Des chercheurs arrivent à mieux prédire la fonte de la banquise en Arctique

Mieux prédire la banquise en Arctique, voilà l’un des objectifs de nombreux scientifiques. Certains d’entre eux ont développé un modèle fonctionnant sur un ordinateur portable qui rivalise, disent-ils, avec d’autres simulations complexes nécessitant des superordinateurs.

Leur modèle ressemble à l’apprentissage d’une machine guidé par la théorie et il n’est pas nouveau, dit Dmitri Kondrashov, chercheur au Département des sciences atmosphériques de l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA). Le modèle existe depuis une dizaine d’années et est régulièrement recalibré.

M. Kondrashov fait partie d’une équipe américano-britannique qui a publié mardi, dans la revue Chaos, un article sur le modèle qui fournit des prédictions en temps réel.

Celui-ci, comme d’autres, alimente le projet international Sea Ice Outlook qui publie depuis 2008 un résumé des prédictions de la banquise durant l’été et, plus récemment, en septembre, lorsqu’elle est à son minimum.

La banquise arctique, qui aide à refroidir la planète en réfléchissant les rayons du soleil, recule rapidement à cause des changements climatiques. Depuis 1979, elle a perdu près de 40 % de sa surface, ce qui ouvre la voie au trafic maritime, perturbe les écosystèmes et accélère le réchauffement.

Sea Ice Outlook vise à améliorer les prévisions en compilant les résultats de chercheurs. Cela aide à comprendre le dérèglement climatique, mais aussi à guider des activités maritimes, de pêche, de tourisme ou d’exploitation de ressources naturelles.

C’est aussi utile, affirme M. Kondrashov, pour les communautés autochtones qui chassent sur la banquise, habitat essentiel des phoques, par exemple.

Comme ce projet pourrait s’arrêter un jour, avance M. Kondrashov, ils ont choisi de publier leurs prévisions sur d’autres plateformes.

Selon Ivan Sudakow, chargé de cours en mathématiques appliquées à The Open University au Royaume-Uni et membre de l’équipe, la légèreté de leur modèle « donne aux gens plus d’indépendance ».

En effet, explique-t-il, si des communautés s’appuient sur des modèles complexes, elles « dépendent aussi du financement, de la politique et de ce que dit le gouvernement, car il faut des personnes et de l’argent pour les faire tourner. »

Un exercice difficile

Prédire l’évolution de la glace de mer est difficile, note Dmitri Kondrashov. Les chercheurs ont misé sur une technique appelée « décomposition harmonique adaptée aux données », couplée à des modèles mathématiques.

« On peut voir cela comme une symphonie très complexe, un peu comme de la musique, qu’on décompose », poursuit M. Kondrashov. « Il y a plusieurs fréquences : des très rapides, l’équivalent de la météo à court terme, des moyennes, comme les saisons, et des plus lentes, comme le climat sur le long terme. » En analysant ces fréquences et en examinant comment elles interagissent, ils comprennent mieux l’évolution de la banquise.

Ils ont entraîné leur modèle avec pour seules données celles de l’étendue de la glace de mer, en kilomètres carrés. Testé de 2016 à 2024, il a prédit la superficie observée en septembre avec une faible marge d’erreur sept années sur huit.

Certains modèles plus lourds, dits dynamiques ou basés sur la physique, utilisent des superordinateurs et plusieurs variables, comme le vent, la température, le mouvement de l’océan ou la pression, pour simuler et prédire la banquise.

Ivan Sudakow explique que leur modèle, innovant, anticipe souvent mieux la banquise sans nécessiter beaucoup de puissance de calcul, grâce à des mathématiques « rigoureuses et solides » et une « réduction de la complexité ».

Des limites à repousser

Les chercheurs ont découpé l’Arctique en sept régions. Leur modèle, basé uniquement sur la superficie de la banquise, montre ses limites là où la météo change rapidement.

Si le centre de l’Arctique est facile à prédire, car il reste glacé toute l’année, les zones autour sont plus difficiles, car la glace de mer y fond ou bouge selon le soleil, le vent ou la pression au niveau de la mer, par exemple, indique Dmitri Kondrashov.

En 2024, c’était le cas de l’archipel canadien où leur modèle, aveugle à ces variations, a moins bien fonctionné.

Ils travaillent ainsi à une nouvelle version. « En ajoutant des données atmosphériques et océaniques, on pourra améliorer les prédictions », dit M. Kondrashov.

Mais ils souhaitent garder le modèle simple. « On n’ajoutera pas trop de variables ou de paramètres », assure Ivan Sudakow. « Il faut rester prudent pour ne pas le surcharger et compliquer les calculs. »

Leur objectif reste de le garder accessible à tous.

Un texte de Marie-Soleil Desautels