Le 22 septembre 2020, le National Academies Board on Atmospheric Sciences and Climate organisait un webinaire[1] pour donner suite à l’atelier du 4 et 5 juin 2020[2], initié par les Académies Nationales des Sciences, de l’Ingénierie et de la Médecine pour échanger sur la recherche et le développement de la « prévisibilité du système terrestre ». La démarche suscitée par l’Office for Science and Technology Policy (OSTP) de la Maison Blanche vise à engager un débat avec la communauté scientifique afin « d’explorer les activités de recherche et de développement clés qui seraient les plus utiles pour comprendre les limites fondamentales et théoriques de la prévisibilité du système terrestre » mais également pour solliciter des commentaires sur l’orientation que le gouvernement fédéral pourrait prendre sur le sujet.
Une priorité pour l’OSTP et son directeur
Conformément au mémorandum[3] signé en août 2019 et au projet de budget 2022[4], Kelvin Droegemeier, directeur de l’OSTP explique qu’il est essentiel de comprendre dans quelle mesure les phénomènes sont prévisibles, en fonction des échelles de temps et d’espace, pour évaluer la valeur d’une prédiction, pour orienter les investissements dans la recherche et pour élaborer des stratégies d’amélioration des prévisions qui deviennent stratégiques pour nos sociétés. L’ambition est d’appréhender dans quelle mesure l’évolution du système terrestre est prévisible dans ses composantes physiques, biogéochimiques, écologiques et humaines. Il s’agit d’anticiper les orages, les sécheresses, les inondations, des épisodes locaux de pollution atmosphérique ou l’absorption du carbone dans les océans, les feux de forêt…
Au cours des débats, Kelvin Droegemeier cite l’exemple de la COVID-19, une pandémie que les systèmes de prévision n’ont pas anticipée mais n’évoque à aucun moment le changement climatique et les bouleversements environnementaux qui en découlent.
La réflexion engagée entre l’OSTP et la communauté scientifique aboutit à plusieurs recommandations intéressantes pour l’essor des sciences de la prédictibilité :
La nécessité de développer de nouveaux outils
Les experts s’accordent sur la nécessité de développer de nouveaux outils spécifiquement adaptés aux applications scientifiques : de nouveaux modèles et algorithmes intégrant un plus grand nombre de composants, l’accès à de nouvelles données d’observations, l’utilisation de l’intelligence artificielle et autres techniques analytiques. Ceci nécessitera une étroite collaboration entre les experts en apprentissage automatique et les scientifiques ayant une connaissance du domaine. L’amélioration des capacités de calcul affectera la qualité des prévisions d’évolution du système terrestre et réduira l’incertitude.
Un consensus existe quant à la nécessité d’améliorer la coordination des ressources tels que les moyens de calcul ou l’utilisation des modèles et des données entre établissements.
Une recherche en interaction avec les décideurs publics et privés
La qualité des prévisions de l’évolution de notre système terrestre concerne la société civile ainsi que de nombreux secteurs économique. Le secteur des assurances ou les acteurs de la sécurité nationale, entre autres, attendent des données et des prévisions fiables. A titre d’exemple, le marché de la prévision météorologique devrait dépasser $1.5 Mds aux Etats-Unis en 2021[5].
Les experts ont donc conscience de l’importance du dialogue entre les producteurs de prévisions, les traducteurs ou interprètes des informations et les groupes décisionnels afin d’établir une confiance, d’éduquer les parties concernées et de façonner une information sur mesure. Mary Glackin, présidente de l’American Meteorology Society souhaite développer le partenariat public-privé, mais également les interactions avec les législateurs.
Un enjeu de ressources humaines et une approche pluridisciplinaire
Pour couvrir de tels besoins, il sera nécessaire de faire appel à différents domaines intégrant sciences physiques, biochimie, écologie, sciences sociales et comportementales, informatique… Les chercheurs travaillant au-delà des frontières disciplinaires traditionnelles aideront à relever les défis et à faire progresser la compréhension de la prévisibilité du système terrestre.
Les débats ont également souligné le fait qu’attirer, former et retenir la prochaine génération de scientifiques pour mener cette recherche complexe et interdisciplinaire sera difficile alors que les moyens de recherche et les ressources actuelles sont limités.
Pour sa part, Kelvin Droegemeier rappelle son attachement à développer un partenariat entre les agences fédérales afin de répondre à cette exigence de pluridisciplinarité.
Quelles sont les perspectives de cette initiative?
La prédictibilité du système terrestre aura été un sujet récurrent chez Kelvin Droegemeier qui a passé toute sa carrière de scientifique à l’Université de l’Oklahoma en travaillant sur la prédiction des épisodes d’événements météorologiques extrêmes. Il est connu en particulier pour ses recherches sur les simulations informatiques et sur les mécanismes de développement d’orages qu’il a étudié en s’appuyant conjointement sur les progrès des technologies radar et informatiques. Dès sa prise de fonction au poste de Directeur de l’OSTP et lors de plusieurs réunions privées (e.g. Délégation Européenne, Science Diplomats Club, atelier du 20 sept) il n’a jamais manqué de mettre en avant cette science de la prédictibilité, une approche qui lui aura aussi permis de contourner la question du changement climatique en invoquant notamment le nécessité de développer de meilleurs outils de prévision, de nouveaux modèles et algorithmes utilisant des moyens de calcul augmentés.
Cependant, les experts impliqués dans cette démarche de réflexion s’accordent sur l’utilité d’un nouveau cadre de recherche pour faire progresser la compréhension de la prévisibilité du système terrestre et l’émergence d’une nouvelle « génération inspirée de scientifiques et d’ingénieurs ». La nouvelle administration Biden pourrait maintenir la dynamique.
Auteur :
Stéphane RAUD, Attaché pour la Science et le Technologie
