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Utiliser le Big Data pour prédire les tremblements de terre

Lorsqu’ils se produisent, la plupart d’entre nous savent qu’un tremblement de terre est en train d’arriver. Cependant, nous ne savons simplement pas quand ni où il se produira.

Un événement destructeur et imprévisible

Les méthodes traditionnelles de prédiction de tremblements de terre sont très inefficaces, il suffit simplement de voir le nombre de vies perdues et bâtiments détruits au cours du dernier siècle et plus récemment au Népal. Les chiffres sont clairs, plus de 13 000 personnes en moyenne y trouvent la mort chaque année et plus de 5 millions de personnes souffrent à cause des dommages matériels et de la perte de leur emploi. Parallèlement aux pertes personnelles, les tremblements de terre coûtent à l’économie mondiale 12 milliards de dollars par an.

Les dégâts des  tremblements de terre sont colossaux.

À quel point serait-il plus simple si les scientifiques pouvaient les prévoir avec une plus grande précision afin d’avertir les populations d’une région donnée? Bien que des scientifiques aient réussi à en prévoir quelques-uns dans une certaine mesure, cela n’a pas contribué à sauver des vies ou des biens. Le récent tremblement de terre au Népal qui a fait plus de 8 000 victimes est un témoignage de la brutalité et de la force dont est capable un séisme, mais aussi, montre le manque de préparation qu’il y a eu pour gérer un tel désastre. Afin de prévenir ces pertes colossales, il est important d’exploiter les nouvelles technologies émergentes et le Big Data pour prédire le moment et le lieu des tremblements de terre avec une plus grande précision.

La solution dans le Big Data

seisme 4

Le Big Data peut collecter bien plus facilement qu’avant des informations provenant de différents événements pour déterminer la probabilité de la fréquence d’un tremblement de terre. La Nature nous donne toujours des signaux lorsque l’un de ces événements va se produire et c’est à nous de les comprendre afin de pouvoir agir en conséquence. Puisque ces indices sont éparpillés, la meilleure solution est d’utiliser le Big Data afin de les collecter et de les regrouper dans un site central pour obtenir d’eux des résultats plus précis.

Ces indices peuvent provenir des mouvements des animaux ou bien des conditions atmosphériques qui précèdent un séisme, comme ce fut le cas pour le tremblement de terre qui a eu lieu en Chine de l’Est en 1975, les températures et la pression étaient anormalement élevées. De plus, des serpents et des rongeurs étaient sortis de terre, fuyant la future catastrophe.

Lorsque des facteurs liés aux tremblements de terre sont surveillés et analysés constamment avec le Big Data, même le plus petit changement qui pourrait envoyer des signaux d’alertes, peut être capturé d’une grande précision avec ce procédé. Des sociétés comme « Terra Seismic » travaillent d’ores et déjà sur la prédiction de tremblement de terre à l’aide du Big Data.
Ils affirment pouvoir les prédire avec 90% de fiabilité grâce aux données satellites et aux autres signaux provenant de la nature. Par exemple, ils avaient prédit le 22 février 2015 la probabilité d’un tremblement de terre d’une magnitude de 6,5 à Sumatra, qui a eu bien eu lieu dans cette ville le 3 mars 2015 et d’une magnitude de 6,4 sur l’échelle de Richter.

Il reste à espérer que d’autres entreprises et gouvernements suivent cette même voie et utilisent eux aussi le Big Data dans leur programme de prédiction de tremblement de terre.

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