Vers la fin de mon doctorat, je suis devenu expert en trous noirs et j'ai eu l'opportunité de travailler comme chercheur postdoctoral dans le groupe de recherche de Hawking à l'Université de Cambridge.
Ce fut mon premier pas en tant que physicien théoricien étudiant la gravité.
Mais à l'approche de la remise des diplômes, j'ai commencé à me demander si c'était vraiment ce que je voulais faire.
Le problème, avant tout, était que ce que j'allais faire n'avait rien à voir avec le bien-être ou le bonheur des gens.
De plus, j'ai appris qu'il y a très peu de physiciens dans le monde qui s'intéressent réellement aux détails de mes recherches.
--- Extrait de la « Préface »

L'incertitude est l'essence même de la vie.
Le mot en lui-même n'a pas une sonorité très agréable, mais nos vies sont pleines d'incertitudes.
Personne ne sait s'il aura un accident de voiture la semaine prochaine ou s'il gagnera à la loterie et changera son destin.
Plus on regarde loin dans l'avenir, plus l'incertitude est grande.
Et si une autre crise financière mondiale survenait dans quelques années, anéantissant tous mes investissements ? Ou une pandémie mondiale, le déclenchement de la Troisième Guerre mondiale, ou un changement climatique drastique ? On a beau analyser la situation en profondeur, rien n’est certain.
Mais quelle vie mènerions-nous si nous avions la capacité de prédire l'avenir avec exactitude ? Même si nous pouvions prévoir ce que l'avenir nous réserve, resterions-nous une espèce créative et dynamique ?
--- À partir de « Entrée »

En conclusion, il n'y a pas lieu de s'inquiéter d'une éventuelle déviation de la Terre par rapport à son orbite.
Une équipe de chercheurs de l'université de Princeton a effectué de nombreuses simulations en utilisant un ensemble de conditions initiales différentes, et n'a jamais reproduit le scénario catastrophique de la Terre quittant le système solaire dans les prochains milliards d'années.
Cela signifie que les chances que la Terre quitte le système solaire sont proches de zéro (mais pas totalement nulles !). Plus inquiétant encore, cette prédiction suggère que dans des milliards d'années, l'orbite de Mercure commencera à dériver légèrement, ce qui lui donne environ 1 % de chances d'entrer en collision avec Vénus.


Il convient ici de prêter attention au mot « non linéaire ».
De manière générale, un système physique dans lequel l'entrée et la sortie ne sont pas directement proportionnelles est appelé un système non linéaire.
Un exemple proche est la relation entre les gains à la loterie et le niveau de joie.
Si vous gagniez un billet de loterie d'un million de wons, vous sauteriez de joie.
Mais gagner 2 millions de wons vous rendrait-il deux fois plus heureux ? Certes, vous seriez plus heureux que si vous aviez gagné 1 million de wons, mais la joie ne serait pas doublée.
Même si vous gagniez 10 millions de wons à la super loterie, vous ne seriez pas dix fois plus heureux. (Imaginez, si vous êtes immensément riche, convertir 1 million de wons en 10 milliards de wons !) C’est la caractéristique des systèmes non linéaires.

--- Extrait du « Chapitre 1 : Le chaos omniprésent »

Les dimensions de l'espace des états météorologiques dépassent véritablement l'imagination.
Si l'on considère tous les tourbillons qui se forment dans l'atmosphère, l'espace des états météorologiques est plus vaste que tout ce qui peut être représenté sur un ordinateur.
Il est impossible de l'exprimer, sans parler des superordinateurs existants, ou même d'un éventuel super-superordinateur qui verrait le jour dans le futur.
L'espace d'états des modèles de prévision météorologique actuellement utilisés dépasse facilement le milliard de dimensions.
Bien sûr, cela peut être traité par un supercalculateur, mais ce n'est rien comparé à la dimensionnalité de l'espace d'état réel que peut présenter la météo.

La raison pour laquelle l'incertitude future varie considérablement en fonction de la position de l'anneau d'incertitude initial (petit cercle) est que les équations décrivant le système sont non linéaires.
Cette caractéristique peut expliquer pourquoi des événements de grande ampleur, tels que l'ouragan d'octobre 1987 ou la crise financière de 2008, se produisent.
Toutefois, grâce à un système d'ensemble, il est possible d'émettre un avertissement préalable lorsque le système entre dans un état instable où des événements dramatiques peuvent se produire, mais ne le sont pas nécessairement.

--- Extrait du « Chapitre 2 : Géométrie du chaos »

Dans les années 1950, les experts pensaient que l'atmosphère était si instable et qu'elle présentait partout des vortex de tailles variables qu'il était impossible de la prévoir.
Lorenz a également indiqué que l'atmosphère ne possède que trois degrés de liberté, ce qui rend les prévisions difficiles.
Les deux sont corrects.
En 1963, Lorenz conclut que les modèles à trois variables étaient trop chaotiques pour être prévisibles, et en 1969, il prouva que les systèmes physiques comportant de nombreuses variables (grands et petits tourbillons) étaient plus difficiles à prévoir que les systèmes comportant moins de variables.
Cependant, la véritable raison pour laquelle il est difficile de prédire l'état de l'atmosphère réside dans cette dernière, et non dans la première.

--- Extrait du « Chapitre 3 : Bruit, papillons à un million de dollars »

La nature de l'incertitude est-elle épistémologique ou ontologique ? Si elle est épistémologique, l'incertitude quantique signifie que « les systèmes physiques sont définis avec précision, mais notre connaissance de ceux-ci est incomplète ». Si elle est ontologique, cela signifie que « l'incertitude est inhérente à la nature, que cela nous importe ou non ».
La plupart des physiciens considèrent l'incertitude quantique comme une propriété ontologique (pour des raisons que nous aborderons plus loin). Puisque le monde que nous appelons réalité est constitué d'innombrables particules quantiques, cela signifie que la réalité elle-même (que nous tenons pour acquise) est incertaine.
--- Extrait du « Chapitre 4 Incertitude quantique : la vérité perdue ? »

Le rêve de Richardson s'est finalement réalisé après la Seconde Guerre mondiale avec l'avènement des premiers ordinateurs numériques électroniques.
Par la suite, John von Neumann, mathématicien et physicien de génie à l'université de Princeton, a organisé une équipe de recherche dirigée par le météorologue Jul Charney et a commencé à développer un système de prévision météorologique à grande échelle.
Ces modèles sont basés sur des lois physiques telles que les équations de Navier-Stokes.
Pour les distinguer des modèles antérieurs proposés par Fitzroy, Blandford et Walker (également appelés modèles basés sur les données, modèles basés sur l'expérience et les statistiques), nous les appellerons modèles basés sur la physique.
Pour exécuter leur modèle basé sur la physique, l'équipe de recherche de Charney a utilisé un « ordinateur numérique électronique programmable », connu sous le nom d'ENIAC, le premier ordinateur connu.

Comment intégrer des concepts probabilistes dans des modèles déterministes ? C’est possible.
Nous pouvons introduire la méthode de calcul de Monte Carlo développée par Reese il y a quelques années.
Cependant, au lieu de prendre la moyenne des prévisions comme dans le cas de Reese, nous devons prédire la probabilité que différents modèles météorologiques apparaissent à partir des membres de l'ensemble.
En 1985, Murphy et moi avons réussi à construire le premier système de prévision d'ensemble au monde basé sur un modèle physique.
--- Extrait du « Chapitre 5 : Deux routes vers Monte-Carlo »

En clair, pour comprendre précisément l’impact du changement climatique sur nous, nous devons comprendre précisément le niveau d’incertitude des informations disponibles.
Comment pouvons-nous réaliser cette tâche ? La technique d’ensemble utilisée en prévision météorologique au chapitre 5 est une méthode classique d’évaluation de l’incertitude.
En fait, nous ne pourrons jamais comprendre scientifiquement le changement climatique sans connaître les trois fonctions de l'ensemble.
Les trois fonctions que je viens de mentionner consistent, premièrement, à estimer les effets de rétroaction incertains des sciences du climat, deuxièmement, à évaluer l'efficacité des politiques conçues pour lutter contre le changement climatique et troisièmement, à faire la distinction entre le chaos naturel et le chaos induit par l'homme.

Il est indéniable que le monde du chaos ne suit jamais deux fois le même chemin.
Par conséquent, nous ne pouvons pas être sûrs à 100 % que les phénomènes météorologiques réels sont causés par les émissions de carbone.
Mais là n'est pas la question.
Ce qui importe, c'est que la probabilité que les catastrophes susmentionnées surviennent en raison du changement climatique a été multipliée par 100, passant d'une fois tous les 1 000 ans à une fois tous les 10 ans.
Grâce à ces statistiques, nous pouvons identifier les domaines qui nécessitent des améliorations urgentes, comme le renforcement des lois sur la gestion forestière ou la construction d'infrastructures de protection contre les inondations.

--- Extrait du chapitre 6, « Changement climatique : une catastrophe ou un simple changement ? »

Les responsables politiques britanniques ont insisté sur le fait que la science devait être suivie au plus près dans la gestion de la pandémie.
Mais comme pour le changement climatique, la science elle-même ne préconise aucune politique particulière.
Lorsqu'il s'agit de réduire les risques liés au changement climatique, la climatologie recommande seulement que la réduction des émissions de carbone soit bénéfique, mais n'impose pas cette réduction.
Ce n'est pas la science, mais les êtres humains qui considèrent cela comme une obligation.
De même, lorsqu'il s'agit d'éviter une situation où les services médicaux seraient paralysés, les théories scientifiques relatives au coronavirus recommandent seulement que « réduire les contacts interpersonnels est avantageux », mais n'imposent pas que « les contacts interpersonnels doivent être complètement éliminés ».
Cela aussi peut avoir une importance différente selon le jugement humain.


Comme pour le changement climatique, ce sont les experts qui fournissent l'information, et les politiciens qui décident ensuite des politiques à mettre en œuvre (renforcement ou assouplissement des mesures de distanciation sociale, fermeture des frontières, etc.).
Bien sûr, plus la prédiction est incertaine, plus il sera difficile de prendre des décisions politiques. Cependant, il n'incombe pas à un scientifique de formuler des prédictions qui facilitent la prise de décisions, mais qui sont peu fiables.
Si cette politique échoue, les politiciens chercheront des boucs émissaires parmi les scientifiques.
--- Extrait du « Chapitre 7 Pandémie : Entre virus et politiciens »

De bons modèles sont nécessaires pour quantifier la prévisibilité de l'économie.
Mais qu’est-ce qui constitue un « bon modèle économique » ? En 2008, après des discussions avec plusieurs économistes, l’économiste français Xavier Gabe et ses collègues ont publié un article intitulé « Les sept propriétés d’un bon modèle ».
Les critères qu'ils ont finalement proposés étaient la simplicité, la facilité de gestion, la perspicacité conceptuelle, la généralisabilité, la falsifiabilité, la concordance avec l'expérience et la précision prédictive.
Cependant, de nombreux économistes auraient accepté uniquement les quatre premiers points et réagi de manière plutôt négative aux trois autres.
Je ne comprenais pas les économistes.
Si je demandais à mes collègues météorologues ce qui constitue un bon modèle de prévision météorologique et ce qui constitue un mauvais modèle, la réponse évidente serait : « S'il est précis, c'est un bon modèle ; s'il est inexact, c'est un mauvais modèle. »
On pourrait s'interroger sur les critères permettant de juger de la précision des prévisions météorologiques (par exemple, si elles sont plus performantes pour prédire le temps normal que le temps extrême), mais ce ne sont que des détails.
En d'autres termes, les critères sur lesquels les économistes ont obtenu les scores les plus bas (falsifiabilité, cohérence avec l'expérience et précision des prévisions) ont obtenu les scores les plus élevés chez les météorologues, et vice versa.
De plus, je n'ai jamais rencontré un seul météorologue qui ait cité la « simplicité » comme critère pour une prévision météorologique.

--- Extrait du chapitre 8 « Effondrement financier : et si les météorologues pouvaient prédire l’économie ? »

Comme je l'ai mentionné au chapitre 8, à peu près au moment où je terminais ce livre, la Russie a envahi l'Ukraine.
Cela avait été prédit par un système de prévision qui s'exécute tous les quelques mois, principalement parce que les forces russes s'étaient concentrées sur la frontière pendant plusieurs mois avant l'invasion.
Mais au-delà de cela, les conditions de conflit de Richardson étaient déjà remplies.
Par exemple, le fait que la Russie et l'Ukraine partagent une frontière depuis de nombreuses années, le mécontentement persistant du président russe à l'égard de l'Ukraine depuis l'effondrement de l'Union soviétique et le renforcement considérable des forces armées russes ces dernières années sont autant de preuves d'un conflit qui s'aggrave.
En réalité, l'Ukraine était classée comme zone à risque de conflit dans le modèle de conflit de Guo depuis plusieurs années avant le déclenchement de la guerre.
--- Extrait du « Chapitre 9 Conflit fatal : La physique de la guerre, des conflits et de la survie »

Les prévisions d'ensemble peuvent vous aider à prendre des décisions beaucoup plus éclairées quant au moment opportun pour agir.
Les agences de secours et les organisations humanitaires appellent action préventive le fait de déterminer qui cibler pour l'aide avant qu'une catastrophe ne survienne.
De même que mon ami a décidé de louer ou non une tente en fonction d'une probabilité critique, les organisations humanitaires prédéterminent une probabilité critique en fonction d'une estimation du rapport coût-perte et prennent des mesures préventives lorsque la probabilité d'une catastrophe est supérieure à cette valeur.


Le changement climatique peut être envisagé sous un angle similaire.
La combustion des énergies fossiles augmente-t-elle les niveaux de dioxyde de carbone dans l'atmosphère ? La science nous dit que la réponse est oui.
Le dioxyde de carbone est-il un gaz à effet de serre ? Cela aussi est scientifiquement confirmé par la réponse « oui ».
Les émissions continues de gaz à effet de serre entraîneront-elles un changement climatique dangereux ? La science n’est jamais du genre à dire « oui », mais dans ce cas précis, la réponse est un « oui » sans équivoque.
L'atmosphère semble devenir de plus en plus sombre.
Faut-il donc réduire les émissions de gaz à effet de serre au plus vite ? La science adopte soudainement une position agnostique sur cette question cruciale.
Les écologistes qui insistent pour écouter la science semblent avoir négligé ce point.
La physicienne allemande Sabine Hosenfelder a expliqué métaphoriquement la façon dont la science communique son message (elle s'est sans doute inspirée des frasques d'Allemands ivres sur les ponts ferroviaires) : la science ne nous avertit pas de ne pas uriner sur les lignes électriques à haute tension.
Cela nous indique simplement que l'urine est un bon conducteur.
--- Extrait du chapitre 10 : Prenez une décision ! Prenez une décision ! Comment la science transmet son message

« Plus petit, mieux c'est. » C'est l'un des principes fondamentaux qui ont sous-tendu la physique théorique tout au long des XXe et XXIe siècles, parfois qualifié de réductionnisme méthodologique.
Aujourd'hui encore, des physiciens des particules ont installé un accélérateur de particules géant sous le lac Léman en Suisse et font entrer en collision des particules d'énergies énormes pour explorer le monde de l'infiniment petit.
Car je crois que plus l'objet d'étude est restreint, plus la compréhension de la nature s'approfondit.
Cependant, je crois que le réductionnisme méthodologique est une philosophie erronée et que, de ce fait, la physique prend une mauvaise direction.
--- Extrait du chapitre 11, Incertitude quantique : la réalité redécouverte ?

Ne pourrions-nous pas tirer des enseignements des moments d'illumination des scientifiques de renom ? Leur créativité, leurs découvertes révolutionnaires, découlaient de l'interaction subtile entre ces deux modes.
Il existe des limites évidentes à la créativité qui peut s'exprimer en mode pleine puissance.
Les moments décisifs d'illumination surviennent souvent en mode basse consommation, peut-être parce que le cerveau est plus sensible au bruit dans ce mode.
Lorsque vous devez prendre une décision difficile et importante, vous devriez lister tous les avantages et les inconvénients de chaque option, puis y réfléchir attentivement pendant plusieurs jours.
Voilà la leçon que nous enseigne le moment Eurêka.
Une autre bonne méthode consiste à construire un ensemble de tous les futurs possibles résultant de décisions individuelles.
Il n'est pas nécessaire de se donner la peine de calculer individuellement la probabilité de chaque membre de l'ensemble.
Il suffit d'établir une « trame narrative » que chaque membre de l'ensemble pourra dessiner.
En climatologie également, lorsque le calcul des probabilités est difficile, l'établissement du « scénario le plus plausible » pour chaque membre de l'ensemble devient un enjeu important.
--- Extrait du « Chapitre 12 : Notre cerveau est plein de bruit »

Ayant résisté depuis l'enfance aux encouragements de ma famille à aller à l'église, j'ai tendance à considérer l'ensemble universel immuable comme une alternative à la religion chaque fois que je me surprends à penser de manière métaphysique.
Les points de chaque ensemble représentent des choses qui ont existé dans le passé, des choses qui existent maintenant, des choses qui existeront dans le futur, des choses qui auraient pu exister dans le passé, des choses qui pourraient exister maintenant et des choses qui pourraient exister dans le futur.
Cet ensemble est véritablement la collection de toutes les choses possibles et constitue une structure omnisciente.
Bien que nous ne puissions distinguer ce qui est réel en raison des contraintes d'indécidabilité algorithmique, ces points savent précisément quels états de l'espace d'états de l'univers sont physiquement réels et lesquels ne le sont pas.
De plus, les ensembles invariants sont des entités intemporelles et ne sont pas soumis aux contraintes temporelles.
Un ensemble invariant peut-il donc entendre nos prières ? En un sens, la réponse est oui, puisque les prières qui contiennent nos espoirs et nos souhaits font partie du processus autoréférentiel abordé précédemment dans ce chapitre – le processus qui nous rend moralement responsables.

--- Extrait du « Chapitre 13 : Libre arbitre, conscience et Dieu »