Des scientifiques ont trouvé un moyen de prédire de grands changements dans des systèmes complexes, comme les écosystèmes, en utilisant des signaux provenant de différentes parties du système. Ces grands changements, appelés points de basculement, peuvent modifier de manière drastique le fonctionnement d'un système. Par exemple, les points de basculement peuvent expliquer des événements comme les extinctions massives ou le début d'une épidémie. Des signaux d'alerte précoce peuvent aider à prédire ces changements avant qu'ils ne se produisent.

Il était auparavant peu clair comment combiner au mieux les signaux d'alerte précoce provenant de différentes parties d'un système. La nouvelle méthode, basée sur des mathématiques complexes, aide à choisir quelles parties du système surveiller pour de meilleures prédictions. Cette méthode examine à la fois la force et l'incertitude des signaux. Utiliser des signaux provenant de plusieurs parties du système peut être utile, mais pas toujours.

Les chercheurs ont testé leur méthode en utilisant différents réseaux et modèles. Ils ont constaté que leur approche fonctionne bien, surtout lorsque différentes parties du système subissent des niveaux de bruit et de stress variés. Par exemple, dans un écosystème, certaines espèces peuvent montrer des signaux d'alerte précoce plus tôt que d'autres. Choisir le bon ensemble d'espèces à surveiller peut améliorer la qualité des prédictions et gagner du temps.

Cette nouvelle méthode peut être utilisée dans de nombreux domaines, comme l'écologie, la science du climat et le contrôle des maladies. Elle ne nécessite pas d'informations détaillées sur le réseau du système, ce qui la rend plus facile à utiliser avec des données du monde réel. En se concentrant sur les bonnes parties d'un système, les scientifiques peuvent mieux prévoir et répondre à des crises potentielles, améliorant ainsi notre compréhension des systèmes complexes et leur utilité.