Une forme relativement simple d’intelligence artificielle pourrait aider à prédire le risque de répliques après un tremblement de terre. C’est ce que montrent deux chercheurs de l’EPFZ dans la revue Nature.
Répliques dévastatrices
Les répliques peuvent se produire des semaines, voire des mois après un séisme. Un exemple de triste mémoire est le tremblement de terre de Christchurch, en Nouvelle-Zélande en février 2011, qui était en fait une réplique. Il a provoqué nettement plus de dégâts que le séisme principal cinq mois plus tôt.
Les sismologues peuvent, certes, prédire la force des répliques à l’aide de modélisations informatiques, mais il reste difficile de déterminer où elles vont se produire.
Régression logistique
L’équipe de Marco Broccardo et Arnaud Mignan, du Service sismologique suisse à l’Ecole polytechnique fédérale de Zurich (EPFZ) a testé une méthode d’apprentissage automatique appelée régression logistique. Elle a obtenu des résultats jugés aussi bons que ceux rapportés l’an dernier dans la même revue par des chercheurs américains ayant utilisé une technique plus complexe de «deep learning».
L’utilisation de réseaux neuronaux complexes d’apprentissage profond pourrait même rendre plus difficile l’interprétation des résultats lorsqu’il s’agit de tirer des conclusions sur des processus physiques, selon les scientifiques zurichois.
En tout état de cause, avec l’une ou l’autre méthode, «nous sommes encore loin d’un outil de prédiction exact», a indiqué mercredi Marco Broccardo à Keystone-ATS. L’intelligence artificielle pourrait toutefois aider à calculer la probabilité d’une réplique sur une parcelle donnée aux alentours d’un séisme, conclut le chercheur.