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Le 10/07/2024 à 12:59, Olivier@ a écrit :
> Paul Aubrin a formulé ce mercredi :
> 
>> D'ailleurs, elles contiennent tel nombre d'hypothèses (cachées dans 
>> les "paramétrisations") que même si leur résultat approchait de la 
>> réalité (ce qui n'est pas le cas) ces hypothèses ne seraient pas 
>> validées pour autant.
> 
> Vous écrivez cela pour vous ménager une porte de sortie, car vous savez 
> très bien que leurs résultats font plus que s'approcher de la réalité.

À ce point, vous prouvez que vous avez tout faux.
1) Si un modèle est correct, il l'est tout le temps. Il suffit d'un seul 
contre exemple pour que ses hypothèses soient prouvées incorrectes.
2) Votre diagramme montre que pas un seul de ces modèles ne reproduit 
correctement la réalité.
Les modèle CMIP ont été invalidé par comparaison avec la réalité sur la 
période 1979-2015.

À cela on peut ajouter que même si, par hasard, un de ces modèles 
reproduisait "en gros" la réalité sur une période donnée, comme ils 
contiennent des centaines de paramètres ajustables, cela ne prouverait 
pas qu'ils représenteront correctement la réalité demain.

Citons de nouveau Poincaré :"Remarquons d'autre part qu'il ne faut pas 
multiplier les hypothèses outre mesure et de ne les faire que l'une 
après l'autre. Si nous construisons une théorie fondée sur des 
hypothèses multiples, et si l'expérience la condamne, quelle est parmi 
nos prémisses celle qu'il est nécessaire de changer ? Il sera impossible 
de le savoir. Et inversement, si l'expérience réussit, croira-t-on avoir 
vérifié toutes les hypothèses à la fois ? Croira-t-on avec ne seule 
équation avoir déterminé plusieurs inconnues ?"