Une nouvelle étude révèle que le Résumé du GIEC à l’intention des décideurs politiques a systématiquement amplifié les données scientifiques sur le climat au-delà de ce que le rapport initial indique réellement.
Une nouvelle prépublication potentiellement très importante de Galiani et al. démontre comment le GIEC (Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat) et les médias introduisent des biais dans l’évaluation et la communication sur le changement climatique, notamment en faveur d’affirmations plus extrêmes. Ce document étant une prépublication et ses fichiers de données n’étant pas encore disponibles, ses conclusions doivent être considérées comme préliminaires.
Plus précisément, l’article affirme que le Résumé à l’intention des décideurs (SPM) du GIEC tend à présenter des affirmations plus extrêmes que les données scientifiques sous-jacentes exposées dans d’autres rapports du GIEC. Cette allégation a souvent été formulée par les détracteurs du GIEC, mais il s’agit, à ma connaissance, de la première analyse qui cherche à l’évaluer systématiquement à l’aide de données.
Cet article d’aujourd’hui présente mon interprétation de la nouvelle analyse.
Ce qu’ont fait Galiani et al.
Les conclusions scientifiques du GIEC — en particulier celles qui portent sur les projections climatiques futures — peuvent être considérées comme le résultat d’un processus linéaire, illustré dans la figure ci-dessous. Ce processus débute par la sélection et la hiérarchisation des scénarios à utiliser dans la recherche climatique prospective. Les chercheurs appliquent ensuite ces scénarios à des modélisations plus poussées, pour finalement publier leurs résultats dans des revues scientifiques à comité de lecture.<sup> 1</sup>
Ensuite, le GIEC, organisé en équipes de chapitres plus ou moins indépendantes, évalue la littérature publiée et rédige un chapitre (qui passe par plusieurs phases de versions préliminaires et de commentaires). Les chapitres du GIEC constituent la base du Résumé technique et du Rapport de synthèse du GIEC, qui alimentent ensuite un Résumé à l’intention des décideurs (RPD). C’est généralement le RPD qui influence la couverture médiatique et les politiques publiques. 2
La figure ci-dessus illustre également, par la ligne pointillée rouge, le point d’intérêt de Galiani et al., qui représente un sous-ensemble de cette chaîne de communication. L’article se concentre sur trois dimensions de biais potentiel : le changement de gravité, la compression de l’incertitude et la saillance du scénario.
Le décalage de gravité mesure si l’accent est mis sur les valeurs extrêmes de l’échelle quantitative rapportée dans un document source. L’étude évalue ce décalage sur une échelle ordinale à cinq points : −2, −1, 0, +1, +2. Les pourcentages des résultats agrégés — par exemple +13 % — correspondent à des moyennes calculées sur de nombreuses paires de valeurs. Le tableau 1 illustre chaque niveau par un exemple d’élévation du niveau de la mer.
La compression de l’incertitude mesure si les résumés suppriment le vocabulaire probabiliste formel du GIEC, comme par exemple, pratiquement certain (99-100%), très probable (>90%), probable (>66%).
La saillance des scénarios mesure la citation sélective des résultats de chaque scénario.
L’éventail des résultats possibles pour une variable donnée selon les scénarios — par exemple, une élévation du niveau de la mer de 0,28 m à 1,01 m d’ici 2100 dans le 6e rapport d’évaluation, ou un réchauffement de 1,4 °C à 4,4 °C — ne correspond pas à une distribution probabiliste des résultats réels. Cet exercice révèle une faille dans la conception du GIEC : si certains spécialistes comprennent que les fourchettes projetées pour une variable donnée selon les scénarios ne sont ni des prévisions ni une distribution probabiliste, la plupart des autres ne le comprennent pas.
Ce que Galiani et al. ont découvert
Galiani et al. ont analysé environ 114 000 paires d’affirmations appariées, extraites des six rapports d’évaluation du GIEC (1990-2023), et 116 000 articles de presse issus de dix grands médias américains et britanniques. Pour ce faire, ils ont utilisé trois grands modèles de traitement du langage naturels indépendants – GPT-5-mini, Claude Haiku 4.5 et Gemini 2.5 Flash – afin d’évaluer chaque paire selon trois dimensions : évolution de la gravité, compression de l’incertitude et saillance du scénario. Le principal résultat est sans équivoque : à chaque étape mesurée, dans chaque rapport d’évaluation, les affirmations se rapprochent systématiquement des scénarios les plus pessimistes présentés par le GIEC dans son résumé technique.
L’effet dominant est le biais de sévérité, c’est-à-dire la tendance à privilégier les valeurs élevées des échelles quantitatives rapportées tout en minimisant ou en ignorant les valeurs faibles. Lors de la conversion des données TS en données SPM, ce biais varie de +4 % à +13 % de la distorsion maximale possible à la hausse selon leur échelle ordinale sans unité (dans les six rapports d’évaluation, avec un pic dans le quatrième rapport d’évaluation, en 2007). La couverture médiatique ajoute un biais supplémentaire de +5 % à +9 % à celui déjà présent dans les données SPM.
La compression de l’incertitude — la suppression des qualificateurs de confiance calibrés du GIEC — est un effet secondaire mais constant. La saillance des scénarios constitue le canal le plus faible, ce que les auteurs interprètent comme la preuve que la cascade ne dépend pas d’une sélection arbitraire des scénarios. Cependant, l’analyse ne tient pas compte du fait que le biais de scénario le plus important est déjà intégré à l’évolution de la gravité.
La figure ci-dessous extraite du document montre que la « cascade d’amplification » est documentée dans tous les cycles d’évaluation du GIEC, les trois évaluations les plus récentes montrant un biais plus important dans les SPM en faveur de l’amplification des affirmations scientifiques que les trois premières évaluations du GIEC.
Trois autres constats se distinguent.
Premièrement, dans le cycle AR6, les médias de gauche et de droite présentent des schémas d’amplification pratiquement identiques, après une divergence au cours des trois cycles précédents.
Deuxièmement, les résultats concernant les médias restent robustes malgré cinq restrictions d’échantillon alternatives, notamment la suppression du Guardian (qui amplifie le plus l’impact), la suppression du Wall Street Journal (qui le réduit le plus) et l’égalisation des pondérations des médias — aucune de ces restrictions ne changeant la direction ou l’ampleur qualitative des résultats.
Curieusement, le média jugé le plus honnête dans son traitement de l’information ? Fox News !
Troisièmement, le modèle se reproduit indépendamment dans les trois LLM, Gemini obtenant systématiquement un score inférieur à celui de GPT et de Claude, mais tous trois présentant la même cascade directionnelle.
Le fait que les médias aient tendance à amplifier les informations scientifiques sur le climat ne surprendra personne. Cependant, la constatation que les rapports spéciaux du GIEC reflètent également ce biais est très significative.
Pourquoi Galiani et al. sont importants
Galiani et al. apportent la première preuve que le processus du GIEC amplifie les conclusions scientifiques sur le climat, les poussant vers des conclusions plus extrêmes, au-delà de celles présentées dans les Résumés techniques et, par extension, au-delà de celles figurant dans la littérature scientifique évaluée par les pairs. Comme Galiani et al. n’examinent qu’une partie de la chaîne de communication scientifique sur le climat, leurs résultats doivent être interprétés comme un simple seuil minimal de biais d’amplification possible.
Comme je l’ai longuement documenté ici sur THB, la dépendance excessive à l’égard des scénarios climatiques extrêmes dans la recherche et les politiques représente une énorme source de biais, au-delà de celui documenté dans cette nouvelle prépublication.
Il est important de noter que, même si l’effet d’amplification peut servir certains intérêts politiques, la dynamique en jeu ici n’implique aucune faute ni même intention malveillante. Chaque acteur peut se comporter rationnellement dans son contexte institutionnel, et l’effet d’amplification se produit malgré tout.
Les concepteurs de scénarios du CMIP ont inclus le scénario SSP5-8.5 comme scénario d’émissions élevées, non pas parce qu’il était plausible, mais parce qu’il servait les intérêts des modélisateurs du climat.
Les chercheurs qui publient dans la littérature scientifique utilisent les scénarios mis à disposition par le CMIP et ont souvent de bonnes raisons scientifiques de choisir les scénarios les plus extrêmes, indépendamment de leur plausibilité réelle.
Les auteurs des chapitres du GIEC ont synthétisé la littérature publiée – c’est leur rôle. Le choix du GIEC de représenter les scénarios comme des distributions probabilistes d’avenirs réels constituait une erreur d’interprétation et de jugement.
Les principaux auteurs du GIEC, lors de la rédaction du document technique, ont conservé cette approche, omettant une grande partie des détails contenus dans les schémas et projections. Si la simplification du SPM à destination des décideurs politiques est un choix rationnel, dans ce cas précis, le contexte a été perdu et les projections extrêmes ont été amplifiées.
Les journalistes appliquent les critères habituels de valeur journalistique : nouveauté, urgence, pertinence. Les événements graves sont plus médiatisés que les événements modérés. Le sensationnalisme fait la une.
Il en résulte une représentation biaisée des sciences du climat par le GIEC et les médias, privilégiant les scénarios extrêmes. Le scénario RCP8.5/SSP5-8.5, situé à cette extrémité – tout en étant présenté comme le scénario de référence ou le statu quo – a préparé le terrain pour que le changement climatique soit perçu dans les politiques publiques comme un « risque existentiel », alors même que les chapitres du GIEC et la littérature scientifique sous-jacente n’ont jamais avancé d’arguments allant dans ce sens.
Les problèmes structurels exigent des solutions structurelles. On pourrait trouver des pistes de réflexion là où on s’y attend le moins.
En 2011, une étude publiée dans l’American Economic Review a examiné les biais raciaux dans les décisions concernant les balles et les prises sur 3,5 millions de lancers de la Ligue majeure de baseball (MLB) entre 2004 et 2008. Les chercheurs ont constaté un biais faible mais réel : les arbitres favorisaient légèrement les lanceurs de leur propre race ou ethnie dans leurs décisions.
Cette découverte était à la fois intéressante et troublante, mais le plus important fut ce qui se produisit ensuite. Lorsque la MLB installa QuesTec, un système de caméras informatisé évaluant les décisions de chaque arbitre par rapport à une norme externe objective, les biais d’arbitrage disparurent complètement . Comme je l’avais expliqué à l’époque sur mon blog consacré à la gouvernance sportive , les arbitres dont les performances étaient soumises à un examen technologique indépendant rendaient des décisions impartiales.
Les arbitres n’avaient pas besoin d’être corrompus ou racistes pour que les préjugés apparaissent. Ils n’avaient pas besoin de se coordonner. Ils rendaient des jugements subjectifs en temps réel, sous pression, sans aucun contrôle extérieur sur les biais systématiques de leurs décisions.
L’introduction d’une norme d’évaluation externe indépendante — et non des sanctions, de nouvelles règles ou des formations de recyclage — a suffi à éliminer les biais. La responsabilisation par le biais d’une mesure objective a modifié les comportements.
Le parallèle avec le GIEC est évident. L’effet d’amplification décrit par Galiani et al. met en évidence un biais systématique dans la diffusion des connaissances scientifiques sur le climat auprès du grand public, via les instances institutionnelles. L’IA pourrait-elle fournir une norme indépendante d’évaluation climatique permettant d’identifier et de corriger les biais humains ? Je suis optimiste.
Une autre raison pour laquelle l’étude de Galiani et al. est importante est qu’elle réfute de manière exhaustive les allégations selon lesquelles les climatologues minimiseraient délibérément leurs conclusions. Dans un article de 2013 largement cité , Brysse et ses collègues affirmaient que les projections scientifiques du GIEC en matière de physique pèchent systématiquement par excès de prudence : les scientifiques, contraints par les normes professionnelles et la crainte d’être qualifiés d’alarmistes, sous-estimeraient les risques par rapport à ce que les données probantes justifient.
Ils ont qualifié cette prétendue tendance des climatologues à présenter de manière erronée leur propre travail de « pencher du côté du moindre drame » (ESLD).
Auparavant, James Hansen avait formulé une affirmation similaire dans un article de 2007 : la « réticence scientifique » empêche les chercheurs individuels d’énoncer des conclusions aussi fermement que les preuves le permettent, en particulier sur des conséquences importantes comme l’élévation du niveau de la mer.
Ces deux arguments ont été largement invoqués pour suggérer que le GIEC est intentionnellement conservateur — que les risques réels du changement climatique sont pires que ce que rapporte le GIEC, et ce, intentionnellement.
Les conclusions de Galiani et al. contredisent directement ces affirmations. Les transitions TS-SPM et SPM-médias ne privilégient pas la simplicité ; au contraire, elles privilégient systématiquement la complexité.
Dans tous les rapports d’évaluation de 1990 à 2023, le SPM (Système de gestion du climat) attribue des notes plus sévères que le résumé technique qu’il est censé refléter fidèlement. À chaque cycle du GIEC depuis le troisième rapport d’évaluation, la couverture médiatique est jugée plus sévère que le SPM. L’idée que les climatologues minimisent intentionnellement l’importance des sciences du climat ne tient pas.
Conclusion
L’article de Galiani et al. constitue une contribution potentiellement importante : la première mesure empirique systématique, validée par recoupement et à cycles multiples de la façon dont la science du climat du GIEC se transforme lorsqu’elle passe de l’évaluation technique au résumé des politiques, puis à la couverture médiatique.
Ils ont constaté un biais d’amplification constant de la part du GIEC et des médias, sur une période de 33 ans, dans six rapports d’évaluation, et en utilisant trois systèmes de notation d’IA indépendants. Cependant, ce document n’est qu’un point de départ. En tant que document de travail, il demeure préliminaire et susceptible d’être révisé. Une réplication indépendante, utilisant des méthodologies et des ensembles de documents différents, renforcerait considérablement ses conclusions.
Plus important encore, Galiani et al. ne mesurent que deux transitions dans une chaîne à sept étapes. Les étapes qu’ils n’évaluent pas — de la sélection des scénarios du CMIP à la littérature publiée, jusqu’aux évaluations des chapitres du GIEC — présentent un potentiel d’amplification qui pourrait également être significatif. Nous savons déjà que le processus de priorisation des scénarios du CMIP a orienté la science du climat vers des scénarios extrêmes et improbables depuis des décennies.
Plus important encore, Galiani et al. laissent entrevoir la possibilité que les outils d’IA puissent améliorer la pratique de l’évaluation scientifique dans le domaine du climat et au-delà.
Comme je le dis souvent, si le GIEC n’existait pas, il faudrait l’inventer. Puisqu’il existe, la priorité absolue devrait être de l’améliorer, car l’évaluation est essentielle.
