Le développement des services climatiques nous invite à définir ce qu’est une information utile pour les études d’impact, pour les politiques d’atténuation et d’adaptation, ou encore pour une prise de conscience collective des changements présents et à venir sur les conditions d’habitabilité et de vie sur Terre.

Un premier objectif de cet exposé sera de proposer une définition de travail : une information est utile dans ces cas précis d’utilisation (et donc en dehors du cadre de la recherche fondamentale), si elle est fiable, pertinente et légitime, mais également si elle est intelligible, et si elle est produite et communiquée à temps. Un deuxième objectif sera de faire un tour d’horizon (non exhaustif) de différentes stratégies de modélisation climatique : la construction de modèles dynamiques de plus en plus réalistes et complexes, l’emploi d’algorithmes de type machine learning ou encore le développement d’explications narratives dites storylines.

Il s’agira de s’interroger : dans quelle mesure ces stratégies satisfont-elles chacune les critères d’utilité proposés ? Si aucune d’entre elles ne peut produire une information qui soit tout à la fois fiable, pertinente, légitime, intelligible et opportune, comment structurer un pluralisme des stratégies susceptible de mieux couvrir les besoins d’information climatique ?

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