Cinquante personnes observent l'océan. Chacune remarque quelque chose de différent : l'une voit l'eau chaude, l'autre le vent, une troisième la profondeur. Prises individuellement, elles se trompent, mais si l'on additionne leurs avis et que l'on accorde plus de poids à celles qui ont souvent eu raison, on obtient un conseil de sages. C'est ainsi que fonctionne la nouvelle méthode de prévision d'El Niño, ce phénomène où le Pacifique surchauffe et modifie le climat de toute la Terre.

Au lieu de personnes, ce conseil réunit cinquante modèles mathématiques simples. Chacun est entraîné sur des images satellites de l'océan depuis 1981 et examine son propre ensemble de caractéristiques : température de surface, vent, chaleur en profondeur. Pour éviter que les modèles ne se surestiment, les scientifiques ont utilisé l'apprentissage par entropie, une technique qui force l'algorithme à répartir les probabilités avec une prudence maximale, jusqu'à ce que les données prouvent le contraire.

Le secret principal réside dans le doyen du conseil, le méta-modèle. Il surveille chacun des cinquante modèles : à quelle fréquence il s'est trompé, en quelle saison il a le mieux fonctionné, avec quelle confiance il a répondu. Ensuite, le doyen pondère les votes : si un modèle est faible en juin, sa prévision de juin est presque ignorée. Lors d'un test de 2012 à 2022, ce conseil a prédit la phase d'El Niño (El Niño, La Niña ou état neutre état) à 24 mois, soit deux fois plus loin que les prévisions opérationnelles habituelles. Et l'énergie nécessaire au calcul équivalait à deux heures de fonctionnement d'un ordinateur portable, alors que les modèles supercalculateurs en consomment des milliers de fois plus.