1) Déterminer une liste de questions scientifiques fondamentales
en lien avec les dynamiques du climat, de l’atmosphère et des océans, et qui nécessitent des développements théoriques majeurs pour être résolus.
Les questions scientifiques qui ont été provisoirement identifiées sont :
- Comment réduire les incertitudes sur l’estimation de la sensibilité climatique ?
- Comment réduire les incertitudes sur l’estimation des probabilités des évènements extrêmes ?
- Comment intégrer données et contraintes théoriques, en utilisant des approches de machine learning, pour construire les nouvelles génération de modèles de climat ?
- Comment rendre quantitative l’étude des climats du passé et des climats futurs potentiels ?
- Comment concilier des approches de machine learning avec des approches scientifiques traditionnelles
- Comment construire des modèles effectifs dont les limites sont quantifiées rigoureusement ?
Pour chacune de ces questions un groupe de travail sera constitué, qui décidera de la meilleure façon d’intégrer la science sur ce sujet spécifique et de la faire progresser. Les outils pour ceci seront des rencontres, groupes de travails, écoles, avec des buts spécifiques clairement identifiés. Ces groupes de travail n’auront pas l’organisation traditionnelle, où chacun vient présenter ses travaux en tant que spécialiste, et repart. En s’inspirant des séminaires Bourbaki en mathématiques, l’état de l’art sera présenté sous forme de cours préparés par des non-spécialistes, avec l’appui et en présence de spécialistes, de façon à conduire une discussion précise et complète, propre à une compréhension approfondie.
2) Organiser des rencontres thématiques ciblées
Structuration de la communauté, échanges, intégration de nouveaux membres. Chaque année, des journées de rencontre seront organisées afin de faciliter les interactions entre les membres de la communauté en lien avec le GDR. Ces journées seront également l’occasion pour les jeunes participants de présenter leurs travaux et de se faire connaître. Afin de favoriser la participation des collègues résidant dans les départements et territoires d’outre-mer, les exposés seront retransmis en visio-conférence, et des salons de discussion en ligne seront mis en place.
3) Établir des actions de Communication
Communiquer auprès de nos collègues scientifiques spécialistes du climat ou de champs connexes sur la nécessité des avancées théoriques pour résoudre des questions scientifiques fondamentales. Communiquer les bases de notre recherche à des scientifiques d’autres domaines. Communiquer auprès du grand public l’importance d’approfondir les aspects fondamentaux des sciences du climat pour répondre à des questions clés posées pour l’adaptation et le lutte contre le changement climatique.
4) Intégrer dans la communauté de nouveaux membres
Intégrer des scientifiques d’autres communautés qui souhaitent participer à des recherches dans nos thématiques. Insérer les jeunes, doctorants, post-doctorants et jeunes chercheurs dans la démarche scientifique active de notre communauté.
5) Recenseser les initiatives nationales et internationales
Identifier des partenaires potentiels en France ou à l’international et développer les collaborations avec ces partenaires.
6) Mettre en relation les chercheurs avec les entreprises
Établir des relations pérennes avec les industriels en lien avec le domaine du climat (les champs d’applications sont aussi divers que la transition énergétique, les assurances, ou les services climatiques). Identifier des thématiques scientifiques et axes de recherche communs et d’intérêt collectif. Collaborer activement à l’élaboration de pans de recherche avec des industriels et disséminer nos résultats pour qu’ils soient réutilisés au delà de la communauté scientifique. D’autre part, avoir un rôle de conseil et si besoin de soutien aux entrepreneurs des jeunes pousses innovantes en géosciences et sciences de l’environnement et mettant en œuvres des solutions basées sur les statistiques, le machine learning ou l’assimilation de données. Ce type de besoin s’est récemment fortement accru avec l’émergence du machine learning et la mise en avant des enjeux environnementaux ainsi qu’une forte sensibilisation des jeunes générations à ces sujets.