Comment choisir les meilleurs prévisionnistes d'El Niño ✛
Imaginez une équipe de quarante météorologues qui prévoient El Niño, ce courant chaud du Pacifique qui influence le temps qu'il fait partout dans le monde. Chacun utilise le même modèle informatique, mais avec des conditions initiales légèrement différentes, si bien que leurs prévisions divergent un peu. D'habitude, on fait la moyenne des quarante prévisions, en supposant que chacune est aussi bonne que les autres. Mais ce n'est pas le cas : certains membres sont systématiquement plus précis que d'autres.
Les scientifiques ont vérifié s'il est possible de repérer à l'avance les meilleurs. Ils ont pris 40 prévisions de température de l'océan dans la région d'El Niño et les ont comparées aux observations réelles sur 30 ans. Pour chaque échéance et chaque saison, ils ont sélectionné les cinq membres les plus précis selon deux critères : la proximité de la force prévue du phénomène et la justesse du moment de son apparition. Ils ont ensuite combiné ces cinq prévisions avec des poids qui dépendent de la fréquence à laquelle un membre figurait parmi les meilleurs.
Le résultat est impressionnant : à court terme, le gain est modeste, mais au 23e mois, la corrélation entre prévision et réalité augmente de 0.43, soit de 172 %, et l'erreur diminue de 22.5 %. L'amélioration est particulièrement nette pendant les saisons de transition, où il est crucial de prévoir avec exactitude le début et la maturité d'El Niño. On ne savait pas auparavant s'il était possible d'exploiter la dispersion de qualité au sein de l'ensemble. Désormais, c'est clair : dans un ensemble de 40 prévisions, il existe toujours un sous-groupe de 5 à 10 membres qui prédisent El Niño nettement mieux que la moyenne de l'ensemble, et le gain augmente avec l'échéance.
Cette méthode peut être intégrée aux systèmes opérationnels de prévision météorologique comme un moyen peu coûteux d'améliorer la précision sans modifier les modèles. La prochaine étape consiste à apprendre à reconnaître les membres forts en temps réel, lorsque les observations futures sont encore inconnues. Si cela aboutit, l'équipe de quarante météorologues deviendra encore plus précise, car l'entraîneur ne fera entrer sur le terrain que des joueurs éprouvés.
À l'horizon de 23 mois, les cinq membres sélectionnés donnent une corrélation supérieure de 0.43 à la moyenne de l'ensemble, soit presque une fois et demie plus de « synchronicité » avec la réalité. Et le coût de calcul n'augmente pas d'un centime.