Résumé
L'imagerie géophysique est fréquemment utilisée pour la caractérisation de la subsurface. En effet, les méthodes électriques, sismiques et gravimétriques sont particulièrement adaptées à l'imagerie des zones déformées (failles actives, glissements de terrain) grâce à la complémentarité des profondeurs d'investigations et des paramètres physiques qu'elles explorent.Ces méthodes, simples à mettre en œuvre, peu coûteuses et non invasives, sont particulièrement adaptées à la caractérisation des glissements de terrain. Elles apportent des images indirectes de la structure interne du glissement et de sa variabilité spatiale. Elles permettent par exemple de délimiter le plan de rupture, latéralement et en profondeur. Cette caractérisation se doit d'être précise et bien contrainte car elle est utile à la modélisation des processus de pentes et, de fait, à l'évaluation des aléas gravitaires. Cependant, ces images sont souvent difficiles à interpréter, notamment en raison de la « non unicité des solutions » aux problèmes inverses de la géophysique. Il est donc important de disposer de méthodes pour savoir quels sont le ou les meilleurs modèles à retenir et d'estimer la fiabilité des résultats d'une inversion. C'est dans ce cadre qu'intervient cette étude qui porte sur la sensibilité des méthodes géophysiques. En effet, la sensibilité permet de savoir quelles zones du modèle sont bien contraintes ou non, c'est-à-dire si la valeur proposée pour un paramètre (résistivité, vitesse, densité) est pertinente pour expliquer les données. Classiquement, la sensibilité est proposée de façon quantitative pour les différentes méthodes géophysiques. Nous proposons ici une nouvelle approche quantitative de la notion de sensibilité que nous avons appliqué aux méthodes électriques dans un premier temps.En utilisant la librairie « PyGimLi » de Python, nous proposons d'inverser les données de résistivité électrique sur un maillage de notre choix puis, de calculer pour chacune des mailles quelle serait la valeur de la variation minimale de résistivité qu'il faudrait avoir pour que le dispositif de mesure puisse détecter cette variation. Ces calculs nécessitent autant de simulations qu'il y a de mailles sur notre grille d'inversion. Il est possible de mettre en œuvre cette méthode quelle que soit la configuration du quadripôle utilisé (Wenner, Wenner-Schlumberger, Dipôle-dipôle). Cette nouvelle approche quantitative de la sensibilité permet de connaitre l'incertitude sur les paramètres pour chaque maille du modèle, ce qui peut servir de « grille de lecture » des résultats de l'inversion à posteriori. Cette approche permet également de prendre en compte la position et la géométrie des mailles du modèle.Nous proposerons, dans la suite des travaux, une approche similaire pour les autres méthodes géophysiques (sismique et gravimétrique) afin de mener à bien une inversion conjointe de différents jeux de données.