgré l'essor de l'intelligence artificielle (IA), la science des inondations repose toujours fondamentalement sur la qualité des données disponibles. L’IA peut certes améliorer les prévisions, mais elle ne peut compenser un manque d'informations précises et fiables. L'expert met en évidence la nécessité d’investir dans la collecte et l’analyse de données pertinentes pour une modélisation efficace des risques d'inondation. Une meilleure prévision permettrait, selon lui, d’éviter des projets de contrôle des inondations coûteux et inefficaces, mal adaptés aux besoins réels. L’IA devient ainsi un outil complémentaire, mais pas un substitut à une approche scientifique solide basée sur les données. L’amélioration des infrastructures et des politiques doit donc passer par une compréhension approfondie des phénomènes hydrologiques et climatiques locaux, soutenue par des données de qualité. Il est crucial de privilégier des solutions adaptées et fondées sur une analyse rigoureuse.