Initiée en l'an 2000, l'Université de tous les savoirs (U.T.L.S.) organise à Paris de nombreuses conférences présentant à un large public la recherche et le savoir actuels en recevant de grands intellectuels et scientifiques francophones du monde entier.

Conférence donnée le 23 juillet 2000 par Hervé Le Treut.

"Les modèles climatiques qui servent à l'évaluation des conséquences de la croissance de l'effet de serre sont des outils numériques lourds qui reconstruisent le climat de la planète sur la base des équations fondamentales de la physique. Récemment, le progrès des capacités de calcul a permis d'utiliser ces modèles à l'étude des fluctuations lentes de notre environnement global, fluctuations qui mettent en jeu à la fois la dynamique de l'océan et de l'atmosphère. Ces modèles ont obtenu de grands succès et se montrent capables de simuler au moins qualitativement la plupart des régimes naturels de fluctuation du climat. Lorsqu'il sont appliqués à l'évaluation des changements climatiques futurs les modèles existants présentent un accord fort sur certains points: dans tous les cas la réponse aux gaz à effet de serre se traduit par un réchauffement net, plus marqué aux pôles; dans tous les cas la réponse du cycle hydrologique montre une tendance à l'amplification des régimes existants. Il existe cependant une divergence quantitative entre les modèles, en particulier lorsque l'on cherche à régionaliser les résultats. Ceci tient à plusieurs facteurs qui peuvent encore être améliorés; de manière plus fondamentale le rôle important joué par des processus de petite échelle, difficiles à comprendre et à représenter, tels que les nuages, la végétation, l'hydrologie des sols, l'orographie, limite la prévisibilité du système climatique. Par ailleurs l'interaction non-linéaire entre des éléments de plus en plus nombreux fait aussi qu'il est de plus en plus difficile de parler de prévision climatique, mais plutôt d'appréciation du risque ou des risques climatiques. Les perspectives permettant de "régionaliser" ces études de risque sont très réelles mais de nature nécessairement statistique."