Une startup israélo-américaine, Stardust Solutions, franchit un seuil inédit ce mois-ci : des expérimentations en conditions réelles de géo-ingénierie solaire. Son projet ? Disperser des particules réfléchissantes dans la stratosphère pour renvoyer une partie du rayonnement solaire et refroidir temporairement la Terre. Au-delà des aspects techniques, cette initiative privée pose une question fondamentale : peut-on confier à une entreprise le pouvoir de modifier le climat mondial sans cadre international ?

Qu’est-ce que la géo-ingénierie, et pourquoi distinguer deux grandes familles d’approches ?

La géo-ingénierie désigne l’ensemble des interventions délibérées et à grande échelle dans le système climatique pour contrer le réchauffement. Imaginez un « thermostat planétaire » que l’humanité chercherait à ajuster manuellement. Contrairement aux efforts classiques de réduction des émissions de gaz à effet de serre, ces techniques interviennent directement sur le bilan énergétique de la Terre.On distingue deux grandes voies.

La première voie, le retrait du dioxyde de carbone (CDR pour Carbon Dioxide Removal), s’attaque à la cause profonde : elle capture et stocke le CO₂ déjà présent dans l’atmosphère. Des exemples concrets sont les plantations massives d’arbres, la capture directe dans l’air via des usines chimiques ou la fertilisation des océans pour stimuler le plancton qui absorbe le carbone. C’est lent, coûteux, mais relativement « naturel » car il est question ici de restaurer l’équilibre chimique.

La seconde voie, une variante de la technologie de réfléchissement des rayons solaire (SRT, Sunlight Reflection Technology), la modification du rayonnement solaire (SRM pour Solar Radiation Modification), agit comme un parasol géant : elle réfléchit une fraction de la lumière du soleil avant qu’elle ne chauffe la surface. Théoriquement plus rapide soit un effet attendu en quelques années, elle ne réduit pas les concentrations de CO₂ et n’empêche donc pas l’acidification des océans. On oserait dire qu’elle masque le symptôme sans guérir la maladie. Parmi les méthodes SRM, la plus étudiée est l’injection d’aérosols stratosphériques (SAI) : on libère des particules très fines à 15 à 20 km d’altitude, là où elles restent en suspension pendant des mois ou des années, imitant l’effet refroidissant d’une éruption volcanique comme celle du Pinatubo en 1991.

La technologie de Stardust revendique une version « propre » et brevetable de l’injection stratosphérique

Stardust Solutions mise précisément sur cette technique SAI, mais avec une innovation revendiquée : une particule propriétaire, présentée comme « abondante dans la nature, chimiquement inerte dans la stratosphère et aussi sûre que de la farine ». Contrairement aux approches classiques qui utilisent du dioxyde de soufre (sulfate), la startup refuse de révéler la composition exacte pour l’instant – elle promet une publication scientifique dans les prochains mois. L’idée est de déployer des flottes d’avions modifiés pour disperser des millions de tonnes de ces particules à haute altitude, créant un voile réfléchissant qui diminuerait le rayonnement incident de 1 % environ, soit un refroidissement de 0,5 à 1 °C selon les modèles

Les premiers essais extérieurs « contenus » débutent dès avril 2026 : prélèvements et lâchers limités depuis des avions à 18 km d’altitude, sans dispersion massive. La société insiste sur un protocole prudent avec des modélisations et des tests en laboratoire depuis 2023, puis des phases progressives et surveillées. Elle vient de publier en ce début avril ses « principes directeurs » : transparence totale (y compris résultats négatifs), engagement à ne pas déployer sans autorisation gouvernementale, et priorité à la sécurité.

Une course financée par le privé : 75 millions de dollars pour « breveter le soleil »

Avec 60 millions de dollars levés en octobre 2025 (la plus grosse levée jamais réalisée dans ce domaine), Stardust totalise environ 75 millions. Ses investisseurs mêlent capital-risque de la Silicon Valley, fonds liés à la défense israélienne (Awz Ventures) et grands noms de l’industrie (famille Agnelli via Exor). Dirigée par Yanai Yedvab, ancien physicien nucléaire de haut niveau en Israël, l’entreprise emploie une vingtaine de scientifiques et voit dans cette technologie un marché futur : contrats gouvernementaux pour « louer » un climat plus frais

Cette entrée du privé change tout. Jusqu’ici, la recherche SRM était surtout universitaire ou étatique, avec des budgets modestes et un débat encadré. Ici, une startup fixe elle-même ses règles de gouvernance dans un vide juridique international quasi-total. Pas de traité contraignant, pas d’autorité mondiale : seulement des principes volontaires publiés sur son site. De quoi donner le vertige.

Risques réels et illusions dangereuses : ce que la science nous dit déjà

Les modèles et études sont clairs : même une injection modérée pourrait perturber les régimes de pluie (affaiblissement de la mousson en Asie ou en Afrique), altérer la couche d’ozone, ou modifier les températures régionales de façon imprévisible. Surtout, elle créerait une dépendance : arrêter net les injections provoquerait un « choc de terminaison« , un réchauffement brutal et catastrophique en quelques années. Sans compter les effets sur la photosynthèse ou la visibilité du ciel.

Pour la France et l’Europe, l’enjeu est double. Nous misons sur la décarbonation réelle (nucléaire, renouvelables) et restons très prudents face à toute SRM. Pourtant, si d’autres puissances ou acteurs privés avancent seuls, nous pourrions subir des effets transfrontaliers sans avoir décidé. Le vrai danger ? La distraction : croire qu’un voile stratosphérique nous dispense d’efforts massifs sur les émissions. C’est un raccourci technologique séduisant, mais qui reporte le problème structurel à nos enfants.

Rers une gouvernance mondiale ou un Far West climatique ?

Face à ces incertitudes, une commission internationale indépendante, l’Overshoot Commission, a été créée en 2022 pour réfléchir précisément à la gouvernance de ces outils en cas de dépassement des seuils climatiques. Nous l’évoquions dans ces colonnes à son lancement. Elle identifie les Méthodes de Réflexion de la Lumière Solaire (MRLS), dont l’injection d’aérosols stratosphériques et l’éclaircissement des nuages marins, comme des approches supplémentaires possibles, tout en soulignant leurs « sérieuses incertitudes, risques et problèmes de gouvernance », notamment sur les effets régionaux très variables et la nécessité d’un cadre international

L’initiative de Stardust n’est ni pure folie ni baguette magique. Elle révèle surtout notre impuissance collective face à l’urgence. Parce que les négociations climatiques peinent, certains parient sur une technologie de dernier recours. Mais confier à une entreprise le droit de breveter, tester et commercialiser le thermostat planétaire en injectant des produits dans l’air interroge la démocratie. Qui autorise le principe ? Qui valide la technologie ? Qui décide de la dose ? Qui indemnise les perdants, que ce soit pays vulnérables touchés par des sécheresses accrues voire la planète et l’humanité ? Qui assume les risques ? Si l’on peut espérer beaucoup de la science et des évolutions technologiques, le vide juridique béant pose des problèmes éthiques fondamentaux et de vrais inquiétudes.

Illustration d’en-tête : Andrea pour Science infused

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Il s’agit de la première vaste étude de modélisation basée sur l’analyse de l’excès de mortalité à partir des données issues de 185 pays ou territoires, de décembre 2020 à décembre 2021.

Cette étude, dont l’auteur principal est Oliver Watson dee l’Imperial College de Londres a analysé les chiffres officiels de décès pour cause de Covid, ainsi que les données de surmortalité (excès de mortalité) dans chaque pays. Des simulations mathématiques ont été faites en cas de données manquantes.

On a ainsi évalue les décès évités directement ou indirectement grâce à la vaccination anti-Covid, grâce à une comparaison avec un scénario hypothétique dans lequel il n’y aurait pas eu de vaccination.

À noter : la Chine a été exclue de cette analyse

Estimations des décès évités grâce à la vaccination sur la base de l’analyse de l’excès de mortalité

Nombre médian de décès évités par la vaccination pour 10 000 personnes par pays

Cette modélisation permet de conclure que si on a évité près de 20 millions de morts lors des 12 mois de pandémie considérés, c’est 10 millions de plus qui auraient pu être évitées si l’accès des pays du Sud au vaccin n’avait pas été retardé.

Image d’en-tête : blason de l’Imperial college de Londre et entrée principale de l’établissement

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Vous l’avez vu cet argument et vous avez du mal à l’analyser, est-il totalement, partiellement vrai ou complètement faux ?

On va regarder l’évolution de l’épidémie du temps T0, à T1, T2 et T3 dans 3 scénarios. Vous allez voir que ce n’est pas si compliqué.

Postulats :

1. R0=6 dans une grande population => une personne contaminée en contamine 6 autres. 

2. Une personne exposée non vaccinée devient contaminée et contagieuse. 

Scénario 1: Personne n’est immunisé. Exposition = contamination.

On expose 10 personnes à T0, qui sont donc contaminées. Elles en contaminent 6, donc 10*6 = 60 à T1. 

Ces 60 contaminent 6 personnes à leur tour = 360 à T2, puis ces 360 vont contaminer 2160 personnes à T3. 

Au final, à T3 on a 10+60+360+2160= 2590 personnes contaminées.

Scénario 2: 70 % des gens sont immunisés parfaitement, cad pas de risques de se faire contaminer, ni de transmettre.  

On expose 10 personnes à T0, réparties uniformément. Parmi elles, 3 personnes sont contaminées (les non vaccinées) à T0. 

Ces 3 personnes exposent chacune 6 autres personnes donc 6*3=18. 

Parmi ces 18 personnes, les 70% vaccinées (13) ne sont pas contaminées mais les 30% non vaccinées (5) le sont. 

A T1 on a donc 5 nouvelles personnes contaminées, qui vont exposer 5*6= 30 personnes parmi lesquelles les 30 % non vaccinées sont contaminées donc 9 personnes à T2. 

Ces 9 personnes vont entraîner 16 contaminations supplémentaires à T3 (même calcul).

Au final, à T3 on a 3+5+9+16= 33 personnes infectées. 

Rt passe à 1,8 (R0=6,0).

Là, vous vous vous dites “Oui mais il s’agit d’un scénario parfait et on sait que la vraie vie ne fonctionne pas comme ça”. Vous avez raison. 

On va donc faire un scénario plus pessimiste.

Scénario 3: 70 % des gens sont immunisés imparfaitement : réduction du risque de se faire contaminer de 80% pour un vacciné, cad 2 vaccinés sur 10 ne sont pas protégés. Une fois contaminée, une personne vaccinée a la même contagiosité qu’une non vaccinée. 

En résumé, on a une couverture immunitaire insuffisante vu le R0, un vaccin pas super protecteur et une contagiosité inchangée quel que soit le statut vaccinal.

On expose 10 personnes à T0, réparties uniformément. Les 3 personnes non vaccinées sont contaminées + 20% des personnes vaccinées, donc 7*0,2=1 ce qui fait 4 personnes contaminées. Ces 4 personnes vont exposer à leur tour 6 pers chacune, donc 4*6 = 24. 

Parmi ces 24, 30% ne sont pas vaccinées (24*0,3=7) et 20% des 17 personnes vaccinées sont contaminées, cad 0.2*17= 3, soit un total de 10 à T1. On multiplie par 6 pour le nombre de contacts et on recommence. 

Ces 60 personnes exposées comptent 18 non vaccinés et 8 vaccinés contaminés (60*0,7*0,2) donc 26 personnes contaminées à T2. 

Puis on recommence 26*6= 156, ce qui donne 47 non vaccinées plus 22 vaccinées, donc 69 personnes.

Au total, à T3, on a 4+10+26+69= 109 personnes contaminées. 

Rt passe à 2,6 (R0=6,0)

Passons aux conclusions:

1. Même à contagiosité identique entre vaccinés et non vaccinés, on observe une réelle diminution de l’évolution de l’épidémie, tout simplement parce que les vaccinés sont moins contaminés !

En effet, regardez : environ 20 fois moins de contaminés dans le scénario 3 (couverture immunitaire basse, vaccin peu protecteur et contagiosité inchangée) vs. le scénario 1 (pas de vaccin).

Or, le paramètre “contagiosité inchangée” est faux : des résultats récents semblent indiquer une contamination moindre (ref1).

2. Il ne faut pas oublier une seconde conclusion importante: parmi les 109 personnes contaminées du scénario 3 de vaccin imparfait, 75 ne sont pas vaccinées. Elles sont 25 fois plus à risque d’être hospitalisées ou de décéder par rapport aux vaccinées (ref2).

Bien entendu, cette analyse est pleine de biais, parmi lesquels:

• Une personne contaminée expose exactement 6 autres personnes (R0) au même moment, 
• Ces scénarios présentent un pays aux frontières fermées qui laisse passer 10 cas par inadvertance, 
• Etc. 

Je suis sûre que certain.es d’entre vous auront remarqué des arrondis dans les calculs intermédiaires, ce qui fait que les nombres finaux ne sont pas forcément exacts au sens strict. Le but ici est de décortiquer la démarche d’un point de vue pédagogique, pas d’avoir les chiffres exacts.

L’idée de cet article est de démontrer par des calculs simples et accessibles que l’argument “les vaccinés sont contagieux = le vaccin ne sert à rien” est faux, même en considérant une contagiosité similaire vacciné/non vacciné. Or il est de plus en plus avéré que la contagiosité est diminuée chez une personne vaccinée par rapport à une non vaccinée.

En espérant que cet article vous a été utile.

Sources:

1. https://www.nationalgeographic.com/science/article/yes-vaccines-block-most-transmission-of-covid-19
2. https://context-cdn.washingtonpost.com/notes/prod/default/documents/8a726408-07bd-46bd-a945-3af0ae2f3c37/note/57c98604-3b54-44f0-8b44-b148d8f75165.#page=1?utm_source=mahoning%20matters&utm_campaign=mahoning%20matters&utm_medium=referral

Tableau des contaminations finales intégral

La grande idée

Nous avons combiné un algorithme d’apprentissage automatique avec des connaissances glanées dans des centaines d’expériences biologiques pour mettre au point une technique qui permet aux chercheurs biomédicaux de comprendre les fonctions des protéines qui activent et désactivent les gènes dans les cellules, appelées facteurs de transcription. Ces connaissances pourraient faciliter le développement de médicaments pour un large éventail de maladies.

Au début de la pandémie de COVID-19, les scientifiques qui ont étudié le code génétique des molécules d’ARN des cellules des poumons et des intestins ont découvert que seul un petit ensemble de cellules de ces organes était le plus vulnérable à l’infection par le virus SRAS-CoV-2. Cela a permis aux chercheurs de se concentrer sur le blocage de la capacité du virus à pénétrer dans ces cellules. Notre technique pourrait permettre aux chercheurs de trouver plus facilement ce type d’informations.

Les connaissances biologiques sur lesquelles nous travaillons proviennent de ce type de séquençage de l’ARN, qui donne aux chercheurs un aperçu des centaines de milliers de molécules d’ARN présentes dans une cellule au moment où elles sont traduites en protéines. Un outil d’apprentissage machine très apprécié, la plateforme d’analyse Seurat, a aidé les chercheurs du monde entier à découvrir de nouvelles populations de cellules dans des organes sains ou malades. Cet outil d’apprentissage machine traite les données provenant du séquençage de l’ARN d’une seule cellule sans aucune information préalable sur la façon dont ces gènes fonctionnent et sont liés les uns aux autres.

Notre technique adopte une approche différente en ajoutant des connaissances sur certains gènes et types de cellules pour trouver des indices sur les rôles distincts des cellules. Plus d’une décennie de recherche a permis d’identifier toutes les cibles potentielles des facteurs de transcription.

Forts de ces connaissances, nous avons utilisé une approche mathématique appelée inférence bayésienne. Dans cette technique, les connaissances préalables sont converties en probabilités qui peuvent être calculées par ordinateur. Dans notre cas, il s’agit de la probabilité qu’un gène soit régulé par un facteur de transcription donné. Nous avons ensuite utilisé un algorithme d’apprentissage machine pour déterminer la fonction des facteurs de transcription dans chacune des milliers de cellules que nous avons analysées.

Nous avons publié notre technique, appelée Modèle d’activité des facteurs de transcription d’interférence bayésienne, dans la revue Genome Research et avons également mis le logiciel en libre accès afin que d’autres chercheurs puissent le tester et l’utiliser.

Pourquoi c’est important

Notre approche fonctionne sur un large éventail de types de cellules et d’organes et pourrait être utilisée pour développer des traitements contre des maladies comme le COVID-19 ou la maladie d’Alzheimer. Les médicaments pour ces maladies difficiles à traiter fonctionnent mieux s’ils ciblent les cellules qui causent la maladie et évitent les dommages collatéraux aux autres cellules. Notre technique permet aux chercheurs de cibler plus facilement ces cellules.

Quelles sont les autres recherches en cours ?

Le séquençage de l’ARN d’une seule cellule a révélé que chaque organe peut comporter 10, 20 ou même plus de sous-types de cellules spécialisées, chacune ayant des fonctions distinctes. Un nouveau développement très intéressant est l’émergence de la transcriptomique spatiale, dans laquelle le séquençage de l’ARN est effectué dans une grille spatiale qui permet aux chercheurs d’étudier l’ARN des cellules à des emplacements spécifiques d’un organe.

Un article récent a utilisé une approche statistique bayésienne similaire à la nôtre pour déterminer les rôles distincts des cellules tout en tenant compte de leur proximité les unes des autres. Un autre groupe de recherche a combiné les données spatiales avec les données de séquençage de l’ARN d’une seule cellule et a étudié les fonctions distinctes des cellules voisines.

Prochaines étapes

Nous prévoyons de travailler avec des collègues pour utiliser notre nouvelle technique afin d’étudier des maladies complexes telles que la maladie d’Alzheimer et le COVID-19, travaux qui pourraient déboucher sur de nouveaux médicaments pour ces maladies. Nous voulons également travailler avec des collègues pour mieux comprendre la complexité des interactions entre les cellules.

Traduit par Citizen4Science – lien vers l’article original