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§ 01 · Le dispositif

Trois tapis, une même grammaire, un même seed.
Seules les données font la différence.

Chaque tapis ci-dessus prend la même trame — même seed, même règles de motif. Ce qui les distingue, c'est la donnée météo que chacun a lue pour le moment présent : d'où vient sa prédiction, et de combien il s'est trompé.

AL-FELLAH الفلاح

Le savoir · persistance

Prédiction faite hier pour maintenant. À défaut d'un corpus de règles fellahi encodées, l'œuvre utilise honnêtement une heuristique de persistance : « demain ressemble à aujourd'hui ». Règles fellahi à documenter

AL-ALA الآلة

La machine · ECMWF AIFS

Prévision faite hier par un modèle IA de météo (ECMWF AIFS 0.25° via l'API previous-runs d'Open-Meteo). Fallback silencieux vers le run du jour si l'archive n'est pas disponible.

AL-WAQI' الواقع

Le réel · référence

Ce qu'il fait maintenant, mesuré par Open-Meteo. Le réel n'est pas juste : il est. Il sert de référence pour calculer l'erreur des deux prédicteurs.

La 4e voix

Workshop · le public

En workshop, le public devient le 4e métier. Il invente son prédicteur, l'encode, et l'affronte au savoir paysan, à l'IA et au réel. L'œuvre n'est pas le résultat du workshop : elle est le workshop.

§ 02 · Lire l'erreur

Ce que le motif dit, quand la prédiction se trompe.

Le tapis n'est pas décoratif. C'est un instrument de mesure. Voici sa légende visuelle.

Erreur < 0,10

Motif intact. Les fils s'alignent, la trame tient. Le prédicteur a compris le monde.

Erreur 0,10 – 0,50

Faute de maalem. Le fil est tiré de travers, la trame se pointille. L'artisan a hésité.

Erreur > 0,50

Fils cassés. La trame se défait. Le prédicteur n'a pas vu venir.

§ 03 · La thèse

Humain qui calcule, artisan qui calcule, machine qui calcule.

Le cœur de l'IA, c'est la prédiction : le mot suivant, le pixel suivant, la météo de demain. L'art IA montre ce qu'elle génère. GHAD montre ce qu'elle prédit, et surtout où elle échoue.

La météo est l'une des premières grandes prédictions computationnelles. En 1922, Lewis Fry Richardson imagine une « usine à prévisions » faite de calculateurs humains. En 1950, la première prévision numérique tourne sur l'ENIAC. Aujourd'hui, un modèle comme AIFS d'ECMWF prédit en quelques secondes ce qu'une supercalculatrice mettait autrefois des heures à simuler.

La ligne qui va du paysan qui lit le ciel, au calculateur humain de Richardson, au maalem qui trace le zellige, à l'IA qui infère un modèle physique — c'est la même ligne. Trois formes d'un même geste : prédire, calculer, tisser. GHAD met le savoir paysan amazigh au même niveau que le modèle IA. Deux prédicteurs. Un seul juge : le réel.

§ 04 · Le coût

Mesurer, honnêtement.

Prédire coûte. La comparaison n'est pas un slogan — c'est une méthode, avec ses limites, ouvertement citées.

AL-FELLAH
≈ 0 Wh / prédiction

Persistance — une lecture. Négligeable devant l'inférence d'un modèle. Méthode à documenter

AL-ALA
à estimer par prédiction

Modèles météo IA récents (GraphCast, Pangu-Weather, AIFS) : plus légers à l'inférence que la simulation physique classique. Sources précises à confirmer

AL-WAQI'
— non applicable

Le réel n'est pas une prédiction. Son coût est celui de la mesure (station, API) — comptabilisé à part. Pas de compétition.

Note d'honnêteté. Tous les chiffres présentés sur le tapis AL-ALA sont des estimations. La méthode complète (bornes, source primaire par variable, périmètre inclus/exclu) sera publiée dans le livre GHAD — Prédire, calculer, tisser et dans un dépôt Zenodo dédié. Pas de chiffre nu, jamais.

§ 05 · Filiation

D'où vient GHAD.

GHAD réutilise la grammaire de tissage de DATA RUG Protocol, mais ce n'est pas une édition de DATA RUG. Trois œuvres précédentes tracent le sillon.

DATA RUG Protocol

La grammaire du tissage : température → palette, humidité → densité, vent → rythme. GHAD hérite du protocole ; l'écart de prédiction y ajoute la dégradation.

data-rug-protocol-maroc

Wind Echoes

La station météo in situ comme instrument. En version outdoor, GHAD mesure le réel sur place — le vent devient rythme, encore.

windechoes-interactive-climate-art

PhytoGraphies

Le vivant comme source de données. GHAD étend la question : que peut-on lire du monde avant qu'il arrive ?

phyta
Le livre · disponible

GHAD — Tisser demain. غد

Couverture du livre GHAD — Tisser demain : prédire, calculer, tisser, de Kamel Ghabte

Quatre manières de prédire demain. Un seul juge : le lendemain.

Chaque jour, GHAD met côte à côte quatre métiers : FELLAH, le paysan, qui reconduit ce qu'il a observé ; MAKINA, la machine, un modèle d'IA de l'ECMWF entraîné sur l'atmosphère de la planète ; LSAN, la langue, un grand modèle de langue qui n'a que des mots et le droit de dire « je ne sais pas » ; et WAQE', le réel, qui juge. Chaque prédiction est tissée en tapis ; quand elle se trompe, les fils se défont.

Le livre raconte d'où vient l'idée — de l'usine à prévisions imaginée par Richardson en 1922 à la première prévision sur ENIAC, jusqu'aux modèles d'IA. Chaque chapitre se termine par la liste de ses affirmations les moins sûres ; aucune donnée n'est inventée. Première édition publiée avant la saison d'observation : elle ne contient ni planche ni résultat — la méthode d'abord.

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§ 06 · À venir

Collections, livre, workshop.

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