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La nouvelle pseudoscience de l'attribution climatique : comment les modèles informatiques remplacent l'observation
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Mark Gerard Keenan – Le 3 juillet 2026
À chaque fois qu'un ouragan frappe les côtes, qu'un incendie de forêt se déclare ou que des pluies torrentielles provoquent des inondations, les gros titres suivent un scénario bien connu. On nous dit que le changement climatique a rendu l'événement « deux fois plus probable », « 35 fois plus probable » ou « pratiquement impossible sans intervention humaine ». Ces chiffres sont répétés par les politiciens, les journalistes et les militants comme s'il s'agissait d'observations scientifiques directes.
Or, ce n'est pas le cas. Ce sont les résultats de modèles informatiques.
Cette distinction est importante car la politique climatique moderne repose de plus en plus non pas sur des preuves observées, mais sur des réalités simulées générées par des modèles mathématiques. Le domaine en pleine expansion de « l'attribution des phénomènes météorologiques extrêmes » illustre parfaitement cette transformation.
Au lieu de simplement étudier les événements météorologiques après qu'ils se soient produits, les études d'attribution tentent de calculer dans quelle mesure un événement serait devenu plus probable en raison des émissions humaines de CO2. Les chiffres semblent précis et incontestables, mais ils reposent sur des hypothèses qui méritent un examen bien plus rigoureux qu'on ne le leur fait habituellement. L'attribution des phénomènes météorologiques extrêmes n'est pas apparue ex nihilo. Elle représente l'étape suivante du même paradigme de modélisation qui a produit des scénarios d'émissions spéculatifs tels que le RCP 8.5. Une fois ces scénarios acceptés comme des descriptions plausibles de l'avenir, il est devenu possible d'utiliser des techniques de modélisation similaires pour attribuer des événements météorologiques individuels aux émissions humaines avec une précision numérique apparente. Autrement dit, la science de l'attribution ne constitue pas une rupture avec la modélisation climatique, mais son prolongement logique.
La plupart des gens supposent que ces études comparent la météo actuelle aux observations historiques. En réalité, elles comparent le monde actuel à un monde hypothétique qui n'a jamais existé : une version informatique du climat terrestre dans laquelle les émissions industrielles de dioxyde de carbone n'ont jamais eu lieu. La différence entre les deux simulations est alors présentée comme la contribution humaine à l'événement [i].
Lorsque les gros titres affirmaient que la vague de chaleur de 2024 dans le sud-ouest des États-Unis, au Mexique et en Amérique centrale était « 35 fois plus probable » en raison du changement climatique, la plupart des lecteurs ont supposé que ce chiffre provenait d'observations directes. Ce n'était pas le cas. Cette estimation provient d'ensembles de modèles climatiques comparant le climat actuel à un monde préindustriel simulé.
Cela semble scientifique, jusqu'à ce qu'une question simple se pose : comment savoir si le modèle représente fidèlement un climat que personne n'a jamais observé ?
Les modèles climatiques peinent depuis longtemps à reproduire avec précision les relevés de température observés, de nombreuses projections divergeant significativement d'autres ensembles de données d'observation [ii]. Ils ont du mal à reproduire d'importantes tendances climatiques régionales, et l'un de leurs tests les plus importants – la rétroprojection, ou la reproduction des changements climatiques historiques connus – demeure problématique. Si un modèle ne peut pas reproduire le passé de manière fiable, la confiance en sa simulation d'un climat préindustriel hypothétique devrait naturellement être limitée. Or, les études d'attribution reposent précisément sur cette capacité.
Le recours croissant aux études d'attribution reflète une tendance plus générale au sein de la climatologie moderne. Pendant des années, des scénarios d'émissions spéculatifs tels que le RCP 8.5 et son successeur le SSP5-8.5 ont influencé des milliers d'études d'impact climatique, de rapports politiques et de discours médiatiques, malgré les critiques répétées selon lesquelles ils ne représentaient pas des trajectoires futures réalistes. Plus récemment, les scientifiques chargés de concevoir la prochaine génération de scénarios climatiques ont reconnu que ces trajectoires d'émissions maximales étaient devenues improbables. Pourtant, les projections qui en découlent ont déjà influencé les litiges climatiques, les politiques de neutralité carbone et la perception du public à travers le monde. La science de l'attribution étend ce même paradigme de modélisation en utilisant des climats simulés pour attribuer des probabilités numériques à des événements météorologiques individuels. La question n'est pas de savoir si les modèles informatiques ont une valeur scientifique, mais plutôt si les résultats de modèles de plus en plus spéculatifs sont traités comme des preuves empiriques plutôt que comme des hypothèses susceptibles d'être testées et révisées.
Dans un article récent, j'ai examiné comment des scénarios d'émissions irréalistes tels que le RCP 8.5 ont été présentés à maintes reprises comme des futurs plausibles malgré les critiques de nombreux scientifiques. Cependant, le problème de modélisation est bien plus profond. Aujourd'hui, la nouvelle branche de la climatologie – connue sous le nom d'attribution des phénomènes météorologiques extrêmes – prétend pouvoir déterminer dans quelle mesure la probabilité d'une inondation, d'un incendie de forêt, d'une sécheresse ou d'un ouragan a augmenté en raison des émissions humaines de CO₂. Ces affirmations dominent désormais la couverture médiatique des phénomènes météorologiques extrêmes, mais elles reposent sur bon nombre des mêmes hypothèses de modélisation qui se sont déjà révélées controversées.
La question bien plus importante est de savoir si le dioxyde de carbone est le principal facteur du changement climatique, comme l'affirme le GIEC, et si les modèles climatiques actuels sont capables d'isoler son influence avec l'extraordinaire précision que sous-entendent les modèles modernes. Dans les études d'attribution, si les modèles eux-mêmes restent très incertains, la confiance accordée aux affirmations d'attribution devient tout aussi discutable.
De nombreux scientifiques hautement qualifiés soutiennent que le CO2 n'est pas le principal facteur du climat et que la variabilité naturelle joue un rôle bien plus important qu'on ne le reconnaît généralement.
Un autre problème réside dans l'extraordinaire variabilité du climat lui-même. Inondations, sécheresses, ouragans, vagues de chaleur et feux de forêt ont toujours existé. De longues archives historiques révèlent souvent des cycles, des regroupements et des fluctuations naturelles s'étendant sur des siècles. Dans bien des cas, les données ne montrent pas les simples tendances à la hausse présentées dans les médias. Les ensembles de données historiques présentés lors de recherches récentes sur la science de l'attribution montrent peu ou pas d'augmentation à long terme dans de nombreuses catégories de phénomènes météorologiques extrêmes, tandis que certaines archives affichent même des tendances à la baisse sur les périodes examinées.
Cela ne signifie pas que le climat ne change jamais. Bien sûr que si. Le climat de la Terre a toujours évolué. La question est de savoir si les études d'attribution modernes peuvent distinguer avec autant de certitude la variabilité naturelle de l'influence humaine que ce qui est affirmé.
Examinons la manière dont les études d'attribution sont rapportées. Une étude peut conclure qu'un événement est devenu « deux fois plus probable » en raison du changement climatique. Les médias expliquent rarement que cette conclusion repose sur des dizaines de modèles climatiques, de nombreuses hypothèses concernant les températures historiques, des méthodes statistiques et des intervalles de confiance pouvant couvrir un large éventail de résultats possibles. Au lieu de cela, le public reçoit un chiffre spectaculaire, expurgé de toute incertitude.
Ceci crée l'illusion de la certitude là où une incertitude considérable persiste.
Plus révélateur encore est le rôle de plus en plus important qu'occupe la science de l'attribution dans les politiques climatiques, le débat public et les litiges. Cette discipline n'est pas née d'une simple curiosité scientifique concernant des tempêtes isolées. À mesure que les études d'attribution se sont perfectionnées, elles ont également acquis une importance politique, réglementaire et juridique considérable. Si des événements météorologiques spécifiques pouvaient être attribués aux émissions de combustibles fossiles, les poursuites contre les entreprises énergétiques fossiles bénéficieraient d'une base apparemment scientifique. Établir le lien de causalité est essentiel pour engager la responsabilité, et les études d'attribution tentent précisément de fournir ce lien [iii].
Au-delà des implications juridiques, les études d'attribution renforcent également un programme technocratique plus vaste. Les organisations internationales, les gouvernements et les organismes de réglementation justifient de plus en plus leurs politiques énergétiques, financières, industrielles et sociales de grande envergure en s'appuyant sur des modèles climatiques présentés comme des vérités scientifiques établies plutôt que comme des hypothèses scientifiques évolutives, ouvertes à la vérification, à la révision et au débat.
Le succès ou non de ces poursuites judiciaires importe peu. Dès lors que le public est martelé que chaque incendie, inondation ou ouragan laisse une empreinte carbone mesurable, le discours politique se renforce de lui-même. Les gouvernements réclament davantage d'interventions. Les journalistes publient des conclusions de plus en plus alarmantes. Le financement de la recherche suit la même tendance. Un cercle vicieux se met en place : les modèles font la une des journaux, la une influence les politiques publiques, et les politiques publiques exigent de nouvelles modélisations.
Ce schéma s'étend bien au-delà de la recherche climatique. Nous vivons de plus en plus dans un monde régi par des simulations informatiques. Les modèles économiques façonnent la politique monétaire. Les modèles épidémiologiques ont justifié des confinements sans précédent durant la pandémie de COVID-19. Les systèmes d'intelligence artificielle guident de plus en plus les embauches, les prêts, les services de police et même les diagnostics médicaux. Partout, les modèles mathématiques commencent à remplacer l'observation directe et le jugement humain.
L'histoire nous enseigne pourtant régulièrement le contraire. Le progrès scientifique repose sur la remise en question des modèles lorsque les observations les contredisent. Les modèles doivent rester au service des preuves, et jamais les dominer.
C'est peut-être la leçon la plus importante du débat actuel sur l'attribution des phénomènes météorologiques extrêmes. Les politiques publiques, qui affectent des milliers de milliards de dollars et des milliards de vies, reposent de plus en plus sur des simulations de mondes hypothétiques qui ne peuvent être observés directement ni vérifiés expérimentalement. Ces modèles méritent un examen attentif, une critique ouverte et une mise à l'épreuve continue, et non une acceptation aveugle sous prétexte qu'ils produisent des chiffres impressionnants.
La science véritable progresse par l'observation, la réplication et le scepticisme. Elle accueille l'incertitude car elle est le moteur de la découverte. La pseudoscience, en revanche, affiche souvent une confiance excessive par rapport aux preuves disponibles, tout en décourageant la dissidence.
Alors que les politiques climatiques continuent de remodeler les systèmes énergétiques, les économies et les libertés individuelles, la charge de la preuve doit rester là où elle a toujours dû être : sur ceux qui avancent des affirmations extraordinaires.
Les modèles informatiques sont de précieux outils scientifiques. Mais ils restent des outils, et non des preuves en soi. Les politiques publiques devraient être guidées en premier lieu par l'observation empirique, et seulement en second lieu par la simulation. Lorsque les modèles acquièrent
...revendiquer une autorité supérieure à la réalité qu'elle cherche à représenter, la science risque de se transformer en idéologie plutôt qu'en démarche d'investigation.
Les lecteurs désireux d'approfondir les questions de modélisation climatique, des scénarios d'émissions tels que le RCP 8.5, de l'attribution des phénomènes météorologiques extrêmes et des preuves scientifiques évoquées ici trouveront une analyse plus complète dans l'édition 2026, récemment mise à jour, de mon ouvrage *Climate CO₂ Hoax: How Bankers Hijacked the Real Environment Movement*. Cette édition révisée comprend un nouveau chapitre examinant l'abandon discret du scénario RCP 8.5, l'essor de la science de l'attribution climatique et les remises en question récentes concernant la mesure du contenu thermique des océans à l'échelle mondiale. L'objectif est de distinguer les préoccupations environnementales légitimes d'affirmations qui, à mon sens, ne reposent pas sur des preuves empiriques solides.
Ce travail est financé par les lecteurs. Si vous le jugez utile, vous pouvez le soutenir directement.
Mark Keenan est un ancien expert technique des Nations unies et un auteur indépendant traitant de science, de technologie, d'économie politique et des libertés humaines. Il est l'auteur de *When Models Replace Reality*, *Climate CO2 Hoax*, *No Worries No Virus*, ainsi que d'ouvrages consacrés à l'IA tels que *The AI Illusion* et *Staying Human in the Age of AI*. Ses livres et articles sont disponibles chez Reality Books et sur Substack à l'adresse markgerardkeenan.substack.com.
[i] Ralph B. Alexander, *Climate Attribution Science*, série de conférences sur le climat de l'Irish Climate Science Forum (ICSF), 2026.
[ii] Ross McKitrick et John Christy, « Pervasive Warming Bias in CMIP6 Tropospheric Layers », *Earth and Space Science* 7, n° 9 (2020) : e2020EA001281.
[iii] Joana Setzer, Benoit Mayer et Catherine Higham (dir.), *The Cambridge Handbook of Climate Litigation* (Cambridge : Cambridge University Press, 2025), en particulier le chapitre 3, « Attribution Science », et le chapitre 17, « Climate Causality ».
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