Hector est un logiciel académique à code source ouvert, distribué sous la licence publique générale GNU (GNU GPL). Tout chercheur peut l’utiliser, le redistribuer et le modifier, et ce n’est pas un simple détail de licence : c’est une prise de position. L’analyse rigoureuse des séries temporelles géophysiques est un bien commun de la science, et des outils de cette nature gagnent en valeur lorsqu’ils circulent librement entre ceux qui en ont besoin.

Derrière Hector se trouve TeroMovigo, principale autrice du logiciel, responsable de son développement et de sa maintenance. L’objectif affiché est d’offrir un soutien continu à la communauté académique qui travaille dans la recherche géophysique. Ce n’est pas un produit que l’on livre puis que l’on abandonne : c’est un outil que l’on accompagne dans le temps, à mesure que la science qu’il sert évolue elle aussi.

Ce sérieux se reflète dans la rigueur avec laquelle Hector se positionne dans son domaine. La méthodologie qui le sous-tend est documentée dans l’ouvrage « Geodetic Time Series Analysis in Earth Sciences », et le logiciel dialogue ouvertement avec les alternatives existantes. Il existe d’autres programmes pour des tâches similaires, comme CATS et est_noise, et plusieurs comparaisons ont été menées entre Hector et est_noise, qui démontrent des résultats identiques entre les deux. Les utilisateurs qui emploient Hector dans leurs publications sont invités à citer la référence de Bos, Fernandes, Williams et Bastos, de 2013, sur l’analyse rapide des erreurs dans les observations GNSS continues comportant des données manquantes.

C’est de cet ADN que TeroMovigo fait sa signature. De la science sérieuse, mise entre des mains concrètes, entretenue avec responsabilité et restituée à la communauté. Hector n’est pas qu’un simple outil de calcul. C’est la preuve qu’un savoir géoscientifique avancé peut être, à la fois, exigeant et ouvert à tous.

Hector a été conçu pour n’avoir besoin d’aucun d’entre eux. Dès lors que le bruit est, ou a été, stationnaire, l’outil gère directement les données manquantes : sans interpolation, sans remplissage par des zéros et sans approximations de la matrice de covariance. La série incomplète entre telle quelle, et l’estimation ressort sans le biais que les raccourcis avaient l’habitude d’introduire.

À partir de là, Hector ouvre un éventail de contrôle que peu d’outils offrent. Il permet d’intégrer des signaux annuels, semestriels et d’autres signaux périodiques au processus d’estimation de la tendance. Il permet d’estimer des décalages à certaines époques, ces sauts brusques qui marquent une série et qui, ignorés, faussent la pente. Et il permet de choisir le modèle de bruit parmi la loi de puissance, ARFIMA, Gauss-Markov généralisé et bruit blanc, ou toute combinaison de ceux-ci, en ajustant l’analyse à la nature réelle des observations.

Le souci de la qualité des données s’étend au reste du travail. Hector inclut des programmes pour éliminer les valeurs aberrantes et pour générer des graphiques de densité spectrale de puissance, qui aident à comprendre la structure du bruit avant de la modéliser. Il comprend également un programme scripté pour détecter automatiquement les décalages, ce qui évite d’avoir à les chercher un à un. Et lorsqu’on sélectionne le modèle en loi de puissance, avec des combinaisons de bruit blanc, de scintillement (flicker) et de marche aléatoire, il permet d’obtenir la première différence des données.

Pour le chercheur, cela se traduit par quelque chose de concret. Moins de temps passé à rapiécer des séries et à justifier des raccourcis, plus de temps à interpréter des résultats dignes de confiance. L’intégrité de l’estimation ne dépend plus de la chance d’avoir des données complètes. Elle dépend désormais du bon outil.

Estimer une trajectoire, c’est précisément l’enjeu lorsqu’on étudie la hausse des températures, l’élévation du niveau de la mer liée au changement climatique ou le déplacement de position provoqué par le mouvement vertical de la croûte terrestre et des plaques tectoniques. Ce sont des phénomènes lents, mesurés sur plusieurs années, où la tendance est justement ce que l’on veut faire ressortir. Et c’est là que le bruit corrélé devient dangereux, car il affecte de manière significative la précision de l’estimation de la tendance linéaire. L’ignorer ne résout pas le problème : cela ne fait que le dissimuler dans une droite qui paraît plus solide qu’elle ne l’est réellement.

Hector existe pour corriger cela. C’est un logiciel d’analyse de séries temporelles géophysiques qui estime la tendance linéaire et le modèle de bruit en même temps, et non en deux étapes distinctes. Il s’appuie sur la méthode du maximum de vraisemblance pour déterminer, en un seul processus, la pente de la tendance et les paramètres du bruit qui l’accompagne. Le résultat n’est pas un simple chiffre : c’est un chiffre assorti de son incertitude quantifiée.

L’outil part d’un postulat honnête : l’utilisateur connaît, au départ, le type de bruit corrélé présent dans ses observations. À partir de là, Hector permet d’intégrer des signaux annuels, semestriels et d’autres signaux périodiques au processus, et d’estimer des décalages à des époques précises. Tout ce qui, dans une série réelle, vient fausser la lecture devient partie intégrante du modèle, au lieu de rester caché dans la marge d’erreur.

Estimer des tendances a toujours été le travail de la science. Ce que change un outil comme Hector, c’est l’honnêteté du résultat. À une époque où tant de recherches reposent sur des séries longues et imparfaites, distinguer le signal réel du bruit qui le déforme n’est plus un simple détail technique. C’est ce qui sépare une conclusion défendable d’une illusion statistique.