logo EARLINatural hazards such as earthquakes are difficult to predict. Dramatic developments in the field of artificial intelligence (AI), however, are paving the way for anticipating destructive events. The EU-funded EARLI project will use AI to identify weak, early seismic signals to both speed up early warning and explore the possibility of earthquake prediction. Specifically, it will implement an early-warning approach based on a newly identified signal, caused by the perturbation of the gravity field generated by an earthquake, which is ~6 orders of magnitude smaller than seismic waves (strongly limiting its detection with standard techniques), but precedes them. The second, more exploratory, objective will be to adapt the developed AI algorithm to search for even earlier signals preceding the origin of large earthquakes.
 

Les séismes lents (SSE) sont des processus asismiques qui relâchent épisodiquement les contraintes accumulées sur certaines portions des failles. Leur découverte dans les zones de subduction témoigne d’une dynamique complexe des modes de glissement et de variations latérales de la friction le long du plan de faille. Si les SSE profonds ayant lieu en dessous des zones fortement couplées ont été étudiés de manière intensive, certaines zones de subduction hébergent un autre comportement transitoire où le glissement asismique se développe aux mêmes profondeurs que les grands séismes et est accompagné d’une intense activité micro-sismique. Ce processus que nous appelons "S5" est l’objet de ce projet.

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Si ces quarante dernières années ont été marquées par un accroissement important du nombre de catastrophes, elles ont également permis de révéler la complexité de ces événements où s’enchevêtrent de multiples causalités (physiques, biologiques, technologiques et humaines). Or ces tendances ne devraient pas s’inverser dans les années à venir, car les facteurs de risque restent nombreux : changement climatique, tensions géopolitiques, risques liés aux avancées de la technologie et aux besoins des sociétés, croissance démographique et pauvreté, dégradation de l'environnement et pression urbaine etc. (URD, 2010). Les sociétés modernes, quel que soit leur niveau de développement, restent peut résilientes aux catastrophes. Les populations ignorent souvent de quelle façon elles doivent agir ou réagir en situation de catastrophe (CEPRI, 2013) et si certains comportements s'avèrent adaptés, d'autres, malheureusement plus nombreux (Boyd 1981; ISI 2012), se révèlent inappropriés, (sidération, fuite vers la zone de danger), voire clairement décalés (curiosité, protection des biens etc.) par rapport aux réactions attendues et préconisées par les acteurs opérationnels (Quarantelli 2008) ou les outils de prévention. Cette méconnaissance partielle n’est d’ailleurs pas l’apanage des populations et des décideurs; elle renvoie aussi aux difficultés de la recherche à révéler la complexité des comportements véritablement adoptés lors de catastrophes (Crocq 1994), leur enchaînement, leur dynamique et interdépendance (Provitolo et al. 2015).