effet papillon   Niveau d'explication :    La prévision météorologique à une échéance fixée, telle qu'effectuée par un modèle numérique de prévision du temps , ne peut être lancée qu'à partir d'un certain instant initial où l'on estime avoir déterminé de façon suffisamment précise les valeurs prises par les grandeurs météorologiques qui seront à prévoir ou à utiliser au cours du processus de prévision : ces valeurs, décrivant l' état initial de l' atmosphère au moment du lancement de la prévision, constituent les conditions initiales de cette dernière. Mais en fait, cet état initial n'est connu qu'au prix d'une plus ou moins grande imprécision, due autant aux imperfections de l' analyse objective qu'aux erreurs, aux retards ou à la faible densité des observations attendues à l'instant initial : on constate alors qu'une modification même très mineure des conditions initiales peut quelquefois accroître de façon considérable, au bout d'un certain temps de prévision, les différences entre les résultats obtenus respectivement à partir des conditions initiales (légèrement) modifiées et non modifiées, au point que pour certains états initiaux le modèle semble apporter dans les deux cas au système d'équations qu'il résout deux groupes de solutions totalement différents ; c'est ce constat que l'on appelle l'effet papillon. Les scientifiques doivent la découverte et la désignation de cet effet au météorologiste américain Edward N. Lorenz (né en 1917). Celui-ci, lors de recherches qu'il menait par voie informatique en 1961 sur un système mathématique simple de prévision, reconnut le premier que des valeurs extrêmement proches quant aux conditions initiales sur les inconnues d'un tel système pouvaient pourtant conduire à des valeurs très divergentes quant aux résultats de la prévision ; il exposa en 1963, dans un article du Journal of the Atmospheric Sciences , cette première mise en évidence du caractère "chaotique" des systèmes d'équations utilisés en prévision météorologique — ainsi, d'ailleurs, que dans beaucoup d'autres problèmes abordés en physique et plus généralement dans les sciences où l'on recourt à des modèles fondés sur des systèmes d'équations mathématiques. En illustrant ce phénomène du chaos de façon métaphorique, en 1972, à travers la question " Le battement des ailes d'un papillon au Brésil déclenche-t-il une tornade au Texas ? ", Lorenz évoquait l'impuissance des modèles numériques de prévision à discriminer des états initiaux apparaissant presque identiques (avec et sans battement d'ailes) alors qu'ils conduisent parfois à des évolutions très différentes (avec et sans tornade ) : à supposer même que le modèle utilisé propose une reproduction parfaite de la réalité — ce qui est pure utopie — , les incertitudes sur les mesures de départ des grandeurs à prévoir suffiraient en effet à placer les conditions initiales d'une prévision dans un domaine de choix comportant une infinité de possibilités, et celles-ci, même si elles étaient à peine distinctes les unes des autres, pourraient conduire à terme à des résultats de prévision très dissemblables. La découverte de l'effet papillon a contraint les météorologistes à envisager autrement, dès la moyenne échéance , le calcul et l'interprétation des prévisions numériques, cela grâce à la prévision d'ensemble . En même temps, il a mis en évidence que des phénomènes décrits par des systèmes d'équations "déterministes" — la connaissance des conditions initiales induit, en théorie, celle des solutions du système — pouvaient pourtant se comporter de façon chaotique — en passant d'un état initial à un autre, il arrive que les solutions changent sans aucune continuité : en ce sens, la découverte de cet effet a permis d'expliquer ou de prévoir des phénomènes essentiels en météorologie , en climatologie et dans bien d'autres sciences. Un article du glossaire réunit un ou plusieurs textes explicatifs. D'éventuels articles rattachés sont présentés dans chacun de ces textes. Les mots surlignés repèrent les passages de présentation des articles rattachés. Les mots en gras sont des liens vers d'autres articles. Le niveau d'explication - "Curieux", "Initié" ou "Expert" - vous informe sur la facilité de lecture de chaque texte. Naviguez entre ces niveaux gràce à l'échelle en haut de page.

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