La prévision météorologique fait partie intégrante de l’information circulant dans nos sociétés. Elle est désormais familière, massivement diffusée et consultée sur tout type de support depuis l’explosion de l’Internet. Dans l’opinion, elle semble toutefois s’être accompagnée d’une banalisation de la tâche consistant à la produire. Or, son développement traduit un réel exploit scientifique qu’il conviendrait de ne pas perdre de vue.
Chaque prévision météorologique découle d’une façon ou d’une autre d’un modèle informatique qui a effectué une simulation de l’atmosphère.
Recette pour une prévision météorologique
En simplifiant, le modèle est d’abord initialisé de façon à fournir l’image la plus fidèle possible de l’atmosphère à l’instant t. Il résout ensuite un jeu d’équations différentielles afin d’anticiper la façon dont celle-ci devrait évoluer dans les heures et les jours à venir. Étant donné que les équations ne peuvent pas être résolues analytiquement, elles sont discrétisées spatialement et temporellement, c’est-à-dire que l’atmosphère est découpée en petites boîtes (voir la figure ci-après). Chaque centre de prévision possède son modèle. À l’heure actuelle, le plus performant d’entre eux est celui du Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen Terme (CEPMMT), nommé IFS pour Integrated Forecasting System.
Si le problème semble assez simple de prime abord, il nécessite en pratique la présence d’un réseau mondial d’observation et une puissance de calcul formidable. Or, le déploiement, le maintien et l’exploitation d’un système d’observation à l’échelle du globe sont une entreprise majeure en soi. Elle nécessite notamment une coopération forte entre les différents pays du monde, car l’atmosphère n’a pas de frontières. De fait, pour produire une bonne prévision météorologique plusieurs jours à l’avance sur une région donnée, des observations sur l’entièreté du globe sont nécessaires.
Quant aux ordinateurs utilisés pour fabriquer l’état initial et simuler l’évolution future du temps, ils se placent parmi les plus puissants au monde. En effet, la météorologie est constamment à la recherche de la capacité de calcul la plus élevée disponible à un instant donné, tant le problème posé est complexe. Au fil des années, les performances des ordinateurs ont rapidement augmenté, ce qui explique en partie l’amélioration des prévisions évaluée à un jour tous les dix ans. Par exemple, la prévision actuelle à six jours est aussi précise que celle à cinq jours il y a dix ans de ça.
La prévision du temps, une révolution scientifique silencieuse
Lorsque l’on considère l’important degré de turbulence, les très nombreuses interactions et la vaste gamme d’échelles spatio-temporelles mises en jeu, il paraît presque miraculeux d’arriver à anticiper avec autant de succès le comportement de la fine couche d’air qui entoure notre planète. Les résultats actuels portent sans doute au-delà de ce que pouvaient espérer les scientifiques de la première moitié du vingtième siècle, bien que les bases théoriques sous-jacentes étaient déjà énoncées. Aujourd’hui, les modèles à très haute résolution arrivent à reproduire avec fidélité l’évolution de structures de fine échelle, telles que les ondes de reliefs ou l’éclosion de cellules orageuses.
Le développement de la prévision du temps est donc un profond et réel succès scientifique. Le cas échéant, on peut parler de révolution silencieuse, car portée par une compréhension et un développement technologique progressifs avec peu de percées physiques fondamentales. Les implications de cette science sont pourtant colossales et sont d’autant plus considérables que du point de vue informatique, la complexité de la tâche est comparable à la simulation du cerveau humain. Plutôt que d’inspirer à la banalité et parfois la défiance, une meilleure connaissance de l’histoire de la prévision météorologique et de la façon dont elle est produite pourrait laisser place à l’étonnement et à plus d’humilité compte tenu de la dimension faramineuse du processus.
Source : The quiet revolution of numerical weather prediction, Nature.
