Des outils d'IA prédisent le risque de répliques sismiques en quelques secondes après un tremblement de terre

Une équipe internationale de chercheurs, regroupant des experts de l'Université d'Édimbourg, du British Geological Survey (BGS) et de l'Université de Padoue, a mis au point un outil basé sur l'intelligence artificielle (IA) destiné à évaluer le risque de répliques. Cette technologie, dont les conclusions ont été rendues publiques fin 2025, est capable d'estimer, de manière quasi instantanée, la probabilité et le nombre de répliques d'une magnitude de 4.0 ou supérieure survenant dans les 24 heures suivant la secousse principale.

Le système de cette avancée repose sur l'apprentissage profond (deep learning). Il a été entraîné en utilisant des données sismologiques détaillées collectées dans cinq zones géographiques particulièrement actives sur le plan sismique : la Californie, la Nouvelle-Zélande, l'Italie, le Japon et la Grèce. Les performances de ce développement se révèlent comparables à celles du modèle établi, connu sous le nom de Séquence d'Aftershocks de Type Épidémique (ETAS), qui sert actuellement de référence opérationnelle dans plusieurs nations.

Le véritable atout de cette nouvelle solution d'IA, comme l'a souligné la responsable de l'étude, Fotini Dervisi, doctorante à l'Université d'Édimbourg et au BGS, réside dans sa vélocité. Alors que le modèle ETAS nécessite traditionnellement des heures, voire des jours, pour exécuter des milliers de simulations, les modèles d'IA parviennent à fournir un résultat en seulement quelques secondes. C'est là que la différence se fait sentir, offrant une réactivité sans précédent.

La rapidité de ces prédictions est d'une importance capitale dans les zones sinistrées. En effet, les répliques peuvent provoquer l'effondrement de structures déjà fragilisées et entraver sérieusement les opérations de sauvetage. Le contexte historique, notamment le tremblement de terre dévastateur survenu en Turquie en février 2023, met en lumière le besoin urgent de disposer d'outils aussi rapides pour une gestion efficace des crises.

Les chercheurs prévoient que l'étape suivante consistera à intégrer ces modèles d'IA spécifiques, tels que SmaAt-UNet et Earthformer, avec les catalogues sismologiques de haute précision qui sont générés par l'apprentissage automatique en temps quasi réel. Cette évolution marque une transition significative : on passe d'une analyse sismologique exigeante en ressources à la diffusion quasi immédiate d'informations vitales. Il est à noter que cette réalisation a bénéficié d'un soutien partiel du programme « Horizon 2020 » de l'Union Européenne, dans le cadre du Réseau d'Apprentissage Innovant Maria Skłodowska-Curie.

En somme, cette percée technologique promet de révolutionner la sismologie opérationnelle. En fournissant des évaluations de risque quasi instantanées, elle offre aux autorités de protection civile une fenêtre d'action précieuse pour sécuriser les zones et coordonner les secours, ce qui pourrait, à terme, sauver de nombreuses vies. L'intégration de ces systèmes sophistiqués est la clé pour mieux anticiper et gérer les conséquences des événements sismiques majeurs.