Résumé:
Les glissements de terrain sont de plus en plus fréquents au niveau du nord de l'Algérie, en particulier dans les zones qui sont en cours d'urbanisation et de développement, en l'occurrence la région de Djebahia. Cette région a été spécifiquement choisie pour cette étude car ce risque naturel menace à la fois les habitants et les infrastructures essentielles, notamment l'autoroute est-ouest, un nouveau viaduc reliant les wilayas de Bouira et de Tizi Ouzou, ainsi qu'un gazoduc en cours de construction. D'importantes sommes d'argent sont dépensées chaque année pour des solutions de stabilisation qui sont souvent longues et peu efficaces.
Pour faire face à ce problème, cette étude propose une approche proactive, qui devrait s'avérer plus rentable à long terme. Cette approche implique un aménagement du territoire et des réglementations visant à réduire l'activité humaine dans les zones exposées aux glissements de terrain, ce que l'on appelle l'évaluation de la susceptibilité aux glissements de terrain. Cette approche peut aider à identifier les zones à haut risque, ce qui permet de prendre des décisions mieux informées et d'améliorer la gestion des risques de glissement de terrain. En adoptant une approche proactive des risques de glissements de terrain, il est possible de réduire le risque de glissements de terrain coûteux et dévastateurs.
Cependant, les études de susceptibilité aux glissements de terrain sont notoirement difficiles en raison de l'interaction complexe entre de multiples facteurs. Toutefois, une base de données fiable comprenant un inventaire des glissements de terrain et des facteurs de susceptibilité spatiale a permis la mise en œuvre de plusieurs approches. Des méthodes statistiques classiques, différents algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles d'ensemble sophistiqués, y compris une nouvelle méthode d'ensemble dynamique, ont été mis en œuvre afin d'identifier les modèles les plus efficaces pour prédire les mouvements de terrain et répondre aux besoins de la région en matière de sécurité et d'économie. En utilisant un système d'information géographique, il a été possible de produire des cartes fiables et facilement compréhensibles de la susceptibilité aux glissements de terrain pour la région de Djebahia.
Les modèles produits ont été évalués et comparés à l'aide de plusieurs techniques avancées, afin de garantir leur fiabilité et leur précision. Les résultats ont montré que la plupart des modèles présentaient des niveaux élevés de capacité de prédiction (AUC > 0,9), en particulier les modèles d'apprentissage automatique et les modèles d'ensemble. Compte tenu de plusieurs conditions en application, les modèles suivants ont été sélectionnés pour l'évaluation de la susceptibilité aux glissements de terrain dans la région de Djebahia : Support Vector Machine, Multi-Layer Perceptron Neural Network, Stacking, Meta-Dynamic Ensemble Selection, Adaboost, et Random Subspace models. Ces modèles peuvent être utilisés pour identifier les zones très sensibles aux glissements de terrain, ce qui peut contribuer à la planification de l'utilisation des sols, au développement des infrastructures et à la gestion des catastrophes dans la région.