Les chercheurs de la célèbre université américaine et du géant de la tech ont mis au point un modèle algorithmique capable de prédire les répliques des séismes ainsi que leur emplacement jusqu'à près de 12 mois après un tremblement de terre.
Cet algorithme prometteur a été développé grâce à une base de données de 199 séismes majeurs ayant engendré pas moins de 131 000 répliques. Ce ne sont donc pas n'importe quels tremblements de terre qui ont été pris comme références, puisque l'on retrouve notamment des séismes puissants et dévastateurs comme celui de Loma Prieta en 1989, de Sumatra en 2004, ou encore de Northridge, tout près de Los Angeles, en 1994.
Une méthode plus précise que la théorie de Mohr-Coulomb ?
La méthode choisie par les chercheurs est celle du deep learning. Concrètement, il s'agit d'un réseau neuronal artificiel imitant le fonctionnement d'un cerveau humain. Cette méthode permet d'inclure à ses calculs la théorie de Mohr-Coulomb, dont se servent habituellement les sismologues pour prédire les répliques de tremblements de terre, mais aussi d'autres théories qui permettent d'affiner la prédiction et de lui faire gagner en précision. Le deep learning permet aussi à l'IA de prendre en compte de nouvelles données comme celles qui seront recueillies lors de prochains séismes.Ainsi, après une série de tests basés sur 30 000 évènements similaires, l'algorithme de Google a obtenu un score de 0.849, alors que la méthode classique affiche un score de 0.583, 0 étant le plus mauvais résultat et 1 le score parfait. Les résultats des travaux de Google et Harvard sont édifiants, surtout en sachant qu'aucun sismologue n'a participé à la mise au point de cette méthode. En effet, ses auteurs sont chercheurs au département des sciences des planètes à l'Université d'Harvard, alors que du côté de Google, il s'agit de deux experts du machine learning.
L'intelligence artificielle sera-t-elle capable de prédire les séismes ?
Pour autant, cette IA n'est pas encore tout à fait prête à être mise en place sur le terrain et à être utilisée par les sismologues du monde entier. Malgré les très bons résultats qu'elle obtient, elle demeure encore trop lente pour donner de bonnes informations en temps réel et n'est pas capable de prédire les répliques dues à un évènement tel qu'une éruption volcanique.Toutefois, les chercheurs devraient à présent perfectionner cette nouvelle méthode de prédiction et il se pourrait même à l'avenir qu'elle permette de détecter un tremblement de terre avant qu'il ait eu lieu !
