13.05.2026 à 10:37
Les « médicanes », ces cyclones méditerranéens que le changement climatique va aggraver
En mars 2026, un cyclone baptisé « Jolina » a causé d’importants dégâts dans toute l’Afrique du Nord. En 2020 et 2023, les tempêtes Ianos et Daniel ont causé de graves dégâts en Grèce, et Daniel a poursuivi son chemin jusqu’en Libye. Elle y a provoqué une catastrophe humanitaire, dans la ville de Derna, où des milliers de personnes ont été déclarées mortes ou portées disparues.
Ces cyclones de type tropical se produisent dans une région pourtant non tropicale, la mer Méditerranée. Ils sont connus depuis les années 80 et on les appelle « médicanes », un mot-valise formé à partir de « Méditerranée » et « hurricane » (ouragan, an français).
Comme toutes les tempêtes, les médicanes ne connaissent pas de frontières. Lorsqu’ils balayent la côte méditerranéenne, l’une des régions les plus densément peuplées et les plus vulnérables au monde (la population totale des pays méditerranéens en 2020 était d’environ 540 millions de personnes, dont environ un tiers vivait dans des zones côtières), leurs effets s’étendent sur plusieurs pays.
Ces tempêtes tirent leur énergie du réservoir qu’est la chaleur de la mer. À cause du changement climatique, la température de la Méditerranée augmente, et le réservoir grandit. Ce phénomène associe des effets atmosphériques et océaniques couplés, et il est urgent de mener davantage de recherches afin d’améliorer les systèmes d’alerte précoce et la préparation des populations — tant en matière de protection civile que concernant la manière dont nous ferions face à un événement catastrophique qui dépasserait notre niveau de préparation.
L’un des premiers articles de recherche sur le sujet, datant de 1983, s’ouvrait par la phrase : « Parfois, mère Nature fait de son mieux pour nous tromper », accompagnée d’une image satellite d’un cyclone présentant une structure nuageuse en spirale bien organisée et un œil sans nuages en son centre, étonnamment similaire à ce que l’on s’attendrait à voir… sous les tropiques. Ces propos laissaient entrevoir la surprise de découvrir un phénomène aussi impressionnant et contre-intuitif qu’une structure de tempête de type tropical en Méditerranée.
Depuis lors, des progrès significatifs ont été réalisés dans la compréhension des médicanes grâce aux collaborations scientifiques internationales. En 2025, un effort de recherche collectif a abouti à une définition formelle de ce phénomène autrefois contre-intuitif.
Ce qu’il faut retenir de cette définition, c’est que les médicanes partagent d’importantes caractéristiques physiques avec les cyclones tropicaux, mais ne leur sont pas identiques. Les inondations dues à des précipitations intenses et étendues constituent leur danger le plus grave, s’étendant souvent bien au-delà du centre du cyclone et couvrant des zones à l’échelle nationale ou internationale. Enfin, et c’est crucial : les vents sont très violents à proximité de leur centre, ce qui signifie qu’il faut pouvoir déterminer précisément leur trajectoire et le lieu où ils arrivent sur les côtes si on veut mieux prévenir les impacts liés aux tempêtes de vent et aux ondes de tempête.
Les événements répondant à cette définition formelle se produisent en moyenne moins de trois fois par an. Cette fréquence limitée signifie que nos données statistiques sont encore trop peu nombreuses pour tirer des conclusions définitives sur les lieux où les médicanes se produisent.
Les changements liés aux modifications du climat ne sont pas rassurants.
Des avancées récentes désignent la température de surface de la mer comme un facteur clé de l’intensification des tempêtes : une mer plus chaude entraîne une évaporation accrue et des flux de chaleur plus importants vers l’atmosphère, fournissant l’énergie nécessaire au développement et à l’intensification d’un médicane. Or, selon l’Atlas du service Copernicus sur le changement climatique, la Méditerranée s’est réchauffée d’environ 0,4 °C par décennie entre 1990 et 2020, une tendance claire, qui s’accélère.
Si ce chiffre peut sembler faible au quotidien, ses implications physiques sont loin d’être négligeables. En effet, une augmentation de seulement 1 à 2 °C peut entraîner une hausse significative des vitesses de vent et des taux de précipitations. De plus, le chiffre ci-dessus représente une moyenne à l’échelle du bassin (c’est-à-dire pour l’ensemble de la mer Méditerranée) ; localement, lors d’événements de médicane individuels, des températures de surface de la mer supérieures de 2 °C ou plus à la normale ont déjà été enregistrées.
Une étude récente permettant d’établir un lien entre l’intensité d’un médicane et le changement climatique a été publiée en 2022 et s’est concentrée sur la tempête « Apollo » (2021), montrant que des températures de surface de la mer plus chaudes et une atmosphère plus chaude avaient accru la disponibilité en humidité et les fortes précipitations sur la Sicile.
Des analyses ultérieures de Daniel ont également révélé que les précipitations extrêmes sur l’est de la Méditerranée et la Libye avaient été intensifiées par le changement climatique.
Plus généralement, des recherches récentes indiquent que les précipitations augmentent de façon plus nette que l’intensité des vents (des changements dans les vents sont également détectés lors de certains événements).
Aujourd’hui, climameter.org, un consortium international qui réalise des études d’attribution rapide selon un protocole évalué par des pairs, surveille les médicanes et les cyclones méditerranéens grâce à des études d’attribution rapide des phénomènes extrêmes émergents.
La recherche collaborative entre la communauté scientifique et les agences de protection civile a joué un rôle central dans le développement de systèmes d’alerte précoce et l’amélioration de la préparation.
L’une de ces initiatives est le projet MEDICANES de l’Agence spatiale européenne — qui se penche notamment sur le médicane Jolina de mars 2026 à l’heure où nous écrivons ces lignes.
En fin de compte, pour nous adapter efficacement aux changements climatiques et plus particulièrement à des médicanes plus violents en Méditerranée, il nous faut de meilleurs modèles de prévision climatique qui livrent des estimations plus fiables et plus précises des phénomènes extrêmes liés aux cyclones.
Une approche de bout-en-bout qui traduit les résultats de la recherche scientifique en informations exploitables pour adapter la prévention et la protection civile est à la fois opportune et essentielle, notamment pour la planification de la résilience des infrastructures et les systèmes d’alerte précoce visant à réduire la vulnérabilité et les impacts socio-économiques.
Le mécénat scientifique d’AXA fait désormais partie du Fonds Axa pour le Progrès humain, qui regroupe les engagements philanthropiques du Groupe et des Mutuelles d’Assurances Axa dans les domaines de la science, de la nature, de la solidarité et de la culture. Avant 2025, ce mécénat scientifique global était assuré par le Fonds Axa pour la Recherche, qui a soutenu plus de 750 projets à travers le monde depuis sa création en 2007. Pour en savoir plus, rendez-vous sur Fonds Axa pour le progrès humain.
Les projets Templex (ANR-23-CE56-0002) et EXTENDING (ANR-22-EXTR-0005) sont soutenus par l’Agence nationale de la recherche (ANR), qui finance en France la recherche sur projets. L’ANR a pour mission de soutenir et de promouvoir le développement de recherches fondamentales et finalisées dans toutes les disciplines, et de renforcer le dialogue entre science et société. Pour en savoir plus, consultez le site de l’ANR.
Emmanouil Flaounas a reçu des financements de l'Agence Spatiale Européenne (MEDICANES project with Contract No. 4000144111/23/I-KE).
Davide Faranda a reçu des financements de ANR et ERC (Horizon).
13.05.2026 à 09:56
Les femmes ne représentent qu’un tiers des chercheurs dans le monde, mais sont encore moins intégrées dans les structures de pouvoir des organisations scientifiques. Une étude mondiale étudie leur présence aux postes d’influence, afin de faire émerger des bonnes pratiques.
Le monde universitaire peine à atteindre l’égalité des sexes. Les femmes y sont sous-représentées à tous les niveaux, dans la recherche et encore plus aux postes de direction au sein des organisations scientifiques. C’est aussi le cas pour les académies des sciences (institutions prestigieuses au sein des systèmes scientifiques nationaux) et les unions scientifiques (organisations internationales représentant les communautés disciplinaires).
Aujourd’hui, les femmes représentent près d’un tiers des effectifs de recherche à l’échelle mondiale. Selon l’UNESCO, elles représentaient 31,1 % des chercheurs dans le monde en 2022, contre 29,4 % en 2012. Elles sont particulièrement sous-représentées en ingénierie et en technologie (un quart, voire moins), tandis que la parité est globalement atteinte en sciences sociales et humaines.
Cependant, la représentation des femmes au sein des effectifs ne se traduit pas automatiquement par un accès équivalent aux postes de direction. Une étude mondiale récente montre que les femmes restent sous-représentées dans les organisations qui influencent les agendas et les normes scientifiques, reconnaissent l’excellence scientifique et conseillent les gouvernements.
Ce rapport de 2026 s’appuie sur des données provenant de plus de 130 académies scientifiques et unions scientifiques internationales, ainsi que sur une enquête menée auprès de près de 600 scientifiques. Il a été réalisé par l’International Science Council, the InterAcademy Partnerhip et le Standing Committee for Gender Equality in Science, et fait suite à des études menées en 2015 et 2020. Je suis l’une des auteures du rapport de 2026, avec Léa Nacache et Catherine Jami.
Les académies nationales des sciences illustrent l’ampleur des inégalités entre les sexes. En 2025, les femmes représentaient en moyenne 19 % des membres de ces instances. Ce chiffre représente une amélioration par rapport aux résultats des deux études précédentes : 12 % en 2015 et 16 % en 2020. Cependant, ce nombre reste bien inférieur à la proportion des femmes au sein de la communauté scientifique mondiale. Et la moyenne masque de fortes disparités : dans certaines académies, les femmes représentent moins de 5 % des membres ; dans d’autres, elles avoisinent les 40 %.
La mission des unions scientifiques internationales est de contribuer au développement et à la structuration de leur discipline, d’organiser des congrès internationaux et de décerner des prix. Ces unions présentent un profil quelque peu différent de celui des académies. En moyenne, les femmes occupent désormais 40 % des postes de direction au sein des unions internationales qui ont répondu à notre enquête. Mais là aussi, les progrès sont inégaux. Des inégalités disciplinaires profondes subsistent, notamment pour les prix scientifiques les plus prestigieux.
Notre rapport examine les raisons de ces tendances, le fonctionnement concret des institutions et les moyens de faire évoluer la situation. Ces conclusions sont importantes car les académies et les unions scientifiques jouent un rôle majeur dans la gouvernance de la science. Les déséquilibres persistants entre les sexes au sein de ces instances soulèvent donc des questions non seulement d’équité, mais aussi de légitimité et d’efficacité. La légitimité de la science dépend en partie de la capacité de ses institutions à refléter la diversité de la communauté scientifique. Or, la légitimité est essentielle dans un contexte de défis mondiaux — du changement climatique aux pandémies — où la confiance du public envers la science est fragile.
Les disparités entre les sexes dans les instances dirigeantes de la science sont souvent expliquées par un effet retard : si moins de femmes ont intégré certains domaines il y a plusieurs décennies, elles sont aujourd’hui moins nombreuses à occuper des postes à responsabilité ou à être éligibles aux nominations dans les académies ou aux prix scientifiques. La dynamique des viviers joue un rôle, tout comme les écarts traditionnels entre les disciplines. Mais ces facteurs n’expliquent pas tout.
La plupart des organisations scientifiques déclarent avoir des procédures de nomination, d’élection et d’attribution formellement ouvertes et fondées sur le mérite. Pourtant, les données montrent que les femmes sont systématiquement sous-représentées dans les listes de nominés par rapport à leur présence parmi les scientifiques éligibles.
Notre analyse souligne l’importance des processus institutionnels. Qui est autorisé à soumettre une candidature ? Comment les candidats et candidates qualifiés sont-ils identifiés ? Les critères de nomination sont-ils transparents ? Quelle importance est accordée à la réputation et aux réseaux informels ?
Dans 90 % des académies interrogées, la nomination repose sur les personnes déjà membres. Dans un contexte où les membres sont majoritairement masculins, de telles procédures tendent à perpétuer les déséquilibres existants. Même en l’absence de discrimination explicite, les réseaux de parrainage informels et les mécanismes de visibilité professionnelle influencent le choix des candidats et des candidates. L’évaluation des candidats potentiels est donc façonnée par des dynamiques sociales et institutionnelles, et non uniquement par les réalisations et le mérite individuels.
Notre enquête sur les initiatives en faveur de l’égalité des genres a montré que les actions de sensibilisation et d’encouragement, à elles seules, ont eu un impact limité. Elles doivent s’accompagner de réformes structurelles. Dans la plupart des organisations, les mesures en faveur de l’égalité des genres manquent de structures dédiées, de mandats formels, de budgets ou de mécanismes de suivi.
Les résultats quantitatifs ont été complétés par les réponses à un sondage mené auprès de scientifiques actifs dans des organisations scientifiques. Ces réponses ont permis de mieux comprendre le fonctionnement concret du fonctionnement des structures.
Les femmes qui rejoignent des organisations scientifiques déclarent participer à des niveaux comparables à ceux des hommes. Elles siègent dans des comités, assistent à des réunions et contribuent aux activités. Cependant, nous avons constaté que cet engagement ne se traduit pas par une progression ou une reconnaissance équivalente.
Les femmes sont trois fois plus susceptibles que les hommes de signaler des obstacles à leur avancement au sein de leur organisation scientifique. Elles sont 4,5 fois plus nombreuses à déclarer manquer des événements importants en raison de leurs responsabilités familiales. Et lorsqu’elles peuvent y assister, elles déclarent six fois plus souvent ne pas avoir le sentiment de pouvoir participer à égalité avec les hommes.
En parallèle, les femmes sont 2,5 fois plus susceptibles que les hommes de signaler des expériences de harcèlement ou de microagressions dans le cadre de leurs activités au sein d’organisations scientifiques. Elles expriment également une moindre confiance dans la transparence des processus de sélection et dans les mécanismes de signalement et de traitement des comportements inappropriés.
Des entretiens qualitatifs ont permis de documenter les stratégies que les femmes développent pour évoluer dans ces environnements. Il s’agit notamment de la création de réseaux exclusivement féminins, de l’investissement dans l’engagement international pour échapper aux contraintes de leurs cultures locales ou encore de la mise en place de plaidoyers collectifs pour le changement. Ces stratégies semblent efficaces et les organisations devraient les encourager.
Le rapport ne préconise pas un modèle unique ni des objectifs fixes applicables partout. Les organisations scientifiques sont très diverses. Cependant, les données et les études de cas présentées dans le rapport mettent en évidence un ensemble de leviers institutionnels clés susceptibles d’influer sur le changement.
À titre d’exemple, dans les académies où les règles et les structures formelles ont été révisées, les progrès en matière de représentation des femmes ont été plus durables. Il est essentiel d’identifier et de généraliser systématiquement ces bonnes pratiques.
La conclusion principale est sans équivoque : la sous-représentation des femmes dans la gouvernance scientifique n’est pas due à leur manque de compétences. Elle reflète des pratiques institutionnelles ancrées dans des cultures qui se sont développées au sein de communautés scientifiques dominées par les hommes.
Si la science aspire à servir la société dans son ensemble, les instances qui la définissent et la représentent doivent être disposées à examiner leur fonctionnement et la composition de leurs instances.
Des collègues nombreuses et nombreux ont contribué à l’élaboration et à l’amélioration du rapport sur lequel se fonde cet article, préparé en collaboration avec Peter McGrath (InterAcademy Partnership) et Léa Nacache (International Science Council).
Marie-Francoise Roy ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.
13.05.2026 à 09:40
Les algorithmes évolutifs, une piste pour rendre les IA plus sobres
Les systèmes d’IA sont souvent critiqués pour leur grande consommation énergétique — à tel point que l’on se demande quelle production électrique va alimenter les data centers dont la construction est prévue à travers le monde. Mais des systèmes d’intelligence artificielle plus sobres existent. Certains s’inspirent de la stratégie évolutionniste de la nature afin d’arriver à une solution la plus simple possible pour un problème donné.
Les principes de sélection naturelle théorisés par Charles Darwin ont permis l’évolution d’êtres vivants remarquablement adaptés à leurs environnements. Le cerveau humain est un exemple remarquable de résultat de cette évolution, ne consommant qu’une vingtaine de watts, soit près de 1000 fois moins qu’une intelligence artificielle le surpassant au jeu de Go. En reproduisant informatiquement ces principes évolutifs, il est possible de construire des intelligences artificielles (IA) plus sobres.
Les progrès fulgurants des IA durant cette dernière décennie sont majoritairement dus à l’utilisation des réseaux de neurones artificiels, dits « profonds », capables d’apprendre efficacement des tâches très diverses. Seulement, l’exécution d’un tel réseau requiert la réalisation de plusieurs millions à plusieurs milliards d’opérations mathématiques par un ordinateur ; et plus la complexité d’une tâche est grande, plus la taille du réseau nécessaire pour la réaliser sera grande également.
L’utilisation massive de réseaux de neurones profonds, toujours plus imposants pour en augmenter les capacités pose un problème de soutenabilité majeur. En effet, ces réseaux nécessitent des ressources naturelles et une énergie croissantes : il faut produire, alimenter et refroidir les processeurs exécutant ces calculs, notamment les GPU.
Pour répondre à ce défi de soutenabilité, il est nécessaire de proposer des technologies d’IA alternatives adaptant naturellement leur complexité à celle de la tâche accomplie pour être plus sobres.
Les approches évolutives pour l’apprentissage d’IA offrent une alternative crédible aux réseaux de neurones profonds, en étant plus sobres tout en restant performantes. En effet, contrairement aux réseaux de neurones dont la taille est fixée par un développeur avant l’entraînement, l’approche évolutive construit une IA dont la taille s’adapte minimalement à une tâche spécifique. Le résultat est une IA d’une complexité calculatoire de plusieurs centaines à milliers de fois inférieure aux réseaux de neurones, et donc naturellement plus sobre.
La sélection naturelle et l’évolution reposent sur trois éléments essentiels : des individus définis par un génome, un mécanisme de reproduction, et un processus de sélection.
En biologie, le génome de chaque être vivant est construit en assemblant des briques de bases communes à une large diversité d’espèces : l’ADN. Le génome d’un être le caractérise en tant qu’individu, déterminant bon nombre de ses traits : forme, physiologie, taille, couleurs ; et le prédispose à certains comportements, tels que la course ou la nage.
Le mécanisme de reproduction permet à un ou plusieurs individus de donner naissance à de nouveaux individus, en copiant et en mélangeant leurs génomes. Cette copie, parfois imparfaite, crée un nouvel individu qui possède son propre génome, lui conférant des traits ressemblant à ceux de ses parents, mais possédant ses propres caractéristiques.
Un ensemble d’individus forme une population, qui existe dans un milieu où ils sont constamment évalués par des mises à l’épreuve : recherche de nutriments, survie en milieu hostile, recherche de partenaire de reproduction. Certains traits vont rendre des individus plus performants pour ces épreuves, augmentant leur chance de survie et de reproduction, quand d’autres traits moins favorables tendront à disparaître : c’est la sélection naturelle. Génération après génération, ce long processus a mené à l’apparition sur Terre d’êtres vivants adaptés à leurs environnements.
Depuis près de 60 ans, l’étude scientifique des algorithmes évolutionnaires a pour but de reprendre ces principes d’évolution pour l’optimisation de systèmes ou d’objets artificiels. Un exemple de cas d’usage concret est l’optimisation d’ailes d’avions, où le « génome » caractérise le profil, la longueur et la largeur d’une aile ; et où l’évaluation d’un individu (un modèle d’aile, en l’occurrence) mesure sa résistance, sa portance, et son poids.
La programmation génétique est un domaine scientifique visant à construire des programmes informatiques, dont des IA, en appliquant ces principes évolutifs.
Dans sa version la plus simple, l’« ADN » utilisé pour créer un individu est un ensemble d’instructions ou fonctions mathématiques de base : addition, multiplication, cosinus, etc. Le génome de chaque individu est ainsi une suite d’instructions, appelée programme, qui réalise des calculs sur les données de l’environnement.
Imaginons par exemple que l’on souhaite construire une IA chargée de contrôler un robot. L’IA observe des nombres représentant la position actuelle des différents membres du robot, l’angle de ses articulations, et la vitesse de ces différents éléments. Ces nombres sont utilisés pour exécuter l’individu-programme de l’IA. Les résultats des dernières instructions constituent la réponse de l’IA à cette observation, et sont utilisés pour contrôler les différents moteurs du robot.
Le processus évolutif débute par la création d’une population d’individus en générant de courts programmes aléatoires, une simple addition par exemple. La sélection des meilleurs programmes se fait en gardant les plus aptes à réaliser la tâche voulue, par exemple, faire avancer un robot le plus loin possible. Lors des premières générations, même les meilleurs individus sont généralement très mauvais, mais constituent le capital génétique pour la première phase de reproduction. La reproduction d’un programme peut se faire par croisement, en entremêlant les instructions issues de deux programmes parents ; ou par mutation, en reproduisant un programme existant de manière imparfaite pour ajouter ou retirer une instruction. Ce processus est ainsi répété sur de nombreuses générations, et à l’issue du processus d’évolution, le programme du meilleur individu est conservé pour être utilisé comme IA.
Durant le processus évolutif, le nombre d’instructions, et donc la complexité des programmes s’adapte automatiquement à la difficulté de la tâche à réaliser. En effet, l’ajout de nouvelles instructions aux génomes des individus ne perdure que si elle leur confère de meilleures aptitudes, favorisant leur survie et reproduction. Ainsi, le processus évolutif favorise naturellement l’émergence de programmes avec peu d’instructions, et pourtant bien adaptés à la tâche.
L’utilisation de programmes ainsi construits ne nécessite pas de puce dédiée de type GPU, et peut généralement être réalisée sur des processeurs peu énergivores déjà existants, et donc plus sobres.
Si les réseaux de neurones traditionnels sont capables de réaliser des tâches complexes, leur grande complexité calculatoire rend souvent impossible d’interpréter les causes de leurs bons fonctionnements, ou pire, de leurs erreurs. Là encore, la brièveté des programmes issus du processus évolutif est un atout majeur, puisque cela rend possible l’interprétation claire du fonctionnement de l’IA ainsi créée.
Cette vidéo en présente un exemple, avec un programme créé pour illustrer cet article qui permet de contrôler une jambe robotique, appelé le « hopper ». Usuellement appris avec des réseaux de neurones complexes, l’évolution génétique a permis à une IA d’apprendre à faire avancer la jambe robot en utilisant des instructions très simples pour contrôler chacun des trois moteurs du robot. De fait, comprendre la causalité des actions de l’IA en fonction des observations est possible, et on voit que le programme démontre une grande logique où chaque moteur est principalement contrôlé par des membres proches de celui-ci.
Dans certains domaines applicatifs, les IA plus sobres issues d’un processus évolutif concurrencent les aptitudes des réseaux de neurones pour un centième (voire un millième) de leur coût, par exemple en robotique ou dans l’industrie de la cyberdéfense. Si le coût de ces IA issues du processus évolutif les rend intrinsèquement plus sobres, il faut néanmoins veiller à ce que cette sobriété ne donne pas lieu à un effet rebond, sous forme d’une utilisation encore plus massive de telles IA pour des applications où cela n’est pas strictement nécessaire.
Ce domaine de recherche offre de nombreuses perspectives et défis à la communauté scientifique, dont la petite taille ne peut rivaliser avec les investissements colossaux autour des réseaux de neurones.
Parmi ces défis, le passage à l’échelle des IA issues du processus évolutif qui ne parviennent pas encore à concurrencer les réseaux de neurones sur les tâches les plus complexes, telles que le contrôle de robots humanoïdes, ou le traitement du langage naturel à la base de bots conversationnels.
Le projet foutics est soutenu par l’Agence nationale de la recherche (ANR), qui finance en France la recherche sur projets. L’ANR a pour mission de soutenir et de promouvoir le développement de recherches fondamentales et finalisées dans toutes les disciplines, et de renforcer le dialogue entre science et société. Pour en savoir plus, consultez le site de l’ANR.
Karol Desnos a reçu des financements de l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) au titre du projet ANR-22-CE25-0005-01.
Mickaël Dardaillon a reçu des financements de l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) au titre du projet ANR-22-CE25-0005-01.
Quentin Vacher a reçu des financements de l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) au titre du projet ANR-22-CE25-0005-01.