Innovation en matière d’éruption : Les nouvelles technologies de surveillance des volcans
Par Sierra McConnell
Au cours de la dernière décennie, les chercheurs ont fait d’énormes progrès dans la surveillance de l’activité volcanique, rendant ces phénomènes naturels plus faciles à repérer et à prévoir. Par conséquent, ils font l’objet de rapports plus fréquents, ce qui donne l’illusion que les éruptions volcaniques sont en augmentation, alors qu’elles sont restées à peu près inchangées depuis plus de 20 ans.
Au moment d’écrire ces lignes, 64 volcans sont entrés en éruption en 2024. Pour mettre cela en perspective, chaque année depuis 2000, il y a eu entre 67 et 83 volcans qui ont été signalés comme étant en activité.
Surveillance au sol et dans les airs
Toute la surveillance volcanique est axée sur la détection des écarts d’activité, allant de simples observations telles que les coulées de lave à des techniques avancées telles que la surveillance par drone, la signalisation par réseau GPS et l’apprentissage machine pour la prévision des éruptions.
Un nouvel outil est le Spider de l’United States Geological Survey (USGS), un ensemble d’instruments de surveillance qui peut être déployé en toute sécurité à partir d’un hélicoptère. Ce dispositif réduit les risques pour les scientifiques et permet de collecter rapidement des données dans des zones éloignées ou dangereuses. Conçu pour surveiller l’activité sismique, la déformation du sol et les émissions de gaz, le Spider, qui doit son nom à ses longues jambes, fournit des données complètes en temps réel. Sa capacité à intégrer divers outils de surveillance dans une seule unité réduit les besoins en énergie, minimise l’impact sur l’environnement et a considérablement amélioré la sécurité et l’efficacité des efforts de surveillance des volcans dans le monde entier.
Un autre groupe de chercheurs de l’Université Cornell a découvert qu’en analysant le fluide contenu dans les cristaux volcaniques, il est possible de déterminer l’emplacement du magma avant, pendant et après une éruption avec une précision allant jusqu’à 100 mètres. Cette technique permet une collecte rapide et précise des données, ce qui améliore considérablement la rapidité et la précision des prévisions d’éruption. Ces avancées permettent aux scientifiques de fournir des évaluations en temps quasi réel, ce qui est crucial pour l’évacuation en temps voulu et la gestion des risques pour les populations avoisinantes.
Les drones à longue portée équipés de capteurs de gaz miniaturisés, de spectromètres et de dispositifs d’échantillonnage ont également transformé la collecte de données dans les environnements volcaniques dangereux. Ces véhicules aériens sans pilote peuvent désormais prélever des échantillons de gaz directement dans les panaches volcaniques, ce qui améliore considérablement la sécurité des chercheurs et la qualité des données. Le projet ABOVE (Aerial-Based Observations of Volcanic Emissions) de l’Université Cambridge constitue un bon exemple de cette avancée. Des drones ont été déployés avec succès pour étudier le volcan Manam, en Papouasie-Nouvelle-Guinée, qui est très actif.
"Les algorithmes d’apprentissage machine améliorent les capacités de surveillance et de prévision des volcans en temps réel."
Intégration de données et apprentissage machine
Une étude publiée dans Frontiers in Earth Science a démontré le potentiel des algorithmes d’apprentissage machine pour améliorer considérablement la surveillance des volcans et la prédiction des éruptions. Les chercheurs ont mis au point une nouvelle approche qui analyse quatre caractéristiques sismiques clés : l’énergie, l’entropie de Shannon ramollie, l’aplatissement et l’indice de fréquence. En appliquant cette méthode aux données de différents volcans, l’équipe a créé un outil probabiliste de surveillance en temps réel qui peut fournir des alertes précoces quelques heures ou quelques jours à l’avance. Cette technique innovante représente une avancée majeure dans l’évaluation des risques volcaniques et peut améliorer considérablement la préparation aux catastrophes et les efforts d’atténuation des risques.
Le système fonctionne en organisant les données sismiques en une matrice temporelle, qui capture l’évolution des états d’activité volcanique dans le temps. Cette matrice est ensuite traitée par un réseau neuronal, un modèle d’apprentissage machine sophistiqué capable de reconnaître des schémas complexes que les méthodes traditionnelles pourraient négliger. Le réseau neuronal apprend à repérer les signaux précurseurs de l’activité volcanique en analysant les relations entre les quatre caractéristiques sismiques. Une fois entraîné, le réseau peut traiter de nouvelles données en temps réel et générer des prévisions probabilistes d’éruptions imminentes. Cette approche améliore non seulement la précision des prédictions des éruptions, mais fournit également aux vulcanologues un outil puissant pour une surveillance continue et automatisée de l’activité volcanique.
Perspectives d’avenir
Avec les avancées en matière de prévisions basées sur l’IA et les équipements durables qui améliorent les prévisions d’éruption, l’avenir de la surveillance volcanique est prometteur. Au fur et à mesure qu’elles évoluent, les technologies offrent des perspectives inédites sur le comportement des volcans, améliorant ainsi la capacité à atténuer les risques et à protéger les communautés vivant à proximité de ces merveilles naturelles parfois terrifiantes.
Sierra McConnell est rédactrice chez Thermo Fisher Scientific.
