Smoke from oil refineries releases carbon smog into the air, contributing to climate change and global warming. Generative AI
Judith A. Curry, ancienne membre du GIEC et spécialiste reconnue dans le domaine de la météorologie, a récemment publié un ouvrage qui soulève des questions fondamentales sur la capacité des modèles climatiques à anticiper les conséquences du réchauffement. Dans Climate Uncertainty and Risk : Rethinking Our Response (2023), elle démontre que les systèmes climatiques, en raison de leur nature non linéaire, ne permettent pas d’obtenir des prédictions déterministes.
Ce changement de perspective s’inscrit dans un parcours marqué par le scandale Climategate (2009), qui a révélé des échanges privés entre chercheurs climatologiques et les auteurs du GIEC. Ce révélatif a conduit Mme Curry à remettre en cause la crédibilité des processus scientifiques traditionnels. « L’approche actuelle, basée sur des modèles linéaires, est insuffisante pour répondre aux défis climatiques », explique-t-elle.
L’expertise de Curry s’appuie sur les travaux du mathématicien Edward Norton Lorenz, qui a montré que les petites variations initiales – comme le battement d’ailes d’un papillon en Chine – peuvent provoquer des effets radicalement différents dans le système climatique. Cependant, ces effets ne sont pas toujours prévisibles : parfois, une perturbation n’engendre rien de notable. Ce phénomène rend toute prédiction climatique au-delà d’un horizon limité (en général quelques semaines) illusoire.
Selon cette analyse, les objectifs du GIEC – notamment la cible de limiter le réchauffement à 1,5°C d’ici 2030 – sont politiques plutôt que scientifiques. « Les modèles climatiques ne doivent pas être utilisés comme des machines à prédire », insiste-t-elle. Leur rôle doit se réduire à générer des scénarios plausibles, en admettant l’incertitude inhérente aux systèmes naturels.
Dans un contexte où les politiques climatiques sont de plus en plus pressantes, cette réflexion s’impose comme une alerte essentielle : négliger les limites des modèles climatiques risque d’entraîner des décisions mal fondées et déséquilibrées. Pour Curry, l’équilibre entre science et politique ne peut pas se faire sans reconnaître cette complexité fondamentale.
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