Prévoir les tremblements de terre a été un rêve impossible pour les sismologues pratiquement depuis que la discipline est apparue il y a plus de 150 ans. À ce jour, d’ailleurs, la FAQ officielle du USGS affirme sans équivoque : « Non. Ni l’USGS ni aucun autre chercheur n’ont jamais prédit un tremblement de terre majeur […] et nous ne prévoyons pas de savoir comment cela pourrait se produire dans un avenir prévisible. »
Mais ne perdez pas espoir pour autant. Des chercheurs ont entraîné des outils d’apprentissage automatique sur des données subtiles de contrainte tectonique recueillies près de la faille de San Andreas en Californie, découvrant des « événements de glissement lent » qui étaient jusqu’alors inconnus, et qui, selon leurs rapports, « pourraient influencer le moment et la survenue » des LFEs (tremblements de faible fréquence). Certains géoscientifiques ont déjà qualifié la compréhension croissante de ces déplacements tectoniques lents — pratiquement imperceptibles à la surface de la Terre — de rien de moins qu’une « révolution » dans la science des tremblements, compte tenu « du fait qu’ils peuvent déclencher des grands tremblements catastrophiques ». En comprenant comment les glissements lents deviennent des LFEs, en d’autres termes, la nouvelle étude a rapproché les sismologues de la compréhension des vrais signes précoces qui pourraient, un jour, aider à prévoir les grands séismes.
« Nous voulions savoir si des processus importants de déplacement lent pourraient se cacher dans des années de mesures de déformation continues », a déclaré l’auteure principale, la géophysicienne et sismologue Zahra Zali, dans un communiqué traduit via Google. « L’intelligence artificielle nous a permis de reconnaître leurs motifs, qui autrement seraient restés invisibles. »
Un glissement aseismique
Les failles peuvent libérer la pression accumulée par le stress sur les plaques tectoniques soit rapidement, lors d’un événement sismique, soit lentement, par un « glissement aseismique ». Ces derniers glissements lents, comme l’écrivaient Zali et ses coauteurs dans Nature Communications, « peuvent durer de minutes à des mois ». Mais, étant donné que ces événements ne produisent aucun des grondements d’ondes enregistrées par les sismomètres, le phénomène a été mal compris jusqu’à récemment.
« Ces événements sont difficiles à identifier à l’aide des méthodes conventionnelles parce qu’ils sont petits et souvent dissimulés dans des signaux de fond complexes », a déclaré Zali. (En fait, comme l’avait noté en 2019 le géoscientifique de Penn State, Chris Marone, les LFEs et les glissements lents étaient tous deux considérés comme « inexistants et théoriquement impossibles pas si longtemps auparavant ».)
Zali et ses collègues ont collecté un flux quotidien continu de mesures via des forages le long de la faille de San Andreas près de Parkfield. Ils ont utilisé des jauges de déformation sensibles capables de capter les déformations subtiles dans ces roches profondes — sur quelques secondes à plusieurs semaines — comblant ainsi le vide de données entre ce que les sismomètres et les capteurs GPS à haute précision peuvent actuellement mesurer.
L’équipe disposait d’environ huit ans de données à exploiter, extraites de quatre jauges de déformation le long de la section Parkfield de la faille entre 2009 et 2016 : exactement le genre d’afflux massif d’informations qu’on aimerait qu’une IA d’apprentissage en profondeur passe au crible pour en déceler les motifs. Zali et ses collègues ont découvert que ces événements de glissement lent s’accordaient souvent temporellement avec les LFEs localement, qu’ils ont définis comme situés à proximité dans un rayon d’environ 10 kilomètres et à une profondeur inférieure à 20 kilomètres (12,4 miles).
« Nos résultats montrent que ces « tremblements de terre au ralenti » ne constituent pas des phénomènes isolés […] ce qui suggère que le glissement lent joue un rôle important dans le développement des conditions de contrainte le long des failles actives », a expliqué la coauteure Patricia Martínez-Garzón, professeure de sismologie appliquée au GFZ, dans un communiqué traduit via Google.
Robot et roche
Zali et ses coauteurs espèrent effectuer davantage d’analyses par IA sur les lignes de faille au-delà de la San Andreas afin de corroborer plus solidement ce lien apparent entre les glissements lents et une activité sismique plus importante. Ce travail aiderait à éclaircir la réalité plutôt délicate selon laquelle ils disposaient de bien plus de données sur les LFEs californiens — environ 500 000 mini-séismes au cours de leur période, contre seulement 92 événements de glissement lent qu’ils avaient réussi à identifier près de Parkfield.
La détection de ces préambules silencieux à une activité sismique majeure sera, selon Zali, essentielle pour comprendre comment les failles s’accumulent en une contrainte qui peut se fissurer et donner lieu à des catastrophes naturelles plus tard.
« De nombreux processus importants de fracture des failles surviennent sans provoquer de séismes destructeurs », a noté Zali. « En détectant ces signaux cachés, nous pouvons obtenir une image plus complète du comportement des failles entre les tremblements de terre et de la manière dont la contrainte est transmise à travers la croûte terrestre. »
