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Intelligence artificielle et approches probabilistiques au service de la tectonique des plaques

logo RhEoVOLUTIONLe projet ERC RhEoVOLUTION, 1 porté par Andréa Tommasi, va débuter le 1er novembre prochain. Il a pour ambition d’utiliser de nouvelles méthodes de calcul, dont des techniques d’intelligence artificielle, pour prédire, dans des modèles numériques, l’initiation de la localisation de la déformation ductile, c’est-à-dire la formation de zones de cisaillement puis leur évolution, quelle que soit l’échelle d’observation, de celle des cristaux qui composent les roches jusqu’à celle des plaques tectoniques.
Illustration 1Pour cela, le projet propose une "révolution" ;-) dans la façon dont est définie la rhéologie, c’est à dire les équations reliant les forces à la déformation, dans les modèles géodynamiques. En effet, la modélisation numérique de la localisation spontanée de la déformation dans un matériau ductile, comme les roches qui composent le manteau terrestre ou la croûte, était jusqu’à présent impossible. Pourquoi ? Parce qu’elle dépend de processus actifs à des échelles nano à millimétriques (atomes - grains - roches) qui ne peuvent pas être simulés explicitement dans un modèle géodynamique où la discrétisation de l’espace se fait, dans le meilleur des cas, à l’échelle de la dizaine de kilomètres. Les nouveaux outils numériques développés dans le cadre du projet ERC RhEoVOLUTION vont jeter un pont entre les différentes échelles de temps et d’espace et ainsi permettre de modéliser et de comprendre comment l’hétérogénéité et l’anisotropie du comportement mécanique des roches contrôlent la localisation de la déformation depuis le grain de roches jusqu’à l’échelle des plaques tectoniques.
Pour mener à bien cet ambitieux projet, il est nécessaire de procéder par étapes. Dans un premier temps, il faudra décrire l’hétérogénéité du comportement mécanique des roches se déformant ductilement. Nous allons le faire par une paramétrisation stochastique de la rhéologie, c’est-à-dire, nous allons décrire les variations de comportement mécanique dans les modèles par des tirages au sort à l’intérieur d’une distribution de probabilité de certaines propriétés physiques des roches, qui variera au cours du temps en fonction de la déformation et des interactions avec des processus comme la présence ou non de fluides. Il est impératif aussi de pouvoir contraindre ces paramétrisations stochastiques, ce qui sera effectué à l’aide d’expériences de déformation en laboratoire, avec un suivi in situ de l’évolution de la microstructure et de la déformation dans le microscope électronique à balayage Crystal Probe 2. Ces expériences seront complétées par des modèles de déformation à méso-échelle. Les roches n’étant pas uniquement hétérogènes, mais aussi anisotropes, il faut en parallèle pouvoir accélérer par plusieurs ordres de grandeur la vitesse de calcul de l’évolution de l’anisotropie mécanique au cours de la déformation. Cet objectif sera atteint grâce aux techniques d’apprentissage automatique supervisés "supervised machine-learning", champ d’étude de l’intelligence artificielle. Enfin, nous analyserons et quantifierons les rétroactions entre les principaux processus physiques produisant la localisation de la déformation en comparant les prédictions venant de modèles utilisant les outils développés dans étapes précédentes pour simuler ces processus aux observations dans les zones de cisaillement naturelles.

Le projet ERC RhEoVOLUTION fournira à la communauté géodynamique un outil prédictif pour la localisation de la déformation. Il procurera des modèles physiques pour expliquer la localisation de la déformation dans les domaines intraplaques et pour prédire l’évolution des zones de cisaillement aux limites des plaques tectoniques, améliorant ainsi notre compréhension de l’architecture des marges passives et des chaînes de montagnes. Les résultats permettront de modéliser l’expression la plus évidente de la localisation de la déformation sur Terre : la tectonique des plaques, qui représente toujours un défi, 50 ans après la révolution scientifique qui a établi ce paradigme. Les outils développés permettront également de prédire la localisation de la déformation ductile dans la glace et les métaux avec des applications en glaciologie et en métallurgie.

1 Le projet ERC RhEoVOLUTION est coordonné par Andréa Tommasi (équipe Manteau & interfaces). À Géosciences Montpellier, Michel Peyret (équipe G2ZO) et Fabrice Barou (équipe Manteau) y sont fortement impliqués.
Les expériences sur la modélisation de la déformation de la glace seront coordonnées par Maurine Montagnat de l’Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Univ. Grenoble Alpes (UGA).
Le projet bénéficie d’un pool d’experts composé de Riad Hasani (Géoazur, Univ. Côte d’Azur), Javier W. Signorelli (CONICET, Univ. Rosario, Argentine), Pierre Saramito (Lab. Jean Kuntzmann, UGA), Véronique Dansereau (ISTERRE, UGA) et Jean-Michel Brankart (IGE, UGA).
Six jeunes chercheurs seront recrutés, dont cinq à Géosciences Montpellier (un.e post-doctorant.e, trois doctorant.e.s et un.e ingénieur.e de recherche en calcul scientifique).
2 Instrument National INSU – Plateforme CNRS-INSU MEB-EBSD


Le bulletin du laboratoire Géosciences Montpellier n°22 - septembre-octobre 2020