Tous les quelques années, une tache chaude apparaît dans l'océan Pacifique, au large des côtes de l'Amérique du Sud. Elle est si vaste qu'elle modifie la météo dans le monde entier. Les scientifiques l'appellent El Niño. Le prévoir est difficile : les modèles informatiques simples calculent bien la fréquence de son apparition, mais n'en voient pas les détails. Les modèles complexes voient plus, mais se trompent souvent et exigent beaucoup de temps de calcul.

Les auteurs de ces travaux ont créé un hybride à partir de deux modèles. Le premier, simple, est comme un soliste dans un orchestre : il donne le rythme, c'est-à-dire qu'il indique quand attendre un événement chaud. Le second, complexe, est comme les autres musiciens : il s'adapte au soliste et construit une image complète de l'océan. À l'intérieur du modèle complexe travaille un réseau de neurones, un programme informatique qui apprend à partir de données. On l'a entraîné sur une longue simulation d'un autre modèle, puis on l'a affiné avec des observations réelles.

Le modèle a tourné pendant 1000 ans, et on a analysé les 960 dernières années. L'hybride a reproduit les rythmes corrects d'El Niño, avec des pics d'activité tous les 3 à 4 ans. Il a également bien placé les taches chaudes dans l'océan, corrigeant les erreurs du modèle complexe. Auparavant, on ne savait pas comment concilier simplicité et précision ; désormais, c'est clair : on peut combiner deux modèles, et ensemble ils fonctionnent mieux que séparément. Cette approche sera utile pour entraîner les programmes de prévision et pour étudier les événements rares.