Des milliers de modèles mijotent dans un même chaudron, et la vapeur qui s'en élève est épaisse, opaque. Chacun murmure quelque chose à propos du futur El Niño, mais dans ce brouhaha, impossible de distinguer qui dit vrai et qui s'échauffe. Les scientifiques ont inventé l'alambic : ils ne retiennent que les modèles qui ont déjà deviné la phase de l'événement, et en font évaporer douze gouttes pures, des prototypes. Ces gouttes sont les superclusters, des états typiques vers lesquels convergent les prédicteurs performants.
La distillation est astucieuse. D'abord, on fait mijoter un ensemble de cinquante approximations probabilistes creuses, entraînées sur les données de l'ère satellitaire : température de surface de l'océan, gradient vertical de température, tensions de vent. Pour chaque échéance, de un à vingt-quatre mois, on a son propre chaudron. Ensuite, on goûte : le modèle qui s'est trompé de phase est rejeté, celui qui a vu juste est conservé. Les modèles restants sont regroupés, mais pas n'importe comment : on tient compte des caractéristiques que chacun juge importantes. Ainsi naissent douze superclusters pour chaque échéance.
Puis, on assemble les gouttes en une chaîne. Les transitions entre superclusters au fil du temps forment une chaîne de Markov : le état suivant ne dépend que de l'état actuel. Le temps de relaxation moyen de cette chaîne est de six mois. Presque comme celui de l'indice Niño-3.4 lui-même, dont le temps de décroissance caractéristique est de 6.1 mois. Ce n'est pas une coïncidence : le distillat a conservé l'arôme de l'océan.
Les cartes d'importance des caractéristiques, extraites du distillat, montrent des précurseurs connus, comme le mode méridional du Pacifique Nord. L'étude de cas d'El Niño 2015/16 montre comment le modèle suit le chemin depuis les anomalies extratropicales jusqu'à l'événement mature. Auparavant, cela n'était visible que sur des cartes de sensibilité par gradient, appliquées après coup et souvent instables. Ici, l'interprétabilité est intégrée à la structure même.
Le chaudron ne crache plus de fumée noire de boîte noire. Douze gouttes pour chaque échéance conservent tout l'arôme de la prévision, mais on peut désormais les examiner au microscope. Et si une goutte se trouble, on voit quelle caractéristique a été secouée.
Un ensemble de 50 modèles pour chacune des 24 échéances et 252 dates de départ donne 302 400 modèles analysés dans l'étude. La distillation les réduit à seulement 12 superclusters par échéance, soit 25 200 fois moins.