Un algorithme d'apprentissage automatique prédit les tremblements de terre en laboratoire

Les tremblements de terre prélèvent un lourd tribut humain. Quelque 10 000 personnes meurent chaque année lors de tremblements de terre et de leurs conséquences, mais le bilan peut être beaucoup plus élevé. Plus de 230 000 personnes sont mortes dans le tsunami qui a suivi le séisme de magnitude 9 au large de Sumatra en 2004 ; plus de 200 000 personnes sont mortes en Haïti en 2010 après que le pays a été frappé par un séisme de magnitude 7 ; et plus de 800 000 seraient morts dans un tremblement de terre en Chine en 1556.

Donc, une meilleure façon, quelle qu'elle soit, de prévoir les tremblements de terre serait extrêmement précieuse.

Entrez Bertrand Rouet-Leduc au Laboratoire national de Los Alamos au Nouveau-Mexique et quelques copains qui ont fait une découverte remarquable. Ils ont formé un algorithme d'apprentissage automatique pour repérer les signes révélateurs qu'un tremblement de terre de laboratoire est sur le point de céder en utilisant uniquement les sons qu'il émet sous contrainte. L'équipe est prudente quant à l'utilité de la nouvelle technique pour les séismes réels, mais les travaux ouvrent de nouvelles voies de recherche dans ce domaine.

Tout d'abord un peu de contexte. Les géologues ont longtemps été en mesure de calculer le risque approximatif d'un tremblement de terre. Leur approche consiste à déterminer quand la faille s'est déplacée dans le passé et à utiliser n'importe quelle périodicité pour prédire l'avenir.

L'exemple le plus célèbre concerne le segment Parkfield de la faille de San Andreas en Californie, l'une des failles les plus étudiées de la planète. Des tremblements de terre se sont produits ici en 1857, 1881, 1901, 1922, 1934 et 1966, suggérant un schéma dans lequel les tremblements de terre se produisent tous les 22 ans plus ou moins quelques années. Les géologues ont donc prédit qu'un séisme se produirait entre 1988 et 1993, mais ils ont dû attendre 2004 pour leur secousse.

Et c'est à peu près aussi bon que les prévisions de tremblement de terre - dans la plupart des autres endroits, les barres d'erreur sont des ordres de grandeur plus grands.

De telles prédictions sont utiles pour faire respecter des choses comme les normes de construction dans les régions connues pour être sujettes aux tremblements de terre. Mais ils sont peu utiles pour prévenir les décès lorsque les tremblements de terre se produisent. Pour cela, des prévisions sur des périodes de temps mesurées en jours sont nécessaires. Il y a peu de preuves que ce type de prédiction sera jamais possible, même s'il existe de nombreuses preuves anecdotiques suggérant que les animaux peuvent d'une manière ou d'une autre sentir le début imminent d'un tremblement de terre.

Les travaux de Rouet-Leduc et co pourraient changer cela. Ils ont créé des tremblements de terre artificiels dans leur laboratoire en tirant sur un bloc pris en sandwich entre deux autres. A l'interface entre les blocs, ils ont tassé un mélange de matériau rocheux, appelé matériau de gouge, pour simuler les propriétés de failles réelles.

Ce type de système de tremblement de terre artificiel a été bien étudié. Les géologues savent qu'à l'approche d'un tremblement de terre, le matériau de la gouge commence à céder, émettant des gémissements et des fissures lorsqu'il se cisaille - une sorte de bavardage sismique. Le bloc glisse alors quasi-périodiquement.

Ce système présente certaines similitudes avec les tremblements de terre réels. Par exemple, la distribution de taille des glissements est la même que la distribution de taille des tremblements de terre réels. Il génère beaucoup de petits glissements et seulement quelques grands - une distribution qui suit la relation bien connue de Gutenberg-Richter, tout comme le font les vrais tremblements de terre. Les géologues sont donc convaincus que ce système imite au moins certains des comportements observés dans le monde réel.

La question que ces gars-là se posent est de savoir si le son émis par la faille peut être utilisé pour prédire l'heure de la prochaine glissade. Jusqu'à présent, personne n'a repéré de motif dans ces sons pouvant être utilisé pour faire une telle prédiction. Mais Rouet-Leduc et co ont adopté une nouvelle approche.

Ils ont enregistré les émissions acoustiques de l'expérience et les ont introduites dans un algorithme d'apprentissage automatique. L'idée était de voir si la machine pouvait déchiffrer un modèle que les géologues avaient jusqu'à présent manqué. Et en effet il l'a fait.

Les résultats sont quelque peu surprenants. Les chercheurs ont alimenté l'algorithme d'une fenêtre glissante d'émissions acoustiques, lui demandant de faire une prédiction à chaque instant de la probabilité d'un tremblement de terre. À leur grand étonnement, la machine a donné des prédictions précises même lorsqu'un tremblement de terre n'était pas imminent. Nous montrons qu'en écoutant le signal acoustique émis par une panne de laboratoire, l'apprentissage automatique peut prédire le temps restant avant qu'il ne tombe en panne avec une grande précision, disent-ils.

Le casse-tête est de savoir comment la machine peut faire cela. Rouet-Leduc et co émettent l'hypothèse que les précurseurs sismiques peuvent être beaucoup plus petits qu'on ne le pensait auparavant et ne sont donc généralement pas enregistrés dans le monde réel. La machine semble avoir repéré un signal entièrement nouveau que les géologues avaient précédemment rejeté comme un bruit dans les tremblements de laboratoire. Notre analyse d'apprentissage automatique fournit de nouvelles informations sur la physique du glissement, disent-ils.

C’est un travail fascinant qui a des implications importantes. La première et la plus évidente question qu'elle soulève est de savoir si la même technique pourrait prédire avec précision les tremblements de terre réels.

Rouet-Leduc et compagnie sont prudents à cet égard. Ils soulignent que l'expérience de laboratoire est différente à bien des égards des vrais tremblements de terre. Les contraintes de cisaillement sont des ordres de grandeur plus grands que dans les tremblements de terre réels et les températures des roches impliquées sont également différentes.

Mais il existe d'autres façons dont les tremblements de terre du laboratoire sont similaires à ceux de la Terre. Le prochain objectif de l'équipe est donc d'appliquer le même type d'analyse aux tremblements de terre réels qui ressemblent le plus à ceux de laboratoire. L'un d'entre eux est Parkfield, qui connaît de nombreux tremblements de terre répétés sur des périodes relativement courtes. Les répéteurs de ces zones de faille peuvent émettre des bavardages par analogie avec le laboratoire, suggèrent-ils.

Le grand test, bien sûr, sera de prédire avec précision un tremblement de terre. C'est une tâche difficile qui nécessitera une observation attentive pendant de nombreuses années.

En attendant, la même technique pourrait être appliquée à la prévision de défaillances de type tremblement de terre dans d'autres matériaux, tels que les turbines des avions et des centrales électriques.

Quelle que soit la manière dont la nouvelle technique est appliquée, Rouet-Leduc et co ont placé le chat parmi les pigeons du monde de la géologie. Comme ils concluent : Le décor a été planté pour des avancées potentiellement marquées dans la science des tremblements de terre.

Réf : arxiv.org/abs/1702.05774 : L'apprentissage automatique prédit les tremblements de terre en laboratoire

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