{"id":2671,"date":"2025-10-21T09:01:42","date_gmt":"2025-10-21T07:01:42","guid":{"rendered":"https:\/\/app.gate-31.com\/?p=2671"},"modified":"2025-10-21T10:25:49","modified_gmt":"2025-10-21T08:25:49","slug":"avis-dexpert-la-simulation-numerique-pour-prevenir-les-risques-naturels","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/app.gate-31.com\/index.php\/2025\/10\/21\/avis-dexpert-la-simulation-numerique-pour-prevenir-les-risques-naturels\/","title":{"rendered":"[Avis d’expert] – La simulation num\u00e9rique pour pr\u00e9venir les risques naturels"},"content":{"rendered":"\n

La simulation num\u00e9rique joue un r\u00f4le crucial dans la gestion des risques naturels en milieu alpin, notamment les \u00e9boulements et les avalanches. Des mod\u00e8les 3D sophistiqu\u00e9s permettent aujourd\u2019hui de simuler la propagation de ces mouvements de masse, offrant une meilleure compr\u00e9hension des dangers potentiels et contribuant \u00e0 la mise en place de mesures pr\u00e9ventives efficaces.<\/p>\n\n\n\n

Pouvez-vous nous dire exactement en quoi consistent les mod\u00e8les 2D – 3D cit\u00e9s \u00e0 l\u2019occasion de la catastrophe de Blatten ? De quoi s\u2019agit-il et pour quel usage ? <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il est important de noter que Fugro n\u2019a pas \u00e9t\u00e9 impliqu\u00e9 dans la mod\u00e9lisation de la catastrophe de Blatten, mais les approches de mod\u00e9lisation d\u00e9crites ici sont consistantes avec celles utilis\u00e9es dans le cadre d\u2019\u00e9tudes de risques similaires.<\/p>\n\n\n

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Image de la catastrophe de Blatten, prise en vol \u00e0 bord d\u2019un Stemme \u00e9voluant \u00e0 environ 17 000 pieds.
Image \u00a9\ufe0fStemme<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Les mod\u00e8les 2D et 3D mentionn\u00e9s lors de la catastrophe de Blatten font r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 des simulations utilis\u00e9es pour appr\u00e9hender et reconstruire la dynamique de mouvements de terrain sur un terrain complexe.<\/p>\n\n\n\n

Les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs de propagation de tels mouvements de masse s\u2019\u00e9chelonnent sur une large gamme de complexit\u00e9 \u00e0 la fois au niveau de l\u2019approche algorithmique et de la finesse des mod\u00e8les physiques constitutifs du mode d\u2019\u00e9coulement de ces masses en mouvement, ce qu\u2019on appelle la rh\u00e9ologie. Le principe de la dynamique en jeu est pourtant simple et bien connu : la gravit\u00e9 est le moteur de l\u2019\u00e9coulement, tandis que la friction interne et basale le freine au cours de sa propagation. Mais la mani\u00e8re dont s\u2019\u00e9coule un m\u00e9lange de roches, de s\u00e9diments, de glace et d\u2019eau, tel que f\u00fbt le cas au glacier de Birch surplombant Blatten, est incroyablement plus complexe que pour une eau claire rel\u00e2ch\u00e9e \u00e0 l\u2019aval d\u2019un barrage de retenue.<\/p>\n\n\n\n

On parle de mod\u00e8les 2D ou 3D de mani\u00e8re parfois ambigu\u00eb, car tous deux ambitionnent de pr\u00e9dire la propagation d\u2019un mouvement sur une topographie qui est intrins\u00e8quement tri-dimensionnelle. Plut\u00f4t qu\u2019un mod\u00e8le 2D, on se r\u00e9f\u00e8re \u00e0 un mod\u00e8le \u00ab moyenn\u00e9 sur la profondeur \u00bb, lorsque l\u2019\u00e9paisseur de l\u2019\u00e9coulement est (tr\u00e8s) faible par rapport aux dimensions horizontales de sa propagation, et ses  propri\u00e9t\u00e9s sont moyenn\u00e9es sur la verticale. Il s\u2019agit d\u2019une approximation plus ou moins avis\u00e9e suivant les cas. Historiquement, ces mod\u00e8les ont eu le grand avantage d\u2019\u00eatre associ\u00e9s \u00e0 un co\u00fbt de calcul moindre, et de permettre ainsi la r\u00e9alisation d\u2019un grand nombre de simulations pour \u00e9tudes de sensibilit\u00e9 sur divers param\u00e8tres incertains dans une perspective d\u2019\u00e9valuation des risques. Ils ont \u00e9t\u00e9 \u00ab calibr\u00e9s \u00bb sur de nombreuses \u00e9tudes de cas, et sont encore largement utiles et utilis\u00e9s, pour \u00e9valuer une fourchette \u00ab haute \u00bb et \u00ab basse \u00bb des niveaux de risque pour un environnement donn\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Les mod\u00e8les r\u00e9ellement 3D visent \u00e0 r\u00e9soudre la structure verticale compl\u00e8te de l\u2019\u00e9coulement. Elles fournissent un canevas algorithmique qui permet de rendre mieux compte de la stratification de l\u2019\u00e9coulement, par exemple son cisaillement intense \u00e0 la base, et la mani\u00e8re dont les diff\u00e9rentes phases de l\u2019\u00e9coulement (solide, liquide\u2026) r\u00e9agissent \u00e0 cette stratification et interagissent entre elles. Il existe une large gamme de mod\u00e8les 3D, notamment suivant qu\u2019est adopt\u00e9e une approche continue \u00e0 maillage fixe (vision eul\u00e9rienne), ou une approche lagrangienne o\u00f9 l\u2019on suit le mouvement de pseudo-particules (par exemple l\u2019approche MPM pour Material Point Method<\/em>), voire une mod\u00e9lisation par \u00e9l\u00e9ments discrets r\u00e9ellement multiphasique (DEM-FEM) qui reste cependant, pour l\u2019instant, largement confin\u00e9e \u00e0 la recherche acad\u00e9mique (voir figure colonne granulaire<\/em>).<\/p>\n\n\n

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Simulation de la rupture d\u2019une colonne granulaire immerg\u00e9e par DEM (phase solide) coupl\u00e9e \u00e0 FEM (phase fluide) : visualisation des r\u00e9seaux de contact inter-granulaires et des vitesses induites dans la phase fluide.
<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Au cours de la derni\u00e8re d\u00e9cennie, les progr\u00e8s en puissance de calcul intensif et en algorithmique, ont rendu ces mod\u00e8les 3D op\u00e9rationnels pour des \u00e9tudes de cas r\u00e9els. Si c\u2019est en apparence une petite r\u00e9volution, cela permet surtout de s\u2019affranchir assez largement du c\u00f4t\u00e9 \u00ab complexit\u00e9 de r\u00e9solution \u00bb de la simulation, pour se recentrer, plus en amont, sur une meilleure appr\u00e9hension de la complexit\u00e9 du milieu naturel et ses lois de comportement, l\u00e0 o\u00f9 pr\u00e9cis\u00e9ment se situent les incertitudes et enjeux majeurs de la mod\u00e9lisation.<\/p>\n\n\n\n

L’usage de la simulation permettrait d’am\u00e9liorer consid\u00e9rablement les pr\u00e9visions et la gestion des risques en milieu alpin : pouvez-vous nous en dire plus ?<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

La gamme des outils de mod\u00e9lisation num\u00e9rique permet maintenant d\u2019alimenter la cartographie et la gestion des risques naturels en g\u00e9n\u00e9ral, et en milieu alpin en particulier, de mani\u00e8re beaucoup plus int\u00e9gr\u00e9e, depuis l\u2019\u00e9chelle r\u00e9gionale jusqu\u2019\u00e0 une \u00e9chelle tr\u00e8s locale. Coupl\u00e9e \u00e0 une capacit\u00e9 accrue et rapide d\u2019acquisition et de traitement de donn\u00e9es de terrain, ainsi que de monitoring en continu, elle permet de b\u00e2tir un r\u00e9el \u00ab jumeau num\u00e9rique \u00bb du milieu, outil puissant d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision et \u00e0 la gestion pour les acteurs de terrain et les autorit\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Pouvez-vous nous expliquer \u00e0 quel moment (du risque naturel) et sur base de quels \u00e9l\u00e9ments (donn\u00e9es), les experts peuvent effectuer une simulation num\u00e9rique d\u2019un risque en milieu alpin ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Le lien avec la donn\u00e9e est r\u00e9ellement crucial. Un mod\u00e8le de simulation que l\u2019on ne contraint pas avec des donn\u00e9es fiables en entr\u00e9e va produire des r\u00e9sultats trompeurs ou d\u00e9nu\u00e9s de sens. Dans le cas de Blatten, la surveillance continue du glacier depuis 1993 a amen\u00e9 les experts \u00e0 d\u00e9tecter les signes d\u2019instabilit\u00e9, croissants au cours des deux derni\u00e8res semaines. Cela a permis d\u2019anticiper la catastrophe, d\u2019\u00e9vacuer le village pr\u00e9ventivement et de limiter les pertes humaines \u00e0 une seule victime, la zone d\u2019impact ayant \u00e9t\u00e9 assez fid\u00e8lement anticip\u00e9e. Moins de trois mois plus tard pourtant, le d\u00e9crochement de blocs rocheux sur une paroi de la route de Chamonix, bien que moins spectaculaire et peu rapport\u00e9 dans les m\u00e9dias, a pourtant fait plus de victimes. Cela souligne particuli\u00e8rement les besoins en donn\u00e9es g\u00e9otechniques, g\u00e9ophysiques et hydrologiques fiables pour la caract\u00e9risation du milieu naturel. Contrairement \u00e0 d\u2019autres donn\u00e9es, par exemple topographiques, qui peuvent maintenant \u00eatre acquises assez simplement et rapidement (gr\u00e2ce \u00e0 des drones, des donn\u00e9es satellitaires, etc.), celles-ci n\u00e9cessitent souvent des m\u00e9thodes d\u2019investigation plus fines, des prises d\u2019\u00e9chantillon, des essais de laboratoire, la prise en compte des incertitudes, de la variabilit\u00e9 spatiale, et de l\u2019impact des changements climatiques. Les progr\u00e8s dans le domaine de la science des donn\u00e9es et leur traitement par des m\u00e9thodes statistiques pouss\u00e9es sont aussi importants que ceux dans la simulation num\u00e9rique proprement dite. La prise en compte des incertitudes est un \u00e9l\u00e9ment crucial dans la gestion des risques. <\/p>\n\n\n\n

Vu la multiplication des risques en milieu alpin, pensez-vous que la simulation num\u00e9rique pourrait \u00eatre un alli\u00e9 pr\u00e9cieux ? Pouvez-vous citer d\u2019autres exemples de risques naturels \u00e9tudi\u00e9s \u00e0 l\u2019aide de la simulation num\u00e9rique ? <\/strong><\/p>\n\n\n

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Mod\u00e9lisation ex-post de la catastrophe de Stava, Italie, 1985.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

 <\/strong>La simulation num\u00e9rique a atteint un certain niveau de maturit\u00e9, m\u00eame si le domaine continue de faire l\u2019objet de recherches importantes. C\u2019est un outil incontournable dans toute gestion du risque naturel sur un territoire donn\u00e9, qui permet notamment d\u2019investiguer la r\u00e9ponse attendue dans un contexte changeant, pour diff\u00e9rents sc\u00e9narios, notamment avec une pression anthropique accrue et un contexte de changements climatiques. C\u2019est aussi un des \u00e9l\u00e9ments de l\u2019\u00e9laboration d\u2019un \u00ab jumeau num\u00e9rique \u00bb. Dans notre travail, nous appliquons des outils de simulation similaires, coupl\u00e9s \u00e0 l\u2019acquisition et au traitement de donn\u00e9es de terrain, \u00e0 d\u2019autres types de risques naturels, comme la rupture de barrages de montagnes ou de barrages miniers (voir Figure de la reconstitution de la catastrophe de Stava, Italie, 268 victimes<\/em>), les inondations subites, les laves torrentielles ou le risque de liqu\u00e9faction, ou m\u00eame, en milieu marin, la mod\u00e9lisation de glissements de terrain sous-marin (voir figure glissement sous-marin<\/em>) et de tsunami induit, ou les courants de turbidit\u00e9\u2026<\/p>\n\n\n

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Mod\u00e9lisation dynamique ex-ante d\u2019un glissement de terrain sur les flancs d\u2019un canyon sous-marin.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Au sujet de Benoit Spinewine<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Benoit Spinewine est un ing\u00e9nieur civil de l\u2019UCLouvain. Sa th\u00e8se de doctorat concernait la mod\u00e9lisation des impacts s\u00e9dimentaires (\u00e9rosion\/transport\/d\u00e9p\u00f4t) des crues extr\u00eames telles que r\u00e9sultant par exemple de la rupture de barrages ou de digues. Au sein de Fugro, leader mondial dans la collecte et l\u2019interpr\u00e9tation de g\u00e9o-donn\u00e9es, il dirige la division de consultance en \u00ab Dynamic Modelling \u00bb qui se centre sur la caract\u00e9risation de risques naturels, en milieu c\u00f4tier, marin et terrestre. Par ailleurs charg\u00e9 de cours \u00e0 l\u2019UCLouvain, il est actuellement impliqu\u00e9 dans deux projets europ\u00e9ens li\u00e9s \u00e0 cette th\u00e9matique.<\/p>\n\n\n

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Benoit Spinewine.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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