La foudre pourrait ne pas frapper deux fois, mais les tremblements de terre peuvent. Et prévoir où les répliques vont frapper pourrait maintenant être un peu plus facile grâce à l'aide de l'intelligence artificielle.

Les répliques peuvent être plus destructrices que les tremblements de terre qu'elles suivent, il est donc d'autant plus important pour les experts de pouvoir les prévoir.

Mais alors que les sismologues ont des méthodes pour prévoir quand les répliques vont frapper et à quel point elles seront fortes, il y a plus d'incertitude sur la façon de prédire où ils frapperont.

En espérant y remédier, un groupe de chercheurs a formé un programme d'"apprentissage en profondeur" avec des données sur des dizaines de milliers de tremblements de terre et de répliques pour voir s'ils améliorent les prévisions.

"La référence précédente pour la prévision des répliques a une précision d'environ trois pour cent sur l'ensemble des données de test. Notre approche de réseau de neurones a une précision d'environ six pour cent, " a déclaré Phoebe DeVries, co-auteur de l'étude publiée dans la revue La nature jeudi.

« Cette approche est plus précise car elle a été développée sans une conviction préalable solide quant à l'endroit où les répliques devraient se produire, " DeVries, un post-doctorant à Harvard, dit à l'AFP.

Les chercheurs ont utilisé un type d'intelligence artificielle connu sous le nom d'apprentissage en profondeur, qui est vaguement modelé sur la façon dont le cerveau humain établit des connexions.

Le programme a permis aux chercheurs de cartographier les relations « entre les caractéristiques d'un grand tremblement de terre - la forme de la faille, combien a-t-il glissé, et comment cela a-t-il stressé la terre - et où les répliques se sont produites, " a déclaré Brendan Meade, professeur de sciences de la terre et des planètes à Harvard, et un co-auteur de l'étude.

Les chercheurs ont testé le réseau en retenant un quart de leur ensemble de données, et l'introduction des informations restantes dans le programme.

Ils ont ensuite testé dans quelle mesure le programme prédisait les emplacements des répliques des 25 pour cent des cas qu'il n'avait pas été nourris.

Ils ont découvert que six pour cent des zones identifiées par le programme comme à haut risque avaient en fait subi des répliques, de trois pour cent en utilisant les méthodes existantes.

Analyser la recherche, Grégory Beroza, professeur de géophysique à l'université de Stanford, a averti qu'il "pourrait être prématuré de déduire... une meilleure compréhension physique du déclenchement des répliques".

Dans un article publié dans La nature parallèlement à l'étude, il a déclaré que la recherche s'était concentrée sur un seul ensemble de changements causés par les tremblements de terre qui peuvent affecter l'endroit où les répliques se produisent.

"Une autre raison de prudence est que l'analyse des auteurs repose sur des facteurs chargés d'incertitude, " a écrit Beroza.

DeVries a reconnu que des facteurs supplémentaires affectent l'endroit où les répliques se produisent et qu'il y a "beaucoup plus à faire".

"Nous sommes tout à fait d'accord pour dire que ce travail est un début motivant, plutôt qu'une fin, " elle a dit.

Et Beroza a déclaré que la recherche avait établi une "tête de pont" pour une étude supplémentaire sur la façon dont l'intelligence artificielle pourrait aider à la prévision.

"L'application de méthodes d'apprentissage automatique a le potentiel d'extraire du sens de ces sources d'informations vastes et complexes, mais nous n'en sommes encore qu'aux premiers stades de ce processus."

© 2018 AFP