Toute la chaîne de dimensionnement hydraulique repose sur les courbes intensité-durée-fréquence, ces ajustements statistiques sur des séries pluviométriques de trente à cinquante ans qui fournissent la pluie de projet d'un réseau ou d'un bassin. Elles supposent, sans le dire, que le climat passé reste représentatif du climat futur sur toute la durée de vie de l'ouvrage. Cette hypothèse, la stationnarité, a longtemps semblé si évidente qu'elle n'était même pas nommée. Le changement climatique la met en défaut, et par là fragilise la manière même de chiffrer le risque de pluie. C'est ce raisonnement qui fait de la robustesse non plus une préférence de vocabulaire mais la conséquence logique d'une analyse honnête du risque.
L'hypothèse de stationnarité tient qu'un système naturel fluctue à l'intérieur d'une enveloppe de variabilité qui ne change pas dans le temps, de sorte que la distribution des pluies extrêmes observée hier vaut pour demain. Milly et al. (2008) ont rompu ce silence dans Science avec un article d'une seule page au titre resté célèbre, « Stationarity is dead: Whither water management? ». Le changement climatique y a fondamentalement altéré le cycle hydrologique, de sorte que les séries historiques ne sont plus représentatives du futur, alors que plus de cinq cents milliards de dollars d'investissements annuels en infrastructures reposent encore sur ce paradigme périmé.
« Stationarity — the idea that natural systems fluctuate within an unchanging envelope of variability — is dead, and should no longer serve as a central, default assumption in water-resource risk assessment and planning. »
La riposte n'a pas tardé. Montanari et Koutsoyiannis (2014) ont répliqué que la stationnarité, comme outil probabiliste, reste indispensable à toute inférence statistique, et que beaucoup de tendances détectées dans les séries hydrologiques reflètent la variabilité naturelle longue plutôt qu'un signal anthropique. Serinaldi et Kilsby (2015) ont ajouté l'argument statistique, sur trente à cinquante ans de données, l'incertitude d'échantillonnage est si grande qu'elle masque tout signal de non-stationnarité dans les queues de distribution, là précisément où le changement climatique est censé agir. Ce débat n'est pas clos, mais les positions pragmatiques convergent, l'incertitude est trop grande pour conclure à la stationnarité comme à son contraire, et c'est justement pour cela que le cadre de dimensionnement doit changer.
Le premier changement concerne la manière de communiquer le risque. La période de retour, notion centrale du dimensionnement, entretient une confusion tenace, dire qu'un ouvrage est « dimensionné pour la pluie centennale » laisse entendre qu'il ne sera pas sollicité avant cent ans. La probabilité qu'un événement de période de retour T survienne au moins une fois pendant une durée de vie n s'écrit pourtant P = 1 - (1 - 1/T)^n. Un réseau calé sur la pluie décennale a quatre-vingt-seize pour cent de chances d'être dépassé au moins une fois en trente ans. Un ouvrage dimensionné pour la crue centennale a vingt-six pour cent de chances de l'être en trente ans et soixante-trois pour cent en cent ans. Rootzén et Katz (2013) et Salas et Obeysekera (2014) proposent de reformuler le dimensionnement directement en probabilité de défaillance sur la durée de vie, sans supposer constante la probabilité de dépassement annuelle. Serinaldi et Kilsby (2015) vont dans le même sens en recommandant d'abandonner la période de retour au profit du risque cumulé.
Le second changement concerne l'ampleur du décalage. Sous changement climatique, la probabilité de dépassement annuelle n'est plus constante, elle croît dans le temps. Cheng et AghaKouchak (2014) montrent que l'hypothèse stationnaire peut sous-estimer les précipitations extrêmes de dimensionnement jusqu'à soixante pour cent. Willems (2013) démontre, sur la longue série d'Uccle qui court depuis 1898, qu'un réseau belge dimensionné pour une période de retour de vingt ans pourrait fonctionner à une période de retour effective de cinq ans d'ici la fin du siècle. Lenderink et al. (2011) identifient aux Pays-Bas un scaling super-Clausius-Clapeyron, les pluies convectives courtes, celles qui causent les inondations par ruissellement urbain, suivent non pas sept mais quatorze pour cent d'intensité supplémentaire par degré de réchauffement, parce que la physique des nuages convectifs amplifie l'effet thermodynamique de base. Martel et al. (2021) confirment que les événements de courte durée et de longue période de retour connaîtront les augmentations les plus fortes.
Rien de tout cela n'est abstrait. En France, en 2026, aucun facteur climatique officiel n'est intégré dans les normes de dimensionnement des ouvrages hydrauliques urbains, alors que le Danemark impose des majorations de vingt à quarante pour cent depuis 2013 et que le Royaume-Uni recommande des facteurs comparables depuis 2016. Ce retard dit quelque chose de la manière dont le risque est pensé, non en probabilité de défaillance sur la durée de vie d'un ouvrage, mais en conformité à une norme calée sur un passé qui n'est plus représentatif.
C'est ici que le lien avec la robustesse devient concret. Un système qui raisonne en probabilité de défaillance sur la durée de vie, qui intègre explicitement l'incertitude sur le climat futur et qui admet que la pluie de dimensionnement unique n'existe pas, est structurellement contraint de concevoir avec des marges, de la redondance et de la réversibilité. Il ne peut pas optimiser pour un scénario unique sans se condamner à être fragile hors de lui. La robustesse n'est alors pas une posture philosophique, elle est la conséquence logique d'une analyse honnête du risque sous non-stationnarité.
