Qui le dit ?
Un modèle, sorti d'un ordinateur ou du stylo d'un chercheur, reste réfutable et fait toujours des hypothèses en écartant pas mal de paramètres qui n'ont aucun effet voire parfois qui ne semblent pas être négligeable.
Par exemple la relativité générale omet toute la mécanique quantique, et pourtant elle a prévu la courbure des rayons lumineux et les ondes gravitationnelles, prévisions toutes deux vérifiées.
Ou la cosmologie s'appuie sur deux hypothèses fortes : homogénéité et isotropie de l'espace et son contenu. Pas vraiment ce qu'on observe aujourd'hui et depuis un moment. Idem une loi d'expansion peut aisément se retrouver de … la loi de Newton !
Bref, le plus dommageable dans un modèle numérique n'est pas tant ce qu'on y met ou pas (on peut se douter de l'effet) que du modèle lui-même et la fiabilité de calcul. Il y a plein de méthodes qui convergent ou au contraire divergent. Par exemple la bête méthode de Newton, issue directement de la méthode d'intégration formelle qu'on apprend en terminale, diverge presque sûrement !
Alors on teste les modèles avec leurs hypothèses sur les données passées. Si on arrive à reproduire à partir des conditions d'une année précise et des années suivantes l'évolution climatique constatée, alors on peut considérer que le modèle est fiable pour ce type de paramètres, donc l'évolution calculée ensuite, avec une estimation des conditions extérieures (taux de CO2, etc.).
Donc qu'ils soient numériques ou formels, les modèles sont réfutables et doivent passer par la même méthode scientifique pour l'être. Il ne suffit pas de simplement dire « ça n'est pas exact » pour réfuter ses conclusions et pire affirmer que d'autres affirmations sans preuves sont vraies.
Si je rejoins ton raisonnement, puisque les modèles numériques ne sont pas exacts, alors la Licorne Rose Invisible est la cause du changement statique climatique.
Je te rappelle que les modèles formels que j'ai évoqués plus hauts ne sont pas exacts puisqu'ils ne prennent pas tout en compte. Pourtant, ils sont suffisamment précis et justes pour ne pas être rejetés.