Généralement, les modèles informatiques concernant le climat deviennent de plus en plus complexes à mesure que les chercheurs tentent d’intégrer davantage de détails à propos des systèmes de notre planète, mais selon une équipe de chercheurs de l’Université Penn State, pour évaluer les risques liés aux changements climatiques, des modèles plus simples pourraient s’avérer être un meilleur choix.
« Il y a un inconvénient aux modèles très détaillés et très complexes que nous souhaitons souvent obtenir », mentionne Casey Helgeson, professeur adjoint à la recherche au sein du Earth and Environmental Systems Institute. « Parfois, la complexité des outils scientifiques nuit à ce que nous pouvons apprendre à l’aide de la science. Le goulot d’étranglement n’est pas nécessairement du côté de l’arrivée des savoirs au sein du modèle, mais plutôt lors de leur traitement. »
Les risques climatiques sont importants pour les gens s’occupant de planification, pour les entreprises en construction, pour les responsables gouvernementaux, ainsi que pour le secteur de l’économie. La probabilité d’un événement potentiel, combinée à la sévérité de l’événement en question peut déterminer certaines choses, comme l’utilité de construire un immeuble à un endroit donné.
Dans leurs travaux publiés dans Philosophy of Science, les scientifiques affirment qu’il y a « une équivalence entre la capacité d’un modèle à représenter le système de façon réaliste, et sa capacité à nous indiquer à quel point ses prédictions sont fiables ».
Les modèles complexes de l’environnement terrestre ont besoin de beaucoup de temps de calcul sur des superordinateurs. Cependant, lorsque l’on évalue les risques, l’incertitude est un élément important de l’équation, et les chercheurs peuvent uniquement établir cette incertitude en effectuant plusieurs simulations de leur modèle. Le hic, c’est que le temps de calcul est précieux… et cher.
« Nous avons besoin de modèles complexes pour simuler les interactions entre les divers sous-systèmes de la Terre », souligne Vivek Srikrishnan, lui aussi professeur adjoint à la recherche. « Et nous avons besoin de modèles simples pour quantifier les risques. »
Selon Klaus Keller, professeur en sciences de la Terre, de nombreuses simulations sont importantes, puisque plusieurs événements importants, comme les inondations, sont heureusement une exception, et non pas ce qui est généralement prévu. Ils se produisent dans les marges des événements possibles. Explorer ces marges nécessite donc ce grand nombre de simulations.
De meilleures probabilités
Si les modèles plus simples ne fournissent pas autant d’informations, ils peuvent être mis à l’épreuve très rapidement, histoire d’offrir une meilleure estimation des probabilités des événements plus rares.
« Nous nous concentrons entre autres sur les valeurs chiffrées intégrées dans les modèles, et si les informations fournies par ces modèles permettent d’offrir les données nécessaires pour que les décideurs puissent agir dans leur domaine », précise Nancy Tuana, professeure de philosophie et d’études sur le genre, la sexualité et le féminisme.
Le Saint-Graal des chercheurs? Mettre au point un modèle approprié qui permet de répondre à une question, tout en demeurant transparent.
« Nous voulons obtenir des conseils fondamentaux et utiles », a poursuivi M. Keller. « L’utilisation d’un modèle simple qui nous permet de mieux quantifier les risques peut être plus utiles, pour les décideurs, que des modèles plus complexes qui viennent « flouter » les choses. »
Le but, indique-t-on, consiste donc à tracer un lien direct entre les modèles et ce qui est nécessaire dans la vie de tous les jours.
