L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée en sismologie et en volcanologie où elle pourrait contribuer à la prévision des séismes et des éruptions, événements parfois destructeurs. J’ai publié une note le 28 juillet 2024 et une autre le 18 mars 2025 expliquant comment les scientifiques utilisent l’IA. J’ai également ajouté que son utilisation dans la prévision volcanique et pour d’autres phénomènes naturels semble prometteuse.
On peut lire sur le site de l’Institut National de Géophysique et de Volcanologie (INGV) que l’Institut italien a mis sur pied le projet SAFARI, acronyme de « An artificial intelligence-based StrAtegy For volcAno hazard monItoring from space » (Une stratégie basée sur l’intelligence artificielle pour la surveillance des risques volcaniques depuis l’espace). Le projet a été lancé en 2023 avec l’objectif de développer une stratégie intégrée de surveillance des risques volcaniques directement depuis l’espace.
Pour ce faire, les scientifiques utilisent des données satellitaires issues de capteurs optiques, thermiques et micro-ondes, comparées aux données collectées quotidiennement par les réseaux de surveillance terrestres dans les zones volcaniques.
Des chercheurs de l’INGV et d’autres organismes scientifiques ont développé ces méthodologies innovantes sur quatre volcans actifs : l’Etna et le Vulcano en Italie, le Nyiragongo en République Démocratique du Congo et le Sangay en Équateur. Ces deux derniers systèmes volcaniques sont considérés comme très dangereux et sont situés dans des zones reculées, où les satellites constituent souvent le principal outil de surveillance.
Les principaux aspects du projet sont les suivants.
Mieux voir pour mieux cartographier : l’IA « nettoie » les images radar.
L’un des problèmes des images SAR (radar à synthèse d’ouverture) est la présence de bruit de signal qui rend les images souvent granuleuses et difficiles à interpréter. Les chercheurs ont appliqué un filtre innovant qui a permis à l’IA de faire disparaître les composantes perturbatrices. En appliquant cette technique aux données SAR de l’éruption du Sangay en 2021, le système a pu améliorer la qualité des images acquises par le satellite Sentinel-1, en éliminant les anomalies parasites.
Prédiction autonome en temps réel de la trajectoire des coulées de lave
L’un des objectifs les plus ambitieux du projet était d’automatiser et d’accélérer les simulations de propagation des coulées de lave, afin de générer des cartes des risques. Le nouveau système a utilisé les valeurs de débit estimées par satellite à une résolution spatiale de 1 à 3 km pour reproduire l’extension du front de coulée, elle-même dérivée des données satellitaires à une résolution spatiale de 20 à 30 mètres. Ces données permettent de prédire l’évolution du champ de lave plusieurs jours à l’avance. L’analyse a posteriori a testé la capacité du modèle à produire des cartes de plus en plus précises des risques liés aux invasions de lave.
Comparaison entre la réalité et la simulation du champ de lave de l’Etna en éruption entre le 13 mai et le 6 juin 2022. Dans l’image a) le trait noir délimite la coulée de lave réelle du 29 mai, tandis qu’en b), il délimite celle du 6 juin. La carte colorée représente le scénario de probabilité élaboré par l’IA pour prédire l’évolution du champ de lave après 7 jours d’activité. Les zones rouge foncé indiquent les régions où le modèle a calculé une probabilité de coulée de lave proche de 100 % entre le 13 et le 29 mai, ce qui témoigne d’une forte concordance avec les données réelles. Les triangles jaunes et rouges indiquent respectivement l’emplacement des bouches éruptives réelles et prédites par le modèle.
L’IA résout le problème des nuages « transparents »
Connaître la hauteur exacte d’un nuage volcanique est essentiel pour la sécurité des aéronefs qui survolent une zone volcanique. Pour l’Etna, l’équipe du projet SAFARI a créé, à l’aide de milliers d’images satellites, un système capable de distinguer automatiquement les couleurs correspondant aux émissions de lave et aux nuages générés par l’activité explosive. Ce même système est capable de calculer en temps réel la hauteur de la colonne éruptive.
La comparaison entre ces deux images révèle (à droite) une nette amélioration avec l’aide de l’IA de la capacité à observer et à distinguer un nuage de cendres de l’Etna le 4 mars 2021. L’algorithme a identifié et isolé avec précision (en rouge) les pixels contenant des cendres volcaniques, permettant ainsi au système de calculer automatiquement la hauteur et l’étendue de la colonne éruptive, sans intervention humaine.
L’intelligence artificielle appliquée au Nyiragongo
S’agissant du Nyiragongo (Congo), dont l’histoire éruptive est très peu documentée, l’IA a analysé de manière autonome les données satellitaires, et regroupé les différents comportements du volcan en « familles » d’activité. Cela a permis d’identifier la transition d’un état de calme à une phase anormale lors de l’éruption de mai 2021.
Comparée à l’analyse traditionnelle des données, cette approche avec l’aide de l’IA permet un examen rapide de grandes quantités d’informations et la reconnaissance de situations qui pourraient échapper à l’œil humain, notamment dans les zones reculées et peu étudiées. L’IA peut ainsi jouer le rôle d’une sorte de « sentinelle autonome », capable de signaler d’éventuelles anomalies, même en l’absence d’observations directes. Comme tout système automatique, elle peut toutefois générer de fausses alertes et nécessite donc une vérification par des experts.
Vous trouverez la description du projet SAFARI en cliquant sur ce lien :
Claude Grandpey : Volcans et Glaciers 