Himalaya : l’intelligence artificielle au chevet des glaciers.
Quand on parle de fonte des glaces, on pense souvent aux pôles. Pourtant, c’est au sommet du monde que se joue l’avenir de près de deux milliards de personnes. Une nouvelle étude menée par des chercheurs du British Antarctic Survey vient de bouleverser notre façon de prédire les précipitations sur l’Asie des hautes montagnes.
La révolution déclenchée par les chercheurs britanniques ne vient pas d’un satellite ni d’un nouveau capteur, mais… d’un algorithme.
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Un algorithme britannique pourrait permettre de stabiliser une des zones géographiques les plus densément peuplées et les plus instables de la planète
La zone comprenant l’Himalaya, le Tibet ou encore le Karakoram abrite la plus grande réserve d’eau gelée de la planète hors des calottes polaires. Un trésor naturel qui alimente des fleuves géants comme l’Indus, le Gange ou le Brahmapoutre. L’eau qui y fond l’été irrigue les rizières, remplit les réservoirs, fait tourner les turbines. Bref, elle fait vivre une population estimée à 1,9 milliard d’êtres humains !
Anticiper la fonte, c’est anticiper la soif et la faim
Sauf que ce trésor s’évapore à vue d’œil. Les glaciers fondent, les neiges se raréfient, et les saisons se décalent. Résultat : des étés plus secs quand on en a besoin, et des pluies plus violentes au mauvais moment. Pour prévoir ces changements, les climatologues utilisent des modèles numériques, mais jusqu’à présent, leurs résultats sur cette région étaient trop dispersés pour permettre une vraie planification.
C’est là qu’intervient une étude publiée en juillet 2025. Les chercheurs ont utilisé un outil emprunté au monde de l’IA : le “mixture of experts”, littéralement un comité de modèles intelligents qui s’accordent (ou pas) entre eux. Ce système a permis d’extraire le meilleur de 13 modèles climatiques régionaux différents, sans en faire une moyenne aveugle. Les résultats sont spectaculaires.
Des prévisions 2,5 fois plus précises
En combinant intelligemment les modèles, les scientifiques ont obtenu une amélioration de 254 % en termes de précision sur les précipitations futures, par rapport à un modèle pris seul. Et 32 % de mieux que la moyenne classique entre modèles. On ne parle pas d’une broutille statistique, mais d’un bond de performance qui change complètement la donne pour l’adaptation climatique.
À l’échelle locale, ça permet de mieux distinguer les zones à risque, d’éviter de construire des barrages là où l’eau va disparaître, ou de redimensionner les infrastructures là où la mousson va se renforcer.
Étés mouillés, hivers secs : la carte se redessine
Parmi les découvertes marquantes : les étés des régions du Karakoram et de l’ouest de l’Himalaya pourraient devenir plus humides, avec des précipitations accrues… mais des hivers plus secs. Un cocktail à haut risque, car les glaciers se rechargent en hiver, pas en été.
Dans d’autres zones comme le plateau tibétain et le Hengduan Shan, c’est l’inverse : les hivers devraient être plus enneigés, ce qui pourrait compenser partiellement la fonte des glaces. Ces contrastes régionaux sont essentiels pour la gestion future des ressources hydriques, car une année sèche dans l’Himalaya peut provoquer des tensions jusqu’au Bangladesh.
L’algorithme devient conseiller politique
Au-delà de la science, ce modèle probabiliste a un avantage décisif : il donne des fourchettes de confiance. Fini les scénarios en tout ou rien. Les décideurs peuvent savoir, pour chaque zone, si les prévisions sont fiables ou fragiles, et prendre leurs décisions en conséquence.
Kenza Tazi, autrice principale de l’étude, résume bien l’enjeu : « Avoir une distribution de probabilités précise sur les changements futurs permet aux décideurs d’éviter les erreurs coûteuses. » Une mauvaise projection, et c’est un village qui se retrouve sans eau, ou un barrage qui déborde. Ce n’est plus seulement de la climatologie, c’est de la planification de survie.
Deux horizons : 2036–2065 et 2066–2095
Les chercheurs ont appliqué leur méthode à deux fenêtres temporelles distinctes, pour donner aux États des outils de planification à court et à long terme. Le message est clair : les prochaines décennies seront déterminantes. La capacité à anticiper et à répartir l’eau dans la région sera l’un des défis politiques les plus sensibles d’Asie du Sud.
On sait désormais où les modèles climatiques peinent, où ils se contredisent, et où il faut investir dans l’observation.
Car mieux connaître, c’est mieux se préparer. Et quand l’eau manque, chaque erreur de prévision coûte cher.
Source :
Refined climatologies of future precipitation over High Mountain Asia using probabilistic ensemble learning (en français “Climatologies affinées des précipitations futures sur l’Asie de haute montagne grâce à l’apprentissage probabiliste par ensemble”)
Kenza Tazi, Sun Woo P Kim, Marc Girona-Mata and Richard E Turner
Publié le 21 juillet 2025 par IOP Publishing Ltd
Environmental Research Letters, Volume 20, Number 8Citation Kenza Tazi et al 2025 Environ. Res. Lett. 20 084045DOI 10.1088/1748-9326/ade4dd
