Sécurité alpine

Des chercheurs suisses misent sur l’IA pour anticiper les chutes de rochers

Face au risque croissant d’éboulements dans les Alpes, un projet mené par la BFH-HAFL, avec l’UNIL et l’INRAE Grenoble, mise sur l’intelligence artificielle pour mieux anticiper les chutes de blocs de roche.

Simulation de trajectoires de blocs rocheux grâce données et l'IA. (Source: BFH-HAFL)
Simulation de trajectoires de blocs rocheux grâce données et l'IA. (Source: BFH-HAFL)

Le projet Rockaval, qui a débuté en avril, est mené par la Haute école des sciences agronomiques, forestières et alimentaires (BFH-HAFL). Selon un communiqué, il vise à modéliser la portée des chutes de blocs à partir de milliers d’événements recensés dans le monde. En collaboration avec l’Université de Lausanne (UNIL) et l’INRAE Grenoble, il s’appuie sur des méthodes d’apprentissage automatique pour entraîner des modèles capables d’estimer la trajectoire, la distance et l’énergie des chutes.

Une base harmonisée pour entraîner les modèles

Interrogé par la rédaction, Luuk Dorren,  professeur à la BFH-HAFL précise que les chercheurs collectent des données variées: observations de terrain, relevés LiDAR, photos aériennes ou encore bases publiques déjà existantes. Leur provenance et leur qualité étant très hétérogènes, un travail d’harmonisation est prévu sur six mois. La base finale sera ensuite rendue accessible à la communauté scientifique.

Une fois cette base construite, les équipes développeront des modèles d’intelligence artificielle capables d’estimer la distance parcourue, l’énergie et la direction des chutes de pierres. Ces résultats seront ensuite croisés avec des modèles physiques traditionnels pour améliorer la précision.

Applications prévues en 2028

Plusieurs phénomènes liés à l’évolution du climat, comme le recul du permafrost, la présence d’eau en hiver dans les fissures rocheuses ou les variations thermiques brutales, accentuent l’instabilité des falaises. Selon Luuk Dorren, ces éléments renforcent la nécessité de développer des outils prédictifs fiables pour anticiper les zones à risque.

Des prototypes ont déjà été testés sur des sites réels, notamment à Brienz, évacué en 2023. Les premières applications concrètes sont prévues pour 2028, avec deux sites pilotes: un en France, l’autre dans les Grisons en Suisse.
 
 

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