Les entrevues HEC Montréal - L’art de bricoler des modèles statistiques pour mieux saisir la réalité des changements climatiques

Debbie Dupuis: « Lorsqu’on observe un processus dans l’environnement, les choses ne sont pas indépendantes les unes des autres : il y a de la saisonnalité, des tendances dans le temps nécessitant de la modélisation supplémentaire. »
Photo: Pedro Ruiz - Le Devoir Debbie Dupuis: « Lorsqu’on observe un processus dans l’environnement, les choses ne sont pas indépendantes les unes des autres : il y a de la saisonnalité, des tendances dans le temps nécessitant de la modélisation supplémentaire. »

La professeure à HEC Montréal Debbie Dupuis carbure à la recherche de percées scientifiques, menant de front une dizaine de projets de recherche ces jours-ci.

Prenant au mot Richard W. Katz, qui a déploré dans la revue Climatic Change, en 2010, que la statistique des valeurs extrêmes n’apportait pas la contribution qu’on attendait d’elle dans l’étude des changements climatiques, Debbie Dupuis s’est retroussé les manches.


Moins de deux ans plus tard, elle publiait l’article « Modeling Waves of Extreme Temperature : The Changing Tails of Four Cities » (« Modélisation de vagues de température extrême : l’évolution des changements de quatre villes ») dans le prestigieux Journal of the American Statistical Association. La chercheuse lève alors le voile sur la marche à suivre pour « modéliser des températures journalières extrêmes » afin d’observer la récurrence des vagues de chaleur qui représentent une menace grave pour la société, l’environnement et l’économie.


« C’était une percée importante de dire : on peut s’attaquer à des valeurs extrêmes dans un contexte compliqué où il y a de la corrélation journalière, de la saisonnalité, des tendances, etc. », fait remarquer la professeure titulaire au Département des méthodes quantitatives de gestion, à l’occasion d’une entrevue avec Le Devoir.


La tête dans les valeurs extrêmes, Debbie Dupuis a réussi le tour de force de montrer que la probabilité d’occurrence de vagues de chaleur longues et intenses a augmenté considérablement au fil des 50 dernières années, bien qu’elles varient selon la ville et la période de l’année.


« Les probabilités ont changé, souligne-t-elle. Non seulement on voit davantage de valeurs extrêmes aujourd’hui, mais la probabilité d’en voir est plus grande aujourd’hui qu’il y a 50 ans », poursuit-elle, indiquant avoir toujours été captivée par les phénomènes climatiques, notamment les niveaux d’ozone au sol et les grands vents dans le Pacifique.


« J’ai maintenant un modèle de base. Mais c’est clair qu’il va avoir besoin d’être généralisé et de se [voir ajouter] des “ gugusses ” pour faire des estimations dans d’autres contextes. Ç’a ouvert une porte parce qu’il y a beaucoup d’autres processus environnementaux qui sont semblables… bien que [ça se complexifie rapidement]. »


Exercices de statistique de haute voltige


La théorie des valeurs extrêmes - qui a de nombreuses applications en finance - est née à l’aube du XXe siècle, mais c’est seulement à partir des années 50 que les chercheurs « ont essayé de l’appliquer à des données afin de faire différentes évaluations », qui ont entre autres ouvert la voie à l’adoption de nouveaux standards de construction d’infrastructures de toutes sortes.


En effet, la statistique des valeurs extrêmes a rapidement suscité l’intérêt des ingénieurs s’inquiétant, par exemple, des vents extrêmes soufflant sur un pont une fois par siècle. « Il faut bâtir en conséquence. C’est clair qu’on ne peut pas bâtir en tenant compte des données des années 50. »


L’analyse des valeurs extrêmes consiste à « évaluer les probabilités que de telles choses, pour lesquelles on n’a pas beaucoup de données parce qu’elles se produisent très peu souvent, se produisent ». La bordée de 45 cm de neige qui a recouvert la métropole québécoise le jeudi 27 décembre dernier « était assurément une valeur extrême », illustre-t-elle.


La chercheuse se livre ainsi à de véritables contorsions, s’efforçant de mettre à l’épreuve des théories appliquées habituellement dans des cas classiques afin de les appliquer dans des cas complexes, ce qui nécessite un peu de « bricolage ». « Lorsqu’on observe un processus dans l’environnement, les choses ne sont pas indépendantes les unes des autres : il y a de la saisonnalité, des tendances dans le temps nécessitant de la modélisation supplémentaire », ce qui la contraint à « bricoler un peu pour appliquer de la théorie qui s’applique habituellement dans un cas très classique », explique Mme Dupuis, qui est également présidente du comité scientifique du congrès annuel de la Société statistique du Canada, lequel se tiendra en mai.


Sa démarche consiste en outre à « appliquer un modèle pour sortir une probabilité » afin de mieux circonscrire les risques et ultimement parfaire la prise de décision politique et économique.


Après s’être attaquée aux températures maximales journalières à Des Moines, à New York, à Portland et à Tucson, Debbie Dupuis cherche maintenant à cerner les températures minimales nocturnes. « Tout le monde semble s’entendre pour dire que les nuits sont moins froides qu’auparavant. Donc, que les minimums nocturnes sont à la hausse. Avec la modélisation que j’ai mise en place pour les maximums journaliers, je me suis dit : en principe, on devrait être capable d’utiliser cette modélisation-là pour des minimums nocturnes et sortir les tendances, et voir si c’est aligné avec ce que disent les météorologues et les climatologues à propos des changements dans le Sud-Ouest américain. »


Hic


Bien que son modèle « fonctionne bien dans la ville », il a essuyé un revers « dans le désert ». « Le désert a des propriétés supplémentaires, des “ stylized facts ”, qui ne sont pas présentes dans les villes, exigeant une modélisation supplémentaire », explique-t-elle.


« Il faut complexifier le modèle de sorte que, lorsqu’on l’ajuste à ces données-là, on est capables de les reproduire, de les expliquer [afin d’obtenir un] modèle qui réplique ce qui s’est passé dans ces endroits-là du désert. Mais, jusqu’à ce jour, je n’aboutis pas ! Je vais y arriver, mais je ne sais pas quand. Ça roule dans la tête pendant la nuit. »

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