L'océan Pacifique n'est pas chaud partout de la même manière : au large des côtes de l'Amérique du Sud, l'eau se réchauffe puis se refroidit. Ces variations se produisent à des vitesses différentes. Certaines durent quelques années, d'autres plusieurs années, d'autres encore des décennies. Elles se superposent, comme trois conversations dans une même pièce. Auparavant, les scientifiques tentaient de les séparer à l'aide de filtres qu'ils concevaient eux-mêmes : ils ne gardaient que les ondes lentes ou que les ondes rapides. Mais l'océan n'obéit pas à de telles règles.

On a maintenant imaginé une autre approche. Un réseau de neurones examine les cartes de température de l'océan sur 84 ans et apprend tout seul à distinguer trois rythmes distincts. À l'intérieur, il n'y a que cinq « auditeurs ». Pour qu'ils ne se gênent pas mutuellement, des pénalités sont ajoutées à l'apprentissage : si deux auditeurs captent le même rythme, le réseau est puni. Résultat : chaque auditeur s'accorde sur sa propre voix.

La première voix est la plus lente, décennale. La deuxième est intermédiaire, elle se répète tous les quelques années et ressemble beaucoup à El Niño. La troisième est la plus rapide, environ tous les deux ans. Il s'avère que la voix lente détermine le type d'El Niño à venir : une tache chaude près des côtes ou au milieu de l'océan. La voix rapide, elle, est liée au début et à la fin d'El Niño : elle s'intensifie en été et en automne, avant que l'événement ne se développe.

Cela aide à vérifier les modèles climatiques informatiques. L'un d'eux, CESM2, a été testé et a montré qu'il produit trop souvent des El Niño « centraux » et confond les saisons. Maintenant, en séparant les voix, on peut comprendre quel rythme précis le modèle perçoit mal.