Mis à jour le 09.10.2020
Quentin Bletery, jeune géophysicien à l’IRD, vient d’être distingué par le Conseil européen de la recherche - European Research Council (ERC). Un budget de 1,5 millions d’euros a ainsi été alloué à ses projets de recherches, visant à mettre l’intelligence artificielle au service de la sismologieProjet EARLI (detection of Early seismic signal using ARtificiaL Intelligence), sur cinq ans, soutenu à hauteur de 1,5 millions d’euros.1, au titre des ERC Starting Grants 2020.
Adepte des changements de paradigme, Quentin Bletery propose des mobiliser des algorithmes pour contourner l'obstacle jusqu'ici insurmontable de la prévision des séismes.
© DR
Ce scientifique, issu du milieu viticole dans le Beaujolais, qui rêvait dès l’enfance de cosmos et se serait bien vu astrophysicien, s’est finalement tourné vers notre planète et ses soubresauts tectoniques. « C’est un choix pragmatique, reconnait Quentin Bletery. Il n’y avait pas d’école dédiée aux disciplines de l’espace en France, j’ai donc opté pour les géosciences et intégré une école d’ingénieur en géophysique. Mais je n’avais pas envie de travailler dans l’industrie pétrolière comme la plupart de mes condisciples, je voulais faire de la recherche. J’ai eu alors l’opportunité de faire un long stage à CaltechCalifornia Institute of Technology, la meilleure fac du monde s’agissant des sciences de la Terre, où on m’a fait travailler sur des séismes. J’avais enfin trouvé ce qui allait m’occuper ! »
Machine learning et changements de paradigmes
Par-dessus tout, ce qui le passionne dans la démarche scientifique, ce sont les changements de paradigme, quand ce que l’on croyait doit être reconsidéré ou abordé tout à fait autrement. Et en la matière, sa discipline connait une véritable révolution liée à l’émergence de l’intelligence artificielle : « L’approche classique consistant à construire des modèles physiques décrivant le comportement des séismes s’est révélée incapable de prédire ses évènements destructeurs et d’en déceler l’imminence », indique-t-il.
Les puissants séismes - ici les dégâts associés à celui survenu en 2003 à Boumer en Algérie - s'accompagnent d'une onde gravitationnelle qui se propage beaucoup plus vite que les ondes sismiques.
© IRD - Yann Hello
« L’essor du “machine learning” (apprentissage automatique en français) permet d’envisager une approche complètement différente, sans aucune hypothèse physique, basée uniquement sur les données empiriques. L’idée consiste à alimenter les algorithmes avec tout ce que l’on peut avoir d’observations quantitatives des phénomènes naturels, pour voir s’ils distinguent des facteurs qui auraient échappé jusqu’ici aux spécialistes. »
De fait, les techniques de machine learning, où l’on soumet d’immenses quantités de données aux ordinateurs pour qu’ils apprennent par eux-mêmes à reconnaître les situations normales et celles qui ne le sont pas, ont fourni de très bons résultats dans nombre de disciplines scientifiques.
Plus rapide que les ondes sismiques
En ce sens, il a l’idée de confronter les algorithmes à l’analyse d’un signal découvert il y a à peine quatre ans par une équipe de scientifiques françaisDont Jean-Paul Ampuero, qui a depuis rejoint l’IRD et l’UMR GEOAZUR. 1, l’onde gravitationnelle qui suit instantanément les grands tremblements de terre.
L'IA peut permettre d'interpréter très rapidement l'onde gravitationnelle associée à un séisme sous-marin et de donner une alerte très précoce du risque de tsunami.
© IRD - Alain Leplaideur
« Cette onde est générée par la perturbation du champ de gravité terrestre, engendrée par le déplacement d’une grande masse de roches pendant le séisme, indique-t-il. Elle se propage à la vitesse de la lumière, donc beaucoup plus vite que les ondes sismiques captées par les sismomètres. » Depuis sa découverte, les spécialistes ont appris à repérer ce signal ténu sur leurs instruments de mesure habituels, et à le modéliser, c’est-à-dire à simuler son expression dans toutes les situations de séismes imaginables.
« Grâce à cela, nous pouvons créer une immense base de données de séismes virtuels, pour apprendre aux algorithmes à interpréter la réception d’une onde gravitationnelle », indique le chercheur. Les perspectives sont très prometteuses : estimer plus vite et de manière plus fiable la magnitude des grands tremblements de terre. Cette approche a le potentiel pour améliorer considérablement les systèmes de détection sismique mais aussi d’alerte aux tsunamis qui suivent les grands séismes sous-marins.
Sur la piste du Graal des sismologues
L'interprétation, par IA, de multiples données et signaux précédant les forts séismes pourra peut-être permettre d'apprendre à en prévoir la survenue.
© IRD - Yann Hello
Au-delà de cette application concrète, dont on peut attendre beaucoup pour limiter le bilan humain des catastrophes naturelles, la puissance de l’apprentissage automatique ouvre des perspectives inédites dans la course au Graal des sismologues, la prédiction des tremblements de terre.
« À force d’alimenter nos algorithmes avec toutes les variables disponibles, ondes sismiques, gravitationnelles, infimes déformations du sol – mesurées par des GPS de haute précision –, nous pouvons espérer qu’ils finissent par déceler des signes précurseurs des séismes qui nous échappent depuis qu’on s’emploie à les chercher. C’est l’objectif ultime du projet EARLI ! », conclut-t-il.
Soutenir des projets ambitieux
Le Conseil européen de la recherche finance l'excellence scientifique à la frontière des connaissances. L'objectif des bourses Starting Grants est de permettre à des jeunes scientifiques de constituer leur équipe de recherche autour d'un thème original, avec un financement de 1,5 millions d'euros sur cinq ans. Ces subventions de démarrage totalisent 677 millions d’euros en 2020.
