L’utilité d’une prévision 

Dans  ce  chapitre,  nous  présentons  une  autre  caractéristique  des  prévisions d’ensemble  :  l’utilité,  qui  est  souvent  mesurée  en  termes  monétaires  (gains  ou  pertes).  Ceci  dit,  la  maximisation d’un  gain (ou la minimisation des coûts) n’est pas l’objectif majeur des centres  de  prévision,  qu’ils  soient  responsables  de  la  protection  des  populations  et  biens  ou  de  la  gestion  de  la  ressource  en  eau.  Le  recours  aux  techniques  d’optimisation  est  souvent  nécessaire  pour  aider  la  prise  de  décision  dans  le  contexte  probabiliste  et  incertain  de  la  prévision.  Un  résumé  des  techniques  les  plus  courantes  est  présenté  ici,  accompagné  d’une  synthèse des études menées en hydrologie pour évaluer la valeur économique des prévisions.  Ce chapitre introduit la démarche entreprise dans cette thèse pour la construction d’un outil  de gestion et d’évaluation économique des prévisions, présenté dans le Chapitre 7. Nous avons vu dans le Chapitre 1 que la prévision d’ensemble est actuellement considérée  comme « l’état de l’art » en matière de prévision probabiliste en hydrométéorologie. Plusieurs  services  opérationnels ‐ tant  d’intérêt  public  que  d’intérêt  privé ‐ ont  décidé  de  produire  et/ou  utiliser  ces  prévisions  (Cloke  et  Pappenberger,  2009b).  Le  but  est,  d’une  part,  de  pouvoir  étendre  l’échéance  de  prévision  et,  d’autre  part,  de  fournir  une  quantification  des  incertitudes de prévision à partir des différents scénarios qui sont proposés par la prévision  d’ensembleEn  effet,  une  meilleure  anticipation  des  événements  extrêmes  permettrait  d’avertir  les  populations  en  avance  pour  une  meilleure  protection  des  vies  humaines  et  des  biens  de  même qu’elle contribuerait à mieux gérer les risques et  les ressources en eau utilisées par  divers  secteurs  économiques  (par  exemple,  hydroélectricité,  distribution  d’eau  potable,  irrigation,  navigation,  etc.).  Palmer  (2002)  indiquait  déjà  dans  son  article  sur  l’avenir  de  la  prévision d’ensemble que   » (…) si l’on développait l’usage du couplage entre les sorties de la  prévision  d’ensemble  et  l’entrée  de  modèles  d’application,  on  se  rendrait  compte  de  la  véritable valeur de la prévision d’ensemble en tant qu’outil de gestion du risque « .  La  chaîne  typiquement  suivie  en  prévision  pour  la  gestion  du  risque  hydrologique  relie  le  système  d’émission des  prévisions hydrométéorologiques à une étape de  prise de décision  qui,  de  son  côté,  alimente  un  système  d’alerte  ou  d’actions  de  gestion  de  la  ressource  (Figure 21).  Le temps maximal disponible pour accomplir ces étapes est défini par l’intervalle de temps  entre  le  moment  où  le  système  de  prévision  initie  ses  simulations  et  le  moment  où  l’événement a lieu. L’échéance de prévision est l’intervalle de temps entre le moment où les  prévisions  sont  émises  et  le  moment  ou  l’événement  a  lieu,  tandis  que  le  temps  de  prévention est celui entre le moment où l’action est déclenchée et l’arrivée de  l’événement.  Il est donc dans l’intérêt de chaque service d’utiliser efficacement les temps disponibles pour  disposer du maximum de temps possible pour l’action de prévention envisagée.

Utilité d’une prévision et prise de décision 

La  Figure  21  montre  que  le  temps  maximal  disponible  pour  l’action  complète,  jusqu’à  l’arrivée d’un événement est fonction de l’horizon de prévision (échéance), est une fonction  du  temps  passé  pour  produire  les  prévisions  et  du  temps  passé  pour  prendre  la  décision.  L’utilité  d’une  prévision  d’ensemble  est  intrinsèquement  liée  à  ces  aspects :  la  prise  en  compte  des  incertitudes  de  prévision  permet  d’allonger  les  échéances  du  système  de prévision et de : i) soit fournir aux décideurs plus de temps pour qu’ils puissent prendre leur  décision  (à  condition  que  les  informations  soient  bien  communiquées,  voir  les  discussions  dans  Demeritt  et  al.,  2007 ;  Ramos  et  al.,  2010,  2012,  par  exemple),  ii)  soit  augmenter  le  temps  de  prévention.  De  même,  si  on  diminue  le  temps  passé  à  prendre  la  décision,  on  augmente  le  temps  de  prévention.  D’où  l’importance  des  modèles  d’application  qui  fournissent de l’aide à la prise de décision.  La question qui se pose ici est :   » Est‐ce qu’à l’aide de l’information probabiliste fournie par  les  prévisions  d’ensemble,  les  utilisateurs  peuvent  en  effet  mieux  décider  des  actions  à  mener pour maximiser les gains ou limiter les pertes liés à l’impact d’un événement à venir  sur leurs activités ? « . Dans le but d’apporter une réponse à cette question, des études ont  été menées pour évaluer le gain économique (effectif ou potentiel) apporté par l’utilisation  de  la  prévision  probabiliste.  L’évaluation  objective  de  l’utilité  d’une  prévision  sur  le  long  terme  fait  appel  à  des  techniques  économiques,  qui  cherchent  à  proposer  une  mesure  de  l’utilité,  » valeur économique « , d’une prévision pour aider à la prise de décision.