L'IA aide les climatologues à mieux attribuer les catastrophes

L’intelligence artificielle pour venir compléter le travail d’évaluation des experts du Giec — notamment en ce qui concerne l’attribution des catastrophes naturelles au changement climatique? Les approches automatisées issues du machine learning pourraient en tout cas s’avérer utiles pour faire émerger les tendances de fond de la littérature scientifique. Dans une récente étude publiée dans Nature Climate Change, des chercheurs se sont appuyés sur plus de 100’000 études pour en conclure que les impacts du changement climatiques sont déjà visibles sur au moins 80% des terres émergées, où résident 85% de la population mondiale.

Pourquoi c’est intéressant. Si la conclusion de cette étude est intéressante, c’est surtout la manière d’y parvenir qui est novatrice. Car il s’est agi d’apprendre à un algorithme à interpréter correctement un résultat scientifique. Grâce aux approches dites de «traitement du langage naturel» (natural language processing), qui permettent aux machines de construire une représentation du sens de textes écrits.

Par ailleurs, ces résultats soulignent les disparités géographiques des études d’attribution: les études montrant des impacts pouvant être rattachés à la crise climatique sont deux fois plus nombreuses à cibler les pays riches que les pays pauvres.

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L’enjeu de l’attribution climatique. La science de l’attribution climatique est un champ relativement jeune, qui a pris de l’essor à partir de 2003, année où la vague de chaleur en Europe a fait plus de 35’000 morts. Cette question de l’attribution est importante, car elle doit distinguer les variations habituelles de la météo de tous les jours et l’influence du changement climatique. Autrement dit, il s’agit de méthodes combinant statistiques et modélisation, permettant a posteriori d’affirmer la probabilité qu’un événement météorologique rare (inondation, tempête, canicule…) aurait eu de se produire dans un climat non réchauffé par l’humain. Elle a permis d’éclairer, notamment cet été, de multiples catastrophes climatiques.