Qu’ils soient stratus, strato-cumulus ou cumulus, leur influence sur le climat est cruciale. Mais prédire leur réponse au réchauffement climatique s’avère un véritable casse-tête.
Academic rigor, journalistic flair
Articles on modélisation
Displaying 41 - 60 of 67 articles
Les économistes ont leur rôle à jouer aux côtés des climatologues dans l’analyse et la gestion du changement climatique, mais ils doivent d’abord perfectionner leurs modèles.
Un trajet en métro, l’envoi d’un mail ou encore les relations entre proies et prédateurs peuvent être représentés par un graphe. L’étude de ces objets abstraits est riche de possibilités.
L'intelligence artificielle est une nouvelle ressource pour le prévisionniste météo et le modélisateur du climat. Un article co-publié avec le blog Binaire.
La théorie, la modélisation climatique et les observations semblent tendre vers la même conclusion : les pluies continueront à s’intensifier dans le futur sous l’effet du réchauffement global.
Retour sur un épisode charnière de la surveillance des pluies et la prévention des inondations en France.
Des recherches récentes montrent que l’expérimentation joue un rôle central dans le processus du développement du business model des start-up.
Cinq spécialistes des sciences du climat évoquent leurs travaux à l’occasion des 50 ans du Laboratoire de météorologie dynamique.
Comment estimer au plus près la fiabilité d'un système numérique important pour la sécurité, par exemple d'une usine ? En faisant preuve de créativité dans les méthodes de calcul.
Une transition trop rapide vers une économie bas-carbone menacerait la stabilité financière. Une transition trop lente ferait, elle, courir le risque de dépasser des seuils écologiques irréversibles.
Les biologistes recourent de plus en plus à des moyens informatiques sophistiqués pour comprendre le vivant.
Les recherches d’optimisation permettent de créer de nouvelles structures plus légères et plus résistantes. Idéales pour les avions !
La modélisation est l’une des approches utilisées pour anticiper l’avenir. Pourtant, elle souffre de limites très importantes et les ignorer nous expose à des surprises potentiellement très coûteuses.
Nous avons souvent tendance à nous placer dans le rôle de l’émetteur alors qu’il est plus efficace, pour des expériences d’apprentissage, de se placer parmi les éléments.
Les changements climatiques en cours ont déjà un impact sur les incendies de forêt en France, avec une extension saisonnière et spatiale de la zone à risque et le développement de grands feux.
Des travaux scientifiques montrent que les activités humaines favorisent la survenue plus fréquente d’épisodes caniculaires. Les hautes températures de juin s’inscrivent dans cette dynamique.
Une avalanche de données à notre disposition, voici le rêve du big data. Encore faut-il pouvoir les utiliser sans erreur pour construire des modèles prédictifs.
On reproche souvent à la finance de ne pas savoir prédire les crises, et aux marchés d’être inefficients. C’est se tromper sur le sens du mot « efficience »… et sur le but des modèles financiers.
Plusieurs méthodes permettent d’apprendre à un algorithme à apprendre. Au lieu de nourrir un modèle avec des données, ce sont ces dernières qui le déterminent.
Simuler le comportement des fluides dans les moteurs grâce au calcul haute performance ouvre des pistes à l’aéronautique.
Top contributors
-
Professeur d'université, Institut de Mathématiques de Marseille, Aix-Marseille Université (AMU)
-
Chercheur senior, dynamique des fluides numérique, multiphysique, Cerfacs
-
Professeur à l'université Clermont-Auvergne, enseignant à l'institut d'informatique ISIMA et chercheur au laboratoire LIMOS, Université Clermont Auvergne (UCA)
-
Professeur en Chimie Théorique, Université Paris Cité
-
Enseignant-chercheur en Physique, ECE Paris
-
Directeur de la mission d'évaluation et de programmation de la recherche, Institut de recherche pour le développement (IRD)
-
Chercheuse en sciences du climat, ancienne coprésidente du groupe de travail I du GIEC (2015-2023), directrice de recherche CEA au Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement / Institut Pierre Simon Laplace, Paris-Saclay, Université Paris-Saclay
-
Doctorant en sciences économiques, Université de Lorraine
-
Associate research scientist Cambridge Judge Business School and lecturer GEM, Grenoble École de Management (GEM)
-
Chef économiste, Agence française de développement (AFD)
-
Enseignant-chercheur, Intelligence Artificielle, ESILV, Pôle Léonard de Vinci
-
Directeur de recherche au CNRS et Professeur à l’Université de Reading (Grande-Bretagne), Laboratoire d’océanographie et du climat, Institut Pierre-Simon Laplace, Sorbonne Université
-
Océanographe à l’IRD, membre du laboratoire LOCEAN, Sorbonne Université
-
Professeur à l'INP Toulouse, responsable de l'équipe Climat, Cerfacs
-
Climatologue, chercheur au Centre national de recherches météorologiques, Météo France
