Aux États-Unis, l’utilisation de modèles linguistiques pour les notifications d’urgence est à l’étude. La raison est claire : lors d'un incendie ou d'une inondation, les employés des services locaux écrivent souvent des messages à la hâte. Le texte peut manquer le destinataire, la zone à risque exacte ou une commande claire. La chercheuse Jeanette Sutton a montré sur une véritable alerte d'inondation comment le programme EM1 corrige la structure : nomme l'expéditeur, indique la zone d'évacuation, suggère de se déplacer vers un terrain plus élevé et fournit une source de mises à jour. Il s'agit d'une tâche éditoriale utile, en particulier pour les petites équipes.
Mais la belle formulation ne vérifie pas les données originales. En Alabama, un employé local a utilisé un chatbot pour créer un graphique des menaces d'ouragan avec une description météorologiquement incorrecte des vents dangereux. Une erreur pourrait faire passer un scénario fictif pour une prévision officielle. Selon WIRED et Grist, EM1 a une centaine de contrats avec des institutions, mais aucune d'entre elles n'a encore transféré le système d'envoi automatique d'alertes météorologiques d'urgence. Le programme est utilisé pour préparer des plans et des travaux internes. Un schéma d'application raisonnable est ici le suivant : une personne reçoit une prévision vérifiée, détermine le territoire et l'action pour les résidents, le modèle aide à raccourcir et à clarifier le message, et un spécialiste agréé le vérifie et l'envoie. Par ailleurs, il faut surveiller la fréquence des mailings : un excès d'alarmes entraîne une lassitude face aux avertissements. La vitesse est importante, mais dans un message d'urgence, la précision est plus importante qu'un texte fluide.