Au milieu du XXe siècle, les apports de phosphore provenant des détergents et des engrais ont dégradé la qualité de l’eau du lac Léman suisse, incitant les autorités à prendre des mesures pour remédier à la pollution dans les années 1970.
« Le remède évident était d’inverser la charge de phosphore, et cette idée simple a énormément aidé, mais elle n’a pas ramené le lac à son état antérieur, et c’est le problème », a déclaré George Sugihara, océanographe biologique à la Scripps Institution de l’UC San Diego. d’Océanographie.
Sugihara, Ethan Deyle de l’Université de Boston et trois collègues internationaux ont passé cinq ans à chercher une meilleure façon de prévoir et de gérer la réponse écologique du lac Léman à la menace de la pollution par le phosphore, à laquelle il faut maintenant ajouter les effets du changement climatique. L’équipe, dont Damien Bouffard de l’Institut fédéral des sciences et technologies aquatiques, a publié le 20 juin sa nouvelle approche hybride de modélisation dynamique empirique (EDM) dans la revue Actes de l’Académie nationale des sciences.
« La nature est beaucoup plus interconnectée et interdépendante que les scientifiques ne voudraient souvent le penser », a déclaré Sugihara, professeur titulaire de la chaire McQuown de sciences naturelles à Scripps. L’EDM peut aider dans ce contexte en tant que forme d’apprentissage automatique supervisé, un moyen pour les ordinateurs d’apprendre des modèles et d’enseigner aux chercheurs les mécanismes sous-jacents aux données.
« Vous tirez sur un levier et tout le reste change, à la manière d’un coup de taupe. Les expériences à facteur unique, la marque de fabrique de la science du 20e siècle où tout est maintenu constant, peuvent vous apprendre beaucoup en principe, mais ce n’est pas comme ça que le monde fonctionne », a-t-il déclaré.
« Si ce n’était pas le cas, si la nature se comportait davantage comme les expériences à facteur unique et était moins connectée et interdépendante, nous serions en mesure de prédire les résultats avec des modèles simples où les relations ne changent pas. »
L’interdépendance et les relations changeantes sont la réalité des écosystèmes et elles sont également la réalité des marchés financiers où la prédiction est si difficile, a noté Sugihara. L’EDM a été affiné dans le creuset des prévisions financières du milieu des années 1990 au début des années 2000, lorsque Sugihara était directeur général de la Deutsche Bank.
Sugihara s’est appuyé sur son expérience financière pour concevoir des outils de marché pour soutenir la pêche marine durable au cours des 20 dernières années chez Scripps. Il appelle l’EDM « des maths sans équations ».
Mais l’EDM n’est pas une méthode de boîte noire, a déclaré Deyle, faisant référence à des méthodes quantitatives basées sur de mystérieuses formules mathématiques ou informatiques. C’est une critique qui, selon lui, est souvent formulée à propos de l’apprentissage automatique.
« Au lieu de cela, il utilise les données pour vous dire de la manière la plus directe, avec un minimum d’hypothèses, ce qui se passe. Quelles sont les variables importantes ? Comment les relations changent-elles dans le temps ? Il a un mécanisme et une transparence qui proviennent directement de la Les données. »
Ce que l’équipe de Sugihara a tenté s’écarte des méthodes de modélisation traditionnelles utilisées au cours des dernières décennies. Comme le note Deyle, certaines parties des modèles bien établis sont représentées par des constantes.
« La force de gravité fixe et constante, ou la forme et la profondeur d’un lac, par exemple. Par conséquent, les processus physiques dans le lac peuvent être très bien modélisés avec des équations simples », a-t-il déclaré.
Ce n’est pas le cas pour l’évolution de l’écologie et de la biochimie.
« Les organismes à l’origine du changement dans un écosystème comme celui du lac Léman ont changé au cours des deux dernières décennies. Le réseau trophique a changé et change constamment, ainsi que la biochimie du lac », a déclaré Bouffard.
« Les outils standard sont mal adaptés à de tels problèmes », a déclaré Deyle, qui a obtenu son doctorat. en océanographie biologique de Scripps Oceanography avec le conseiller Sugihara en 2015.
« Le lac Léman est l’un des systèmes les plus étudiés au monde. Ce n’est pas une coïncidence si c’était une opportunité de repousser les limites avec une approche d’apprentissage automatique de la prévision écologique », a déclaré Deyle.
Les auteurs démontrent que leur approche hybride conduit non seulement à une meilleure prédiction, mais également à une description plus exploitable des processus (tels que biogéochimiques et écologiques) qui déterminent la qualité de l’eau.
Notamment, le modèle hybride suggère que l’impact sur la qualité de l’eau d’une augmentation de la température de l’air de 3 degrés Celsius (5,4 degrés Fahrenheit) serait du même ordre que la pollution au phosphore du siècle précédent, et que les meilleures pratiques de gestion pourraient ne plus impliquer une levier de commande unique comme la réduction des apports de phosphore seul.
« L’une des pierres angulaires intellectuelles de tout cela est le minimalisme », a déclaré Sugihara. « Extraire des informations à partir de données avec le moins d’hypothèses. »
Un modèle simple qui prédit les données cibles qui n’ont pas encore été collectées est plus convaincant qu’un modèle complexe qui peut être en accord avec la pensée actuelle et peut être conçu pour « s’adapter » remarquablement bien à l’histoire, mais ne « prédit » pas réellement les événements encore à voir. C’était le problème majeur dans les applications financières, où il est facile de trouver des choses qui « correspondent », mais presque impossible de trouver quoi que ce soit qui « prédise ».
« Plus quelque chose est compliqué, plus il est facile de se tromper », a-t-il déclaré. « Notre approche hybride semble avoir un équilibre qui fonctionne. »
Les co-auteurs de l’étude incluent Victor Frossard, Université Savoie Mont Blanc ; Robert Schwefel et John Melack, Université de Californie à Santa Barbara.
Une approche hybride empirique et paramétrique pour gérer la complexité des écosystèmes : Qualité de l’eau du lac Léman dans des futurs non stationnaires, Actes de l’Académie nationale des sciences (2022). DOI : 10.1073/pnas.2102466119.