Vérification d'un raisonnement bayésien
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Vérification d'un raisonnement bayésien



  1. #1
    jpl98

    Vérification d'un raisonnement bayésien


    ------

    Bonjour, j'ai besoin d'aide pour un sujet qui sort de mon expertise habituelle. C'est un article de blog sur le futur climatique qui concerne la formule de Bayes. Il est possible que la manière dont je veux l'employer soit fausse. Merci de votre avis avant publication sur la possibilité d'une formule simplifiée telle qu'indiquée dans le texte, qui n'est pas très long.

    *

    Prédire l’évolution de la température moyenne sur Terre implique une multitude de facteurs, dont l’un a varié exponentiellement depuis un siècle*: l’activité humaine. Comment interagissent-ils*? Répondre est s’engager dans une jungle de modèles rivaux et d’approximations dangereuses sur la plupart de ces facteurs. Le CO2 est une célébrité mais n’est qu’un gaz à effet de serre parmi d’autres. Modéliser son effet est déjà un défi, on évite de fragiliser le modèle avec les autres. C’est dans ces flous que s’installent les climato-sceptiques irréductibles, tandis que les climato-convaincus peinent à visualiser précisément leur inquiétant avenir.

    La Terre est pourtant un système thermodynamique simple. Le facteur majeur de son équilibre thermique est l’activité solaire. Ceux intrinsèques à la Terre ont une importance modeste en comparaison et une évolution plus lente, si bien qu’ils sont amortisseurs des variations thermiques plus souvent qu’amplificateurs. Le seul facteur décorrélé des autres et en évolution rapide est*: l’activité humaine.

    L’apport d’énergie extrinsèque par le soleil est une courbe connue depuis le 18ème siècle (cycles solaires de 11 ans en moyenne, précisés par les cernes des plus vieux arbres). La modulation intrinsèque de la température repose sur un grand nombre de facteurs intriqués, rendant les courbes difficiles à calculer, surtout avec l’irruption du facteur indépendant qu’est l’activité humaine.

    Ce que nous voulons connaître est le futur de la température moyenne sur Terre. Son augmentation rapide corrélée à l’activité humaine serait la meilleure certitude d’une catastrophe à venir, la plupart des espèces et des sociétés humaines elles-mêmes n’étant pas prêtes à faire face à de tels bouleversements. La désagrégation des sociétés anéantirait toute chance de gestion collective du problème. Le retour à un mode de vie primitif n’impactant plus le climat est aussi le spectre de voir disparaître plus de 90% de l’humanité et n’aurait d’effet qu’après quelques générations. Âge bien sombre en perspective. Qui a envie d’être un vrai figurant dans Mad Max*?

    Comment prédire cette courbe de température (T) à venir*? Les variables sont la courbe passée, la production externe de chaleur (PE, activité solaire), et la production interne (PI), ensemble de paramètres intriqués dont l’un subit une variation inédite (activité humaine AH). La variable PE est connue, PI et T sont deux inconnues. PI est théoriquement calculable par des modèles mais ce sont eux qui floutent l’équation principale, en raison de la multitude de paramètres qu’ils doivent gérer. La seule certitude au sujet de PI est son évolution inhabituelle en raison de AH. Peut-on alors réduire l’incertitude sur T, qui est un paramètre unique facile à mesurer*? Mais T est ce que nous cherchons. Comment réduire l’incertitude sur le résultat*?

    Les statisticiens connaissent la réponse. C’est la formule de Bayes. Son mode le plus connu est le calcul de la probabilité d'une cause sachant celle de sa conséquence. Distribution prédictive postérieure. Les nouvelles mesures affinent la probabilité de celles qui les précèdent si elles ne sont pas connues. Mais le mode qui nous intéresse est la distribution prédictive antérieure*: les nouvelles mesures affinent la probabilité de celles qui les suivent. Application au climat*: la température moyenne enregistrée chaque année réduit l’incertitude sur les prochaines, grâce à cette formule. Elle peut colliger les incertitudes sur activité humaine, taux de CO2, amortisseurs ou amplificateurs de l’écosystème, au sein d’une seule variable : PI. La formule renonce alors à prédire l’évolution de PI, trop chaotique, mais vise celle de T, la plus importante pour notre avenir.

    C’est une équation simple, opposable, compréhensible par tout le monde. Chacun peut prendre sa calculette, ajouter chaque année la température moyenne relevée, et prolonger la nouvelle courbe sur les années suivantes. Chacun a son destin sous les yeux. L’incertitude se dissipe. L’urgence devient manifeste. L’égoïsme ne trouve plus d’échappatoire.
    *

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  2. #2
    MissJenny

    Re : Vérification d'un raisonnement bayésien

    pour moi la question n'a pas de rapport évident avec la formule de Bayes, c'est un problème de prédiction qu'on peut aborder de plusieurs façons, la plus classique étant celle des modèles autorégressifs avec variable exogène (modèles ARMAX). Cela dit si tu ne sais pas prédire le futur des activités humaines (et je crois que personne ne le sait) les prendre en compte dans la modélisation n'avance pas à grand-chose.

  3. #3
    gg0
    Animateur Mathématiques

    Re : Vérification d'un raisonnement bayésien

    Attention aussi que l'on sait qu'une évolution lente peut donner des effets violents (par exemple le passage lent de 99°C à 100°C).

    Malheureusement, la modélisation de la température, même à un endroit précis et à court terme (15 jours) est difficile, peu fiable (voir la Corse hier) et l'objet d'études bien plus sérieuses que la recherche d'une "équation simple". Lire les rapports du Giec.

    Cordialement.

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