Un algorithme pour mieux anticiper les tsunamis

Les tsunamis seraient mieux anticipés si l'on arrivait à évaluer en temps réel la puissance des séismes qui les provoquent : un algorithme d'intelligence artificielle, récemment décrit dans une étude, pourrait relever ce défi et aider à limiter les dégâts.

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Une femme sur une digue face à la mer à Hisanohama, le 11 mars 2021, lors du 10e anniversaire du tsunami et de la catastrophe nucléaire de Fukushima au Japon.

Le 11 mars 2011, l'un des plus violents tremblements de terre jamais enregistrés dans le monde secouait les profondeurs de l'océan Pacifique au large des côtes nord-est du Japon, entraînant un raz-de-marée qui a fait près de 18.500 morts et entraîné la catastrophe nucléaire de Fukushima.

La magnitude du séisme était de 9 sur l'échelle de Richter, mais à l'instant de la secousse, les systèmes d'alerte ne l'avaient évaluée qu'à 8,1. Une sous-estimation de taille, mais presque inévitable lorsqu'il s'agit de méga-séismes.

"Les instruments actuels de mesure des ondes sismiques sont limités", souligne Quentin Bletery, co-auteur de l'étude parue dans la revue Nature. Ils sont trop lents, et au-delà d'un certain seuil - une magnitude de 8 - ils ont tendance à "saturer et faire une prédiction à maximum 8, quoiqu'il arrive", explique ce géophysicien à l'Institut de recherche pour le développement (IRD).

En 2017 furent découverts des signaux plus rapides que les ondes sismiques: les PEGS ("Prompt Elastro-Gravity Signals"), qui sont des perturbations de champ de gravité terrestre provoquées par les tremblements de terre. Et se déplacent à la vitesse de la lumière.

350.000 séismes virtuels

Mais ces signaux sont trop ténus pour être exploités directement. Une équipe de chercheurs de l'IRD basée à l'Université Côte d'Azur a donc décidé d'élaborer un modèle d'apprentissage profond basé sur la modélisation de ces "PEGS".

Une digue rompue par les flots, le 8 mai 2011 à Kamaishi, dans la préfecture de Iwate au Japon, deux mois après le tsunami du 11 mars 2011.
Photo : AFP/VNA/CVN

L'algorithme d'intelligence artificielle (IA) a été entraîné à partir 350.000 scénarios de séismes virtuels le long des principales failles du Japon, en calculant tous les signaux gravitationnels prévus. "Pour chaque séisme virtuel, nous avons entraîné l'IA, en lui donnant chaque fois la réponse, à trouver la magnitude et la localisation à partir des PEGS attendus", développe Quentin Bletery.

Le modèle a ensuite été testé sur des données réelles, celles du séisme de mars 2011. Résultat : il a prédit la bonne localisation et la bonne magnitude - à 0,3 point près - au bout de 50 secondes. Et donné la magnitude parfaitement exacte de 9 au bout de deux minutes seulement.

"En 2011, on a mis plusieurs heures pour l'évaluer exactement, bien après l'arrivée du tsunami. Or avec une estimation de 8,1, on s'attendait à des vagues de trois mètres maximum", se souvient le chercheur.

Une taille qui n'aurait pas posé de problème aux digues érigées sur les côtes japonaises. "Mais un séisme à 9 provoque des vagues de plus de 15 mètres... Si on l'avait su avant, on aurait évacué encore davantage les populations", souligne-t-il.

L'algorithme est actuellement en phase de test au Pérou, et a vocation à être intégré dans les systèmes d'alertes des régions du monde menacées par les tsunamis.

AFP/VNA/CVN

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