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Quand l'effet papillon a pris son envol
Un jour d'hiver il y a 50 ans, Edward Lorenz, SM '43, ScD '48, un professeur de météorologie aux manières douces au MIT, a entré quelques chiffres dans un programme informatique simulant des modèles météorologiques, puis a quitté son bureau pour prendre une tasse de café tout en la machine a fonctionné. À son retour, il a remarqué un résultat qui allait changer le cours de la science.
Le modèle informatique était basé sur 12 variables, représentant des éléments tels que la température et la vitesse du vent, dont les valeurs pouvaient être représentées sur des graphiques sous forme de lignes montantes et descendantes au fil du temps. Ce jour-là, Lorenz répétait une simulation qu'il avait exécutée plus tôt, mais il avait arrondi une variable de 0,506127 à 0,506. À sa grande surprise, cette petite modification a radicalement transformé l'ensemble du modèle produit par son programme, sur deux mois de météo simulée.
Le résultat inattendu a conduit Lorenz à un aperçu puissant du fonctionnement de la nature : de petits changements peuvent avoir de grandes conséquences. L'idée est devenue connue sous le nom d'effet papillon après que Lorenz a suggéré que le battement des ailes d'un papillon pourrait finalement provoquer une tornade. Et l'effet papillon, également connu sous le nom de dépendance sensible aux conditions initiales, a un corollaire profond : prévoir l'avenir peut être presque impossible.
Comme les résultats du battement d'une aile, l'influence du travail de Lorenz était presque imperceptible au début, mais résonnerait largement. En 1963, Lorenz a condensé ses découvertes dans un article, Deterministic Nonperiodic Flow, qui a été cité exactement trois fois par des chercheurs en dehors de la météorologie au cours de la décennie suivante. Pourtant, sa perspicacité est devenue le principe fondateur de la théorie du chaos, qui s'est rapidement étendue au cours des années 1970 et 1980 dans des domaines aussi divers que la météorologie, la géologie et la biologie. C'est devenu un merveilleux exemple d'un élément mathématique apparemment ésotérique qui avait des applications vérifiables expérimentalement dans le monde réel, explique Daniel Rothman, professeur de géophysique au MIT.
Lisez Deterministic Nonperiodic Flow, l'article révolutionnaire de Lorenz de 1963 dans le Journal of Atmospheric Sciences, ici (pdf). Pour des liens vers les articles de Lorenz, visitez ici .
Comme de nombreux chercheurs le reconnaîtraient dans les années 1980, les travaux de Lorenz ont également remis en question la compréhension classique de la nature. Les lois qu'Isaac Newton a publiées en 1687 avaient suggéré un système mécanique parfaitement prévisible : l'univers d'horlogerie. De même, le mathématicien français Pierre-Simon Laplace a affirmé dans son volume de 1814 Essai philosophique sur les probabilités que si nous savions tout de l'univers dans son état actuel, alors rien ne serait incertain et le futur, comme le passé, serait présent à [nos] yeux.
L'imprévisibilité ne joue aucun rôle dans l'univers de Newton et Laplace ; dans une séquence déterministe, comme Lorenz l'a écrit un jour, une seule chose peut arriver ensuite. Tous les événements futurs sont déterminés par les conditions initiales. Pourtant, les propres équations déterministes de Lorenz ont démontré avec quelle facilité le rêve de la connaissance parfaite se fond dans la réalité. Le fait que le petit changement dans sa simulation importait tellement montrait, par extension, que l'imprécision inhérente à toute mesure humaine pouvait être amplifiée en des prévisions extrêmement incorrectes.
C'était philosophiquement très choquant, dit Steven Strogatz, professeur de mathématiques appliquées à Cornell et auteur de Dynamique non linéaire et chaos . Le déterminisme était assimilé à la prévisibilité avant Lorenz. Après Lorenz, nous avons compris que le déterminisme pouvait vous donner une prévisibilité à court terme, mais qu'à long terme, les choses pouvaient être imprévisibles. C'est ce que nous associons au mot « chaos ».
Météo, guerre et ordinateurs
Edward Norton Lorenz était un Néo-Anglais de longue date, né en 1917 à West Hartford, Connecticut. Enfant, raconta-t-il un jour, il était fasciné par les changements climatiques. Il a obtenu son diplôme de premier cycle en mathématiques à Dartmouth en 1938 et une maîtrise en la matière à Harvard en 1940. Lorsque les États-Unis sont entrés dans la Seconde Guerre mondiale, il a rejoint l'Army Air Corps et a répondu à un besoin militaire croissant en s'entraînant comme météorologue à MIT, où le premier programme de météorologie du pays avait été établi en 1928. Après la guerre, il a obtenu un doctorat en météorologie au MIT et est resté en grande partie à l'Institut jusqu'à sa mort en 2008.
Le programme de météorologie militaire que Lorenz a achevé avait été développé par Carl-Gustaf Rossby, un ancien professeur du MIT qui était un défenseur de la météorologie dynamique. Cette approche traitait l'atmosphère comme un grand système à analyser à l'aide des équations de la mécanique des fluides. Avec ma formation mathématique, j'ai naturellement trouvé la météorologie dynamique à mon goût, écrira plus tard Lorenz. Dans les années 1950, cependant, la météorologie dynamique ne produisait pas de prévisions fiables. Une alternative moins sophistiquée scientifiquement appelée prévision synoptique, qui analysait le temps en étudiant les structures atmosphériques telles que les systèmes à haute et basse pression, a produit de meilleurs résultats.
Lorenz et d'autres ont commencé à expérimenter des prévisions statistiques, qui s'appuyaient sur des ordinateurs pour développer des modèles de prévision en traitant des données d'observation sur des éléments tels que la température, la pression et le vent. À la fin des années 1950, il utilisait un ordinateur pour exécuter des simulations complexes de modèles météorologiques qu'il utilisait pour évaluer les techniques de prévision statistique. Certaines de ses simulations, cependant, étaient trop régulières pour être réalistes ; ils ont donné des motifs périodiques, ou des séquences répétitives avec précision. Comme il le savait, ce n'était pas ainsi que le temps fonctionnait vraiment. Lorsque sa simulation de 1961 a dévié de sa trajectoire attendue, il a constaté qu'un changement aussi petit que celui qu'il avait apporté en arrondissant un nombre peut créer une grande différence au fil du temps. Lorenz s'est rendu compte que la sensibilité aux conditions initiales est ce qui provoque un comportement non périodique ; plus un système a la capacité de varier, moins il est susceptible de produire une séquence répétitive. Cette sensibilité rend la météo très difficile à prévoir longtemps à l'avance.
Pour confirmer cette intuition, un ensemble d'équations, utilisant seulement trois variables pour représenter le mouvement d'un gaz chauffé dans une boîte, que Lorenz a utilisé dans son article historique de 1963. Même un modèle aussi radicalement simplifié a produit des solutions qui ne répètent jamais exactement leur histoire passée, a-t-il noté. Deux états différant par des quantités imperceptibles peuvent éventuellement évoluer en deux états considérablement différents … [ce qui signifie] qu'une prédiction acceptable d'un état instantané dans un avenir lointain peut bien être impossible.
Lorenz s'est rendu compte que si un système aussi simple était si sensible aux conditions initiales, il avait découvert quelque chose de fondamental. Le travail d'Ed sur la théorie du chaos était un bel exemple de pensée réductionniste très claire, explique Kerry Emanuel '76, PhD '78, un scientifique de l'atmosphère au MIT qui a eu pendant des années un bureau à côté de Lorenz.
Le principe du chaos a fait comprendre l'importance de la non-linéarité, une caractéristique de nombreux systèmes naturels. Si un groupe de 100 lions a un gain net de 10 membres par an, cette augmentation de la taille de la population peut être tracée sur un graphique sous forme de ligne droite. Un groupe de souris qui double chaque année, en revanche, a un schéma de croissance non linéaire ; sur un graphique, la taille de la population se courbera vers le haut. Après une décennie, la différence entre un groupe qui a commencé avec 22 souris et un autre qui a commencé avec 20 souris aura gonflé à plus de 2 000. Compte tenu de ce type de modèle de croissance, les pressions réelles sur les espèces - taux de mortalité normaux, épidémies, ressources limitées - entraîneront souvent une augmentation et une diminution chaotiques de la taille de leur population. Bien que tous les systèmes non linéaires ne soient pas chaotiques, tous les systèmes chaotiques sont non linéaires, comme l'a observé Lorenz.
Pourtant, le chaos n'est pas le hasard. Une façon dont il a démontré cela était à travers les équations représentant le mouvement d'un gaz. Lorsqu'il a tracé leurs solutions sur un graphique, le résultat, une paire de figures ovales liées, ressemblait vaguement à un papillon. Connu sous le nom d'attracteur de Lorenz, la forme illustrait le fait que presque tous les phénomènes chaotiques ne peuvent varier que dans des limites.
En 1965, Lorenz avait identifié ce qu'il considérait comme la principale source de non-linéarité météorologique : l'advection, le mouvement horizontal et inégal de la chaleur, de l'humidité et d'autres propriétés atmosphériques induits par le vent. Il avait également conclu que l'effet papillon rendait impossible la prévision précise du temps deux semaines à l'avance. Les petites erreurs concernant les caractéristiques météorologiques à grande échelle, telles que l'enregistrement d'un emplacement imprécis pour une tempête, doubleraient d'ampleur en trois jours environ. Des erreurs dans l'observation de caractéristiques météorologiques à petite échelle, telles que l'enregistrement imprécis des emplacements de nuages individuels, pourraient se transformer en erreurs à plus grande échelle en une journée.
Pendant ce temps, quelques scientifiques avaient commencé à s'attaquer aux découvertes de Lorenz. Joseph Pedlosky '59, SM '60, PhD '63, maintenant scientifique émérite à la Woods Hole Oceanographic Institution, était un nouveau professeur adjoint au MIT étudiant les mouvements tourbillonnaires non linéaires dans l'océan et l'atmosphère lorsqu'il a vu Lorenz parler et s'est rendu compte que ses données météorologiques et les modèles océanographiques ont démontré le chaos. La perspicacité de Lorenz m'a permis de parler de comportement chaotique et apériodique, et c'était très excitant, dit-il.
Il a fallu plus de temps pour que la théorie du chaos s'étende à d'autres disciplines ; au milieu des années 1970, le biologiste Robert May a suggéré pour la première fois que les populations d'espèces fluctuaient de façon chaotique. Aujourd'hui, nous reconnaissons que des phénomènes aussi disparates qu'un rythme cardiaque et l'érosion d'un lit de rivière présentent un comportement chaotique. De nombreux scientifiques, dont Emanuel, classent désormais la théorie du chaos aux côtés de la relativité et de la théorie quantique parmi les grandes révolutions scientifiques du 20e siècle.
Danse avec les coyotes
Une légende dans la classe, Lorenz a remporté les votes des étudiants en tant que meilleur enseignant du département de météorologie année après année. Finalement, le prix a été interrompu parce que personne d'autre ne l'a jamais remporté, se souvient Emanuel. Pourtant, les recherches de Lorenz sont passées largement inaperçues pendant une décennie. Ed était un homme très timide qui était aussi loin d'être un autopromoteur qu'on pourrait l'imaginer, dit Emanuel. Il n'est pas souvent allé donner des conférences scientifiques.
Des collègues ont finalement persuadé Lorenz de donner à ses idées une plus large diffusion lors de la conférence de 1972 de l'American Association for the Advancement of Science. Son article Prévisibilité : le battement des ailes d'un papillon au Brésil déclenche-t-il une tornade au Texas ? a présenté l'image du papillon, gracieuseté du météorologue Philip Merilees, qui a proposé le titre. Auparavant, Lorenz avait utilisé l'exemple plus prosaïque d'une mouette provoquant une tempête. En 1987, le terme effet papillon prend son envol dans le best-seller de James Gleick Chaos : Créer une nouvelle science - et la découverte de Lorenz a atteint un public général.
Le livre de Gleick a fait de Lorenz une célébrité scientifique. Rothman et Strogatz, alors professeur au MIT, ont commencé à l'inviter à présenter des conférences annuelles à des étudiants impressionnés. Chaque année, il donnait une nouvelle conférence sur ce qu'il avait fait l'année dernière, dit Rothman. C'était étonnant. Au cours des cinq dernières années de sa vie, les cours ont commencé à s'améliorer. Plus profond. Il était très dedans. Mais Lorenz détournerait les questions des étudiants sur ses anciennes percées.
Modeste et à la voix douce même autour de collègues familiers, Lorenz pourrait être plus volubile au sujet de sa famille ou du plein air; il était un randonneur et un skieur de fond de longue date. Si vous lui parliez des Montagnes Blanches du New Hampshire, il s'ouvrirait complètement, dit Emanuel. Une fois, de manière improbable, Emanuel a rencontré Lorenz et sa femme, Jane, en vacances dans le désert du sud de la Californie. Ils sont tous allés dans une réserve naturelle, où Emanuel a vu un groupe de coyotes faire la sieste sous un arbre. Sur un coup de tête, il a commencé à applaudir et à crier pour réveiller les coyotes, mais ils ne bougeaient pas.
Tout d'un coup, j'ai entendu ce cri de coyote très fort venant juste derrière moi, raconte Emanuel. Je me suis levé à environ trois pieds dans les airs. Puis je me suis retourné et c'était Ed ! Il s'était faufilé derrière moi, et il savait parler aux coyotes. Il les a réveillés tout de suite et ils ont commencé à avoir une sorte de conversation avec lui. Ce son énorme, venant de ce type que vous aviez d'habitude du mal à entendre.
Pop va le papillon
L'effet papillon s'est même infiltré dans la culture pop. Un papillon peut battre des ailes au-dessus d'une fleur en Chine et provoquer un ouragan dans les Caraïbes, explique le personnage de Robert Redford dans le film de 1990 La Havane , ajoutant que les scientifiques peuvent même calculer les probabilités. Mais ils ne peuvent pas, comme Lorenz l'a clairement expliqué dans son livre de 1990, L'essence du chaos . Les chaînes interdépendantes de cause à effet de la nature sont généralement trop complexes pour être démêlées. Nous ne pouvons donc pas dire avec précision quel papillon, le cas échéant, a pu créer une tempête donnée. De plus, comme Lorenz l'a déclaré dans son article de 1972, si le battement d'ailes d'un papillon peut contribuer à générer une tornade, il peut également contribuer à empêcher une tornade. Et cela nous serait impossible de le savoir.
Lorenz serait ainsi équivoque lorsqu'on lui a demandé si un papillon peut vraiment provoquer une tornade. Même aujourd'hui, je ne suis pas sûr de la bonne réponse, a-t-il déclaré lors d'une conférence en 2008. La valeur de la question est le point plus large qu'elle évoque : que la nature est très sensible aux petits changements. L'idée est maintenant entrée dans la vision quotidienne de nombreux scientifiques dans toutes les disciplines, dit Rothman. Ils comprennent que certaines choses sont chaotiques et qu'il y a une divergence exponentielle par rapport aux conditions initiales. Ils ne l'expriment peut-être pas, mais ils le savent parce que c'est dans l'air. C'est le signe d'une belle réussite.
Le travail de Lorenz a également conduit à des améliorations dans les prévisions météorologiques, qu'il a attribuées à trois choses : une collecte de données plus large, une meilleure modélisation et la reconnaissance du chaos dans le temps, conduisant à ce qu'on appelle la prévision d'ensemble. Dans cette technique, les prévisionnistes reconnaissent que les mesures sont imparfaites et exécutent donc de nombreuses simulations à partir de conditions légèrement différentes ; les caractéristiques que partagent ces scénarios forment la base d'une prévision consensuelle plus fiable.
Imaginer un institut Lorenz
Au-delà des prévisions, Lorenz s'intéressait vivement au climat, dit Emanuel, et a clairement indiqué que même s'il est trop difficile de retracer les effets de petites choses pour permettre à quiconque de prédire le temps qu'il fera un mois à l'avance, les effets de grandes choses, comme l'augmentation du carbone dioxyde de carbone dans l'atmosphère, ne sont pas difficiles à discerner. Il ne pensait pas que le changement climatique soit totalement imprévisible et aurait été amusé par ceux qui disent que parce que nous ne pouvons pas prédire le temps au-delà de quelques jours, il n'y a aucune possibilité de prédire le climat, dit-il.
Aujourd'hui, Emanuel et Rothman travaillent avec des collecteurs de fonds du MIT pour trouver un soutien pour un centre de recherche sur le climat qu'ils aimeraient appeler l'Institut Lorenz. Emanuel pense que cela aiderait à compenser le fait que Lorenz n'a jamais occupé de poste de professeur titré, malgré ses nombreuses récompenses professionnelles. Il était un exemple classique d'un prophète non honoré dans son propre pays ici au MIT, dit-il sans ambages.
L'Institut Lorenz proposé, dit Emanuel, se concentrerait sur la recherche pure au service d'une quête de principes sous-jacents au climat qui le rendent plus facile à comprendre. Comme Lorenz l'a écrit en 2005, il a souvent été noté qu'une recherche pure peut conduire, parfois beaucoup plus tard, à une application pratique très probablement non anticipée par le scientifique effectuant la recherche pure.
En effet, il n'est guère fantaisiste d'imaginer la perspicacité de Lorenz comme un tel bref élan intellectuel, déclenchant des courants qui affectent toujours l'atmosphère scientifique. Peut-être qu'un jour d'hiver à venir, un autre climatologue du MIT, installé à l'Institut Lorenz, reviendra d'une pause-café et provoquera une percée tout aussi profonde.