A review of spatially explicit climate emulators as agile tools for decision-support
Cette revue de 76 études révèle que, bien que les émulateurs climatiques spatialement explicites émergent en tant qu'outils agiles d'aide à la décision, leur efficacité est actuellement entravée par un paysage fragmenté, un manque de validation robuste à long terme, un désalignement entre le développement et l'application, ainsi que des préoccupations concernant l'accès équitable, nécessitant des définitions plus claires et une intégration transdomaine plus forte.
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Les décisions concernant notre avenir sont de plus en plus façonnées par l'évolution du climat. Qu'une ville planifie une nouvelle digue, qu'un agriculteur décide de ce qu'il va planter ou qu'une entreprise évalue un risque financier, le besoin d'informations précises et opportunes sur la météo et le climat est urgent. Pendant des décennies, l'outil principal pour comprendre ces changements a été le Modèle du Système Terrestre. Il s'agit de programmes informatiques massifs, basés sur la physique, qui simulent l'atmosphère, les océans et la terre de la planète. Ils sont incroyablement détaillés et réalistes, mais ils sont aussi lents et coûteux à exécuter. Une seule simulation du climat futur peut prendre des semaines, voire des mois, sur les supercalculateurs les plus puissants du monde, produisant des téraoctets de données. Cette limite de vitesse les rend difficiles à utiliser pour les tests rapides et flexibles requis par la prise de décision moderne, où les dirigeants doivent explorer rapidement des milliers de scénarios de type « et si ».
Pour résoudre ce problème, les scientifiques ont développé une nouvelle classe d'outils appelés émulateurs. Considérez un émulateur comme un raccourci rapide et fondé sur les données. Au lieu de résoudre des équations physiques complexes à partir de zéro à chaque fois, un émulateur apprend des résultats des modèles lourds et lents. Il étudie les modèles dans les données générées par les grands modèles, puis utilise ces modèles pour générer de nouveaux résultats similaires en quelques secondes ou minutes. Cela permet aux chercheurs de lancer un nombre immense de simulations pour comprendre les risques et les probabilités sans attendre des mois pour un seul résultat. Cependant, à mesure que ces outils se sont multipliés, le paysage est devenu encombré et confus. Certains outils sont conçus pour les prévisions météorologiques à court terme, tandis que d'autres sont construits pour les projections climatiques à long terme, et la frontière entre eux s'estompe.
Une nouvelle revue menée par des chercheurs de l'ETH Zurich et d'autres institutions vise à cartographier ce domaine en mutation rapide. L'équipe a examiné 76 études publiées au cours de la dernière décennie pour comprendre comment ces émulateurs fonctionnent, là où ils réussissent et là où ils échouent. Ils ont constaté que le domaine est actuellement divisé en trois groupes distincts, chacun ayant ses propres forces et faiblesses. Le premier groupe est constitué des émulateurs météorologiques. Ce sont des outils hautement avancés, souvent alimentés par l'apprentissage profond (deep learning), qui excellent dans la prédiction de la météo pour les prochains jours. Ils sont incroyablement rapides et précis, surpassant parfois les systèmes de prévision traditionnels. Cependant, ils sont conçus pour observer le futur immédiat et ne tiennent généralement pas compte des changements à long terme comme l'augmentation des niveaux de dioxyde de carbone. Ils sont comme un appareil photo très net qui prend des photos parfaites du présent, mais ne peut prédire comment la scène changera au fil des années.
Le deuxième groupe est un mélange hybride, tentant de combler le fossé entre la météo et le climat. Ces outils tentent de conserver la vitesse et la structure des modèles météorologiques tout en y ajoutant des forces à long terme, telles que le changement des températures océaniques ou les concentrations de gaz à effet de serre. Les chercheurs ont constaté que, bien que ces hybrides soient prometteurs, ils peinent à rester stables sur de longues périodes. Lorsqu'on les pousse à simuler des siècles de changement climatique, beaucoup dévient de leur trajectoire ou produisent des résultats irréalistes. Ils n'ont pas encore été prouvés assez fiables pour gérer les conditions complexes et changeantes des scénarios climatiques futurs. Le troisième groupe est constitué des émulateurs climatiques traditionnels. Ils sont conçus spécifiquement pour les projections à long terme. Ils sont généralement plus lents que les nouveaux outils météorologiques basés sur l'apprentissage profond, mais sont plus stables et mieux adaptés à l'exploration de scénarios futurs. Cependant, ils reposent souvent sur des méthodes statistiques plus anciennes et ont tendance à produire des résultats moins détaillés, se concentrant sur des moyennes globales plutôt que sur les données à haute résolution et de précision fine dont les décideurs locaux ont besoin.
La revue souligne un décalage important entre les deux mondes. Les progrès rapides de l'intelligence artificielle qui ont révolutionné les prévisions météorologiques n'ont pas encore pleinement transformé la modélisation climatique. Si les outils météorologiques deviennent plus rapides et plus puissants, ils manquent de la robustesse nécessaire pour les questions climatiques à long terme. Inversement, les outils climatiques sont stables mais manquent souvent de la flexibilité et de la vitesse des nouvelles approches pilotées par l'IA. Les auteurs soutiennent que cette séparation est un obstacle majeur. Pour être véritablement utiles à la prise de décision, un outil doit être agile : il doit être assez rapide pour exécuter des milliers de scénarios, assez flexible pour traiter différents types de questions et assez fiable pour être digne de confiance pour la planification à long terme. Actuellement, aucun outil unique ne fait tout cela de manière satisfaisante.
Les chercheurs soulignent également un problème d'accès. Les émulateurs météorologiques les plus avancés sont souvent développés par de grandes entreprises technologiques ou nécessitent une puissance de calcul massive pour l'entraînement. Cela crée une situation où seules quelques institutions bien financées peuvent utiliser les meilleurs outils, tandis que d'autres sont laissées avec des logiciels plus anciens et moins performants. Cela limite la capacité des scientifiques et des décideurs politiques dans différentes parties du monde à accéder aux informations dont ils ont besoin. La revue conclut que pour que ces outils deviennent réellement utiles, la communauté doit rapprocher ces différentes approches. Ils doivent développer des normes plus claires pour les tests, s'assurer que les outils peuvent gérer toute la gamme des scénarios futurs et rendre ces outils accessibles à tous, et pas seulement à quelques experts. D'ici là, la promesse d'avoir un moyen rapide, flexible et fiable de comprendre notre climat changeant reste seulement partiellement réalisée.
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