Pourriez-vous brièvement nous rappeler les origines de la modélisation du climat en tant que discipline, notamment en France, et de sa montée en puissance au cours des dernières décennies ?

Samuel Morin et Masa Kageyama : Les bases de la modélisation des fluides (atmosphère et océan) à la surface de notre planète ont été posées au début du siècle dernier. Il s’agit de l’établissement des équations décrivant la dynamique des fluides et les équations régissant les transferts de masse et d’énergie dans l’atmosphère et à ses interfaces. Mais ce n’est qu’à partir de la moitié du 20ème siècle, avec l’arrivée des premiers calculateurs, que de premières simulations atmosphériques ont pu être effectuées. L’augmentation régulière de la puissance de calcul disponible a permis le développement de modèles permettant de simuler l’évolution de l’atmosphère, couplée à celle de l’océan et des surfaces continentales, ce sur des durées de plus en plus longues et avec une complexité croissante dans la représentation des processus. Ceci a permis de représenter différents climats et leur évolution, puis calculer des climats futurs en fonction de scénarios socio-économiques d’émission de gaz à effet de serre et d’usage des terres. En France, deux modèles climatiques à échelle planétaire, en région parisienne (IPSL), et en région toulousaine (CNRM-CM, Météo-France, CNRS, CERFACS), ont ainsi été développés. La communauté scientifique nationale a aussi développé des modèles climatiques à aire limitée (modèles climatiques régionaux), à plus haute résolution spatiale et capable de représenter des processus de plus petite échelle. La modélisation climatique se développe ainsi selon plusieurs axes (montée en résolution, en complexité), tout en devant rester très attentive à conserver une capacité de caractérisation des incertitudes de modélisation, ce qui requiert de pouvoir réaliser des simulations longues et en testant plusieurs configurations et formulations des modèles. 

Quelle a été votre méthode pour construire ce programme, notamment avec le copilote et les partenaires ?

S. M, M.K : La communauté de modélisation du climat interagit depuis longtemps dans le cadre de projets nationaux, tels que les projets MissTERRE et le GdR Dephy, et au sein de l’infrastructure de recherche Climeri-France. Nous avions également été amenés, en tant que communauté, à réfléchir à nos priorités en termes de développement des modèles alors qu’un changement technologique majeur — le passage à de nouvelles architectures de calcul, permettant d’atteindre l’exascale — impose une restructuration de nos codes informatiques. Enfin, la demande sociétale en information climatique, pour l’adaptation au changement climatique ou pour caractériser l’effet des réductions d’émissions en gaz à effet de serre, grandit de jour en jour. Les approches adéquates pour la production d’une information climatique pertinente ont été récemment synthétisées dans des chapitres dédiés du rapport des Groupes de travail 1 (bases physiques) et 2 (impacts, adaptation et vulnérabilités) du GIEC, ce qui a permis de structurer les questions scientifiques qui sous-tendent le programme TRACCS sur ce plan. Lorsque nous avons réalisé l’opportunité apportée par les PEPR exploratoires, notamment en termes de durée, plus longue que les projets traditionnels, et de possibilités de construire un programme cohérent couvrant les étapes majeures de production d’informations climatiques, sur le plan académique et pour la société, nous avons rapidement décidé de nous lancer. L’impulsion a été rapidement donnée par les organismes pilotes de TRACCS (CNRS, notamment INSU, et Météo-France), en s’appuyant sur la communauté scientifique des laboratoires rassemblés dans l’infrastructure de recherche Climeri-France et les partenaires de la Convention Services Climatiques financée précédemment par le Ministère de la Transition Écologique. La construction du programme, en un temps très court, a été confiée à un petit nombre de rédacteurs et rédactrices chargés de faire le lien avec les équipes de chaque groupe de modélisation et en construisant des interfaces pertinentes avec les communautés connexes dans le domaine de l’étude des impacts du changement climatique et développement des services climatiques. Il était en effet important pour nous que les équipes se reconnaissent dans ce projet à long terme, dont la principale caractéristique est de pouvoir offrir des recrutements plus longs que les projets de recherche nationaux ou européens traditionnels, tout en s’inscrivant dans une logique de renouvellement et de renforcement de la communauté scientifique sur des postes pérennes. Les projets ciblés représentent différentes étapes de développement des modèles de climat, du global au régional, et de co-construction et de distribution de l’information climatique utile aux services climatiques.

Pouvez-vous nous expliquer les potentialités de l’Intelligence artificielle dans l’amélioration des modélisations climatiques ? Quelles pourraient-être les applications possibles ?

S. M, M.K : Les techniques dites d’intelligence artificielle (IA) peuvent être bénéfiques dans plusieurs domaines et constituent une opportunité pour les sciences du climat. D’une part, l’IA peut servir à remplacer tout ou partie des composants d’un modèle de climat, en accélérant ainsi la vitesse d’exécution, ce qui peut ouvrir des perspectives nouvelles et/ou réduire le coût de calcul de certaines expériences numériques. Il faut tout de même prêter attention à ce que ces approches ne sous-estiment pas les incertitudes inhérentes à la modélisation climatique, ni qu’elles conduisent à des résultats aberrants si ces techniques d’apprentissage sont appliquées en dehors de leur plage de validité. Par ailleurs, l’IA permet aussi de mieux calibrer les modèles de climat, mais aussi de mieux exploiter les résultats de simulation en facilitant des croisements d’informations avec d’autres sources de données.

Quelles sont les transformations notables que connaitront les systèmes de calculs à l’horizon 2025 et que vont-ils modifier dans le domaine de la modélisation du climat ?

S. M, M.K : La période actuelle se caractérise par un foisonnement des options technologiques possibles pour mettre en œuvre les systèmes de calcul intensif qui seront déployés dans les centres de modélisation dans les prochaines années. Les prochains supercalculateurs seront potentiellement basés sur des éléments (des processeurs) différents des CPU actuellement utilisés, en faisant appel à des processeurs dits “accélérés” (GPU), dans des proportions à définir, ainsi que d’autres options encore. Les architectures GPU ont la caractéristique de consommer moins d’énergie pour une même quantité de calcul. Pour que nos codes utilisent efficacement ces nouvelles architectures, encore en cours de développement et de définition, qui permettront d’atteindre l’exascale, ils devront être grandement adaptés voire réécrits, ce qui est un défi majeur pour la modélisation du climat car les modèles pour chacune des composantes du système climatiques ainsi que notre librairie gérant les entrées et sorties, comptent plusieurs centaines de milliers voire millions de lignes. Cette transformation des codes est également un gage de pérennité de ces codes, dès lors que les approches retenues pour les adapter permettront de s’adapter de façon flexible aux architectures de calcul encore en cours de définition. C’est un défi majeur. Si l’adaptation des codes est réussie, alors les simulations seront moins coûteuses sur le plan énergétique et environnemental, ce qui permettra de définir différemment les stratégies de simulation. L’investissement est donc conséquent, mais prometteur et de toute façon indispensable.

Quels liens entretenez-vous avec les PEPR exploratoires investiguant des domaines connexes ou complémentaires à TRACCS ? Par exemple FairCarbon, Onewater sur l’eau bien commun, Irima sur la gestion des risques et résilience face aux changements globaux ou encore Numpex sur les briques logicielles pour équiper les machines de calcul de type Exascale ?

S. M, M.K : Un enjeu majeur des prochains mois est de construire avec les autres PEPR qui démarrent les interfaces et sujets de travail communs afin de démultiplier le bénéfice des ressources des PEPR, en synergie avec les autres moyens et ressources de nos laboratoires et structures. Après un temps consacré à construire les PEPR et à définir leur périmètre, qui se concrétise lors de la rédaction des projets ciblés détaillés en cours de finalisation, vient le temps de rendre les frontières poreuses et d’œuvrer à des recherches dans une dimension plus large et systémique. Par exemple, articuler changement climatique (TRACCS) et enjeux de gestion des ressources en eau (OneWater) est l’objet de questionnements majeurs qui commandent la mise en place de travaux communs. Il en est de même dans le domaine de l’adaptation des codes aux nouvelles architectures de calcul, avec NumPEX, ou dans le domaine de l’amplification de la plupart des risques naturels hydrométéorologiques sous l’effet du changement climatique, qui commande des interactions avec IRIMA. Les équipes de direction des PEPR connexes à TRACCS ont été invitées au lancement de TRACCS, et nous travaillons à présenter mutuellement nos méthodes de travail et angles d’attaque des questions scientifiques identifiées pour chaque PEPR, en vue d’identifier les stratégies de travail commun aux interfaces entre nos PEPR. TRACCS a l’ambition de devenir le PEPR vers lequel les autres PEPR, ainsi que d’autres structures et communautés de recherche, se tournent naturellement pour construire ensemble les réponses aux questions scientifiques, nombreuses, qui articulent changement climatique et problématiques de recherche de multiples natures. Il est également très important d’articuler les objectifs, outils et moyens de TRACCS avec les données et informations complémentaires apportées par les multiples approches d’observations, in-situ, par satellites, à toutes échelles. Là aussi, TRACCS va construire des interfaces avec les organismes, structures et infrastructures de recherche qui sont principalement adossées à des approches fondées sur l’observation, afin de combiner l’ensemble des sources d’informations nécessaires pour appréhender l’évolution climatique, ses impacts et développer des prototypes de services climatiques.