The China Mail - Un algorithme pour mieux anticiper les tsunamis

USD -
AED 3.67298
AFN 70.823013
ALL 86.775569
AMD 388.915041
ANG 1.80229
AOA 916.00029
ARS 1165.000022
AUD 1.56485
AWG 1.8025
AZN 1.725034
BAM 1.720875
BBD 2.018575
BDT 121.46782
BGN 1.719448
BHD 0.376902
BIF 2973.52826
BMD 1
BND 1.306209
BOB 6.908081
BRL 5.613981
BSD 0.99974
BTN 84.489457
BWP 13.685938
BYN 3.271726
BYR 19600
BZD 2.008192
CAD 1.38313
CDF 2878.000221
CHF 0.82535
CLF 0.024716
CLP 948.450004
CNY 7.269496
CNH 7.26963
COP 4197
CRC 504.973625
CUC 1
CUP 26.5
CVE 97.016862
CZK 21.912971
DJF 178.02982
DKK 6.56345
DOP 58.838798
DZD 132.52396
EGP 50.785603
ERN 15
ETB 134.165658
EUR 0.879195
FJD 2.261003
FKP 0.7464
GBP 0.748875
GEL 2.744945
GGP 0.7464
GHS 14.246433
GIP 0.7464
GMD 71.500564
GNF 8658.621888
GTQ 7.69911
GYD 209.794148
HKD 7.75648
HNL 25.944257
HRK 6.623697
HTG 130.612101
HUF 355.279662
IDR 16618.75
ILS 3.62579
IMP 0.7464
INR 84.542499
IQD 1309.640606
IRR 42100.000025
ISK 128.279933
JEP 0.7464
JMD 158.264519
JOD 0.709299
JPY 143.034015
KES 129.430095
KGS 87.44998
KHR 4001.777395
KMF 432.250385
KPW 899.962286
KRW 1422.97993
KWD 0.30643
KYD 0.833176
KZT 513.046807
LAK 21614.701341
LBP 89576.724931
LKR 299.271004
LRD 199.948086
LSL 18.615568
LTL 2.95274
LVL 0.60489
LYD 5.457033
MAD 9.266636
MDL 17.160656
MGA 4439.086842
MKD 54.126919
MMK 2099.391763
MNT 3573.279231
MOP 7.987805
MRU 39.562664
MUR 45.160016
MVR 15.39428
MWK 1733.575599
MXN 19.522097
MYR 4.314974
MZN 64.009766
NAD 18.615896
NGN 1602.520288
NIO 36.788547
NOK 10.383565
NPR 135.187646
NZD 1.689835
OMR 0.385001
PAB 0.99974
PEN 3.665568
PGK 4.08192
PHP 55.868503
PKR 280.902072
PLN 3.759073
PYG 8007.144837
QAR 3.643899
RON 4.376897
RSD 103.124079
RUB 81.242148
RWF 1436.169979
SAR 3.750752
SBD 8.361298
SCR 14.215028
SDG 600.497601
SEK 9.64629
SGD 1.30636
SHP 0.785843
SLE 22.750038
SLL 20969.483762
SOS 571.317956
SRD 36.850118
STD 20697.981008
SVC 8.747487
SYP 13001.4097
SZL 18.59929
THB 33.419936
TJS 10.537222
TMT 3.51
TND 2.969282
TOP 2.342098
TRY 38.474995
TTD 6.771697
TWD 32.034304
TZS 2695.000166
UAH 41.472624
UGX 3662.201104
UYU 42.065716
UZS 12930.219053
VES 86.54811
VND 26005
VUV 120.409409
WST 2.768399
XAF 577.175439
XAG 0.031024
XAU 0.000305
XCD 2.70255
XDR 0.71673
XOF 577.165282
XPF 104.934823
YER 245.049905
ZAR 18.56175
ZMK 9001.20839
ZMW 27.817984
ZWL 321.999592
  • AEX

    -2.0100

    872.72

    -0.23%

  • BEL20

    21.0100

    4397.51

    +0.48%

  • PX1

    0.0000

    7556.01

    0%

  • ISEQ

    -38.4000

    10338.87

    -0.37%

  • OSEBX

    14.7200

    1487.07

    +1%

  • PSI20

    -12.5400

    6954.64

    -0.18%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    51.5000

    2805.66

    +1.87%

  • N150

    -5.4300

    3388.28

    -0.16%

Un algorithme pour mieux anticiper les tsunamis
Un algorithme pour mieux anticiper les tsunamis / Photo: © AFP/Archives

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, décrit mercredi dans une étude, pourrait relever ce défi et aider à limiter les dégâts.

Taille du texte:

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 à l'AFP 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".

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.

Q.Yam--ThChM