Les modèles numériques de climat sont à la fois des outils de connaissance scientifique et des instruments de prévision – ou plutôt de « projection » – du climat futur. Ils servent à étudier le climat en même temps qu’à le simuler et en envisager l’avenir. Cette double fonction de la modélisation du climat par ordinateur est reconnue depuis ses origines dans les années 1950, mais la coexistence des objectifs cognitif et pratique n’est jamais allée de soi. Elle reste problématique aujourd’hui, puisque, à en croire certains climatologues, le « fossé entre simulation et compréhension en modélisation du climat » se creuse toujours plus.
Les modèles numériques sont au centre de l’expertise du Giec (Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat), et le changement climatique constitue évidemment un déterminant majeur de la modélisation du climat. Il oriente en grande partie les priorités, les programmes et les institutions de recherche en modélisation, pose des contraintes en termes de calendrier et de simulations à réaliser, et influe sur les questionnements et les pratiques scientifiques. On conçoit donc que les sciences sociales s’intéressent davantage au rôle de simulation et de prévision de la modélisation du climat qu’à son côté cognitif, qui peut apparaître secondaire. Pour les scientifiques du climat, cependant, le fait que les modèles servent à la prévision aussi bien qu’à la connaissance relève de la réalité quotidienne : on n’en voit guère prétendre faire de la science fondamentale sans se préoccuper du changement climatique, ni, inversement, réaliser des projections sans vouloir comprendre les mécanismes du clima…