Given 8 billion people distributed across the Earth's surface, what arrangement of sovereign structures maximizes aggregate welfare subject to the constraint that every population unit meets a minimum dignity threshold? The Dignity Floor Index (DFI) measures whether populations meet minimum thresholds across seven dimensions — health systems, political voice, housing, education, income, environmental safety, and social connection — not just income alone. Where the World Bank counts 3.5B people below $6.85/day, the DFI captures populations that income measures miss: people above the poverty line who lack adequate governance, health infrastructure, or environmental safety. Baseline figures reflect 2024 data; archetype scenarios model structural outcomes if implemented, not time-bound projections. Climate trajectories (216M internal climate migrants by 2050, per World Bank Groundswell) are modeled separately and suggest the baseline worsens without structural intervention.
Chargement de l'évaluation mondiale de la dignité...
| Rang | Pays | Score DFI | Statut | Contrainte limitante | Confiance | Population |
|---|
Chaque archétype représente une approche distincte de réorganisation des structures souveraines pour maximiser la conformité au plancher de dignité, allant de la perturbation minimale à la transformation structurelle complète.
Explorez l'espace de compromis entre les configurations archétypes. Chaque curseur mélange des priorités concurrentes, produisant des métriques interpolées à partir des cinq archétypes structurels.
Après la propagation de la gouvernance, que reste-t-il vraiment insoluble ? Cet onglet montre le véritable mur restant — quels pays sont bloqués en raison de barrières structurelles vs ceux qui étaient seulement bloqués parce que le modèle ignorait la restructuration de la gouvernance. Les extrapolations spéculatives sont clairement étiquetées.
Intensité de couleur = gravité de l'écart sous optimisation complète. Sombre = pas d'écart. Rouge = grand écart restant.
Audit de dignité par entité : ventilation dimensionnelle, contraintes limitantes, options d'intervention classées et exposition résiduelle du capital humain.
Que nécessiterait réellement une coopération mondiale sans précédent ? Pas l'aspiration — l'organigramme, l'argent, le calendrier et la faisabilité honnête de chaque composant. Le revenu annuel maximal réaliste provenant des taxes carbone, des taxes sur la fortune et de la réaffectation des subventions atteint $3–4,7 billions/an — contre un $37,9 billions/an d'écart par rapport à l'optimisation complète, limitant la conformité sur 30 ans à 70–80 %. Chaque affirmation ci-dessous a soit une citation, un calcul ou une hypothèse déclarée.
| Source | Mécanisme | Optimiste | Pessimiste | Précédent | Faisabilité |
|---|---|---|---|---|---|
| Taxe carbone | $75/tonne sur 50 % des émissions mondiales (36,8 Gt) | $1,38 billion/an | $0,69 billion/an | SEQE de l'UE moy. $92/tonne (2023) | MODÉRÉE |
| Taxe sur la fortune | Graduated 1–3% on wealth above $1M (US+EU+JP+AU+CA+KR) | $1,70 billion/an | $0,85 billion/an | France ISF (1982–2017): capital flight of €200B over 15yr | FAIBLE |
| Taxe sur les transactions financières | 0,1 % actions + 0,01 % devises + 0,005 % dérivés | $0,35 billion/an | $0,15 billion/an | TTF UE-11 proposée 2013, toujours pas mise en œuvre | FAIBLE |
| Réaffectation des subventions aux combustibles fossiles | 50 % des subventions explicites (1,3 billion $/an) sur une phase de 10 ans | $0,65 billion/an | $0,30 billion/an | Indonésie a redirigé 15,6 milliards $ (2015) ; FMI total : 7 billions $/an incl. implicites | MODÉRÉE |
| Transfert de richesse souverain | 1% of GDP from nations w/ GDP/cap >$30K (37 nations, ~$60T GDP) | $0,60 billion/an | $0,30 billion/an | APD actuelle : 211 milliards $/an (0,33 % du RNB des donateurs). Seulement 5 nations atteignent l'objectif de 0,7 % de l'ONU | FAIBLE |
| TOTAL | $4,68 billions/an | $2,29 billions/an |
| Précédent | Coût (% PIB) | Nations | Conformité | Why It’s Inadequate |
|---|---|---|---|---|
| Protocole de Montréal (1987) | 0.003% | 198 | 99% | Le coût est tombé sur 20 entreprises, pas 8 milliards de personnes. Des substituts chimiques existaient. La science avait un délai court. |
| Accord de Paris (2015) | ~0,3 % (promis) | 196 | 30–40% | Non contraignant par conception. Pas d'application. Les émissions mondiales ont augmenté de 1,1 % en 2023. |
| EU Acquis (1957–present) | ~1,0 % du PIB de l'UE | 27 | ~95 % | GDP/cap ratio 10:1 (Bulgaria–Luxembourg). Global ratio: 450:1 (Burundi–Luxembourg). 70 years to build. |
| Marshall Plan (1948–52) | 2,5 % du PIB des États-Unis | 16 | Élevée | A reconstruit des nations DÉJÀ INDUSTRIALISÉES avec une gouvernance EXISTANTE. 4 ans, pas 30. |
| PEPFAR (2003–present) | 0,01 % du PIB des États-Unis | 60 | Élevée | Intervention à maladie unique. 20,1 millions sous traitement. Ne peut pas s'étendre aux 7 dimensions du DFI. |
| Requis (Plancher de dignité) | 4.5% | 150+ | 70–80% | 10–70× larger than any precedent. Sustained 30 ans. Requires adversarial great powers to cooperate. |
À travers nos 16 archétypes, la dimension qui empêche le plus souvent les pays d'atteindre le plancher de dignité est la participation politique — which depends on electoral democracy, civil liberties, rule of law, and corruption control. These are not purchasable.
| Composant | Technique | Institutionnel | Politique | Calendrier | Évaluation nette |
|---|---|---|---|---|---|
| Taxe carbone (75 $/tonne, coalition) | ÉLEVÉE | ÉLEVÉE | MOD | MOD | Réalisable avec coalition |
| Taxe sur la fortune (coordonnée) | ÉLEVÉE | FAIBLE | FAIBLE | FAIBLE | Très improbable à grande échelle |
| Taxe sur les transactions financières | ÉLEVÉE | MOD | FAIBLE | MOD | Revenus modestes probables |
| Réaffectation des subventions | ÉLEVÉE | MOD | FAIBLE | MOD | Réaffectation partielle plausible |
| Fonds mondial de dignité | ÉLEVÉE | MOD | FAIBLE | MOD | Pilote probable ; complet incertain |
| Réforme de la Charte de l'ONU | N/A | ÉLEVÉE | TRÈS FAIBLE | FAIBLE | Non réalisable |
| Réforme de la gouvernance (57 pays) | ÉLEVÉE | MOD | TRÈS FAIBLE | FAIBLE | La contrainte limitante |
| Formation des travailleurs de santé | ÉLEVÉE | MOD | ÉLEVÉE | MOD | Réalisable mais lent (pipeline de 8 ans) |
| Infrastructure d'adaptation climatique | ÉLEVÉE | MOD | MOD | MOD | Réalisable avec financement |
Une percée technologique pourrait-elle changer la trajectoire ? Nous évaluons 15 technologies par rapport à la conclusion structurelle : la contrainte limitante sur le DFI est politique, pas technique. Une technologie qui nécessite des institutions fonctionnelles pour être déployée ne peut pas aider les populations vivant sous une gouvernance défaillante — quelle que soit la transformation de la technologie. À court terme et pertinent pour le DFI : dessalement solaire (TRL 9), identité numérique (TRL 8, 1 $/personne), stockage sur réseau (Fe-air 20 $/kWh), cultures CRISPR (TRL 5–7, 2030–40), surveillance par satellite (TRL 9). Impact élevé / risque élevé : injection d'aérosols stratosphériques — la seule technologie qui change la température assez rapidement (2–8 milliards $/an pour 1°C) mais n'a pas de cadre de gouvernance et ~30 nations pourraient déployer unilatéralement. Trop tard ou échecs avérés : fusion nucléaire (années 2040+), solaire spatial (années 2050+), DAC à grande échelle (2045+), agriculture verticale (industrie effondrée), restauration de la glace arctique (projet arrêté).
| Technologie | TRL | À grande échelle | Ce qu'elle résout | What It Doesn’t Solve | Impact DFI |
|---|---|---|---|---|---|
| Énergie | |||||
| Fusion nucléaire | 5–6 | 2035–2040 | Unlimited clean baseload. CFS SPARC targeting Q>1 in 2027. Helion claims 2028 grid power for Microsoft. | Arrives after critical 2025–2035 window. Requires institutional capacity to build and operate. ITER delayed to 2039. | NÉGLIGEABLE |
| SMR (TerraPower, NuScale) | 6–7 | 2031–2040 | Charge de base sans carbone dans l'OCDE. TerraPower Natrium sur le réseau d'ici 2031. | NuScale costs doubled to $89/MWh. Requires nuclear regulatory capacity. HALEU fuel supply dependent on Russie. Below-floor countries can’t deploy. | MODESTE |
| Géothermie améliorée (Fervo, Quaise) | 7 | 2028–2035 | Charge de base n'importe où sur Terre. Réutilise l'expertise du forage pétrolier/gazier. Station Fervo Cape : 500 MW d'ici 2028. Réduction de 70 % du temps de forage d'une année sur l'autre. | Quaise deep drilling (millimeter wave) still at 100m — commercial needs 10+ km. Induced seismicity risk. Scaling to hundreds of GW takes decades. | SIGNIFICATIF si le forage profond fonctionne |
| Stockage sur réseau (Li-ion, Na-ion, Fe-air) | 7–8 | MAINTENANT–2028 | Permet le solaire+stockage comme charge de base. Li-ion à 70 $/kWh. Fer-air de Form Energy à 20 $/kWh pour un stockage de 100 heures. Na-ion à ~40 $/kWh (CATL). | Manufacturing/supply chain concentrated in China. Doesn’t exist in most vulnerable nations. Battery materials have their own extraction footprint. | FACTEUR SIGNIFICATIF |
| Intervention climatique | |||||
| Injection d'aérosols stratosphériques | 3–4 | 2–5 yrs | Only tech that reduces global temp by 1–2°C within 1–2 years. $2–8B/yr. Fleet of ~100 modified tanker aircraft. | Acidification des océans inchangée. Perturbation de la mousson en Asie du Sud. Choc de terminaison : if stopped, temps snap back at 5–10× rate. No governance framework. ~30 nations could deploy unilaterally. Harvard SCoPEx annulé 2024. | ÉLEVÉ sur la température / DÉSTABILISANT sur la gouvernance |
| Capture directe de l'air (Climeworks, Oxy) | 7 | Échelle Gt : 2045+ | Élimination du CO2 de l'atmosphère. Climeworks Mammoth : 36 kt/an. Oxy Stratos : 500 kt/an. | $1,000–1,300/ton. Current global capacity is ~0.04 Mt/yr vs. 40 Gt/yr emissions — 1,000,000× too small. Énergie-intensive. Gt-scale requires trillions. | NÉGLIGEABLE dans le délai |
| Éclaircissement des nuages marins | 3–4 | Années 2030 | Refroidissement localisé. Protection potentielle des récifs/Arctique. Risque d'engagement moindre que l'IAS. | Non extensible à la réduction de la température mondiale. Test sur le terrain de San Francisco annulé. Effets régionaux sur les précipitations mal compris. | MINIMAL |
| Food & Eau | |||||
| Dessalement solaire | 9 | MAINTENANT | Directly addresses water stress for 1.96B people. $0.50–1.50/m³ with solar PV at <$0.03/kWh. 60% cost reduction in 10 ans. | Only coastal/brackish. Brine disposal damages marine ecology. Capital-intensive ($100M–$2 G/plant). Distribution requires governance. | SIGNIFICATIF pour la population côtière |
| Cultures CRISPR résistantes à la chaleur/sécheresse | 5–7 | 2030–2040 | Aide directement les populations en dessous du seuil. Les cultures de base tolérantes à la chaleur pourraient maintenir les rendements là où notre modèle prédit un effondrement agricole. | Fragmentation réglementaire (US permissif, UE restrictif). La distribution des semences nécessite des services de vulgarisation agricole. Effets génétiques hors cible. | SIGNIFICATIF pour la dimension alimentaire |
| Fermentation de précision | 7–8 | 2030–2035 | Protein without land. 90% land reduction. Price parity projected 2027–2029 for some products. $5.8B → $151 G market by 2034. | Produces protein, not the cheap calories (rice, wheat, maize) that 2 G people need. 10× cost gap vs. conventional. Énergie-intensive bioreactors. | MODÉRÉ (monde riche) |
| Agriculture verticale | 8 | — | Micro-pousses et herbes en zones urbaines. | Industry collapsed. Plenty ($2.3B valuation) bankrupt March 2025. Bowery ($2.3B) shut down fall 2024. Physics makes caloric staples prohibitive — LED photosynthesis vastly less efficient than sunlight. | ZÉRO |
| Governance & Logistics | |||||
| Identité numérique (modèle Aadhaar) | 8–9 | MAINTENANT | Contourne les intermédiaires corrompus. 1,31 milliard inscrits en Inde. Économies de 39 G$. ~1 $/inscription. 850 millions dans le monde n'ont toujours pas d'identité. | Requires minimum institutional capacity. Surveillance/weaponization risk under authoritarian regimes. Doesn’t create economic opportunity. | FACTEUR SIGNIFICATIF |
| Surveillance par satellite (Planet, Maxar) | 8–9 | MAINTENANT | Near-real-time compliance verification. Deforestation >1ha auto-detected. 200+ satellites, 100M+ km²/day. | La détection n'est pas l'application. Ne peut observer la qualité de gouvernance ou les conditions intérieures. 30 % de non-conformité est un problème de volonté politique, pas d'information. | MODÉRÉ (couche infrastructure) |
| Allocation des ressources par IA | 6–7 | 2025–2030 | Optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Santé prédictive. Efficacité administrative. | 70% of US hospital AI pilots failed (weak endpoints, workflow misalignment, data gaps). If it fails in American hospitals, what about South Soudan? Requires data infra that doesn’t exist. | MODÉRÉ (OCDE uniquement) |
SAI deserves special attention because it is the only technology that operates on the right timescale and cost. At $2–8B/year (roughly the cost of a single aircraft carrier), a fleet of ~100 modified tanker aircraft could reduce global temperature by 1–2°C within 1–2 years. No other technology comes close to this cost-effectiveness ratio on temperature.
Buys 20–30 ans of time for every other solution to deploy. Directly reduces heat stress, slows Arctic ice loss, preserves some agricultural yields. The atmospheric science is well-understood (volcanic eruptions are natural analogs — Pinatubo 1991 cooled the planet 0.5°C for 2 years). Deployable within 2–5 years of a political decision.
Choc de terminaison : If stopped abruptly, temperatures snap back at 5–10× the rate of gradual warming. Once started, it essentially cannot be stopped. Perturbation de la mousson : Models show reduced rainfall in South Asia and altered Sahel precipitation — potentially harming the very populations most at risk. Aucune gouvernance : ~30 nations could deploy unilaterally. There is no treaty, no framework, no agreement on who controls the thermostat. Harvard’s SCoPEx field test was cancelled in 2024 under pressure from civil society and Indigenous groups.
Si une coopération sans précédent est impossible et que toute vie humaine a une valeur égale, la réponse rationnelle est la migration de masse planifiée — déplacer les personnes hors des régions où le DFI s'effondrera. 1,5 à 2,1 milliard de personnes doivent se relocaliser d'ici 2050. La capacité d'accueil maximale dans toutes les destinations viables est de 300–550 millions. L'écart — 1 à 1,5 milliard de personnes sans nulle part où aller — est la contrainte limitante qu'aucune technologie ou traité ne peut combler. Cet onglet lève la contrainte d'immobilité et demande : à quoi ressemble réellement le Plan B ?
Climate risks are multiplicative, not additive. Bangladesh does not face flooding OR heat OR agricultural collapse — it faces all three simultaneously. Countries with 3+ overlapping climate risks require departure by 2040.
| Pays | Population | DFI actuel | Chaleur | Niveau de la mer | Eau | Agriculture | Score composite |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bangladesh | 174 M | 0.498 | ● | ● | ● | ● | 0.92 |
| Pakistan | 247 M | 0.390 | ● | ● | ● | ● | 0.90 |
| Inde (nord) | ~500 M | 0.547 | ● | ● | ● | ● | 0.89 |
| Yémen | 39 M | 0.199 | ● | ● | ● | ● | 0.95 |
| Soudan | 50 M | 0.174 | ● | ○ | ● | ● | 0.88 |
| Égypte | 114 M | 0.567 | ● | ● | ● | ● | 0.85 |
| Irak | 45 M | 0.248 | ● | ○ | ● | ● | 0.82 |
| Niger | 26 M | 0.207 | ● | ○ | ● | ● | 0.80 |
| Tchad | 19 M | 0.222 | ● | ○ | ● | ● | 0.82 |
| Somalie | 18 M | 0.198 | ● | ● | ● | ● | 0.88 |
| Vietnam | 98 M | 0.682 | ● | ● | ● | ● | 0.78 |
● Sévère ● Modéré ○ Faible/Aucun. Sources : IPCC AR6 WG2, projections CMIP6 de température humide, ND-GAIN, World Bank Groundswell.
Ranged by composite absorption score: physical capacity (land, water, climate stability), governance quality (DFI), infrastructure, and economic integration potential. La contrainte limitante is never physical — it is political.
| Rang | Pays | Score d'absorption | Absorption maximale | Contrainte clé |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Canada | 0.92 | 40–80M | Infrastructure inexistante dans le nord ; climat froid |
| 2 | États-Unis | 0.88 | 80–150 M | Volonté politique ; réaction nativiste |
| 3 | Allemagne | 0.87 | 15–25M | Densité de population ; crise du logement existante |
| 4 | France | 0.86 | 15–25M | Seuil de réaction politique |
| 5 | Royaume-Uni | 0.85 | 15–25M | Géographie insulaire ; pénurie de logements |
| 6 | Australie | 0.84 | 15–30M | Contrainte hydrique ; distance |
| 7 | Suède | 0.83 | 5–10M | Petite économie ; froid |
| 8 | Norvège | 0.82 | 3–5M | Très faible capacité |
| 9 | Nouvelle-Zélande | 0.81 | 3–5M | Éloignée ; petite |
| 10 | Brésil | 0.72 | 30–60 M | Lacunes de gouvernance ; contrainte Amazonie |
| 11 | Argentine | 0.68 | 15–30M | Instabilité économique |
| 12 | Russie | 0.55 | 50–100M | Gouvernance ; barrières politiques |
| TOTAL | 286–545 M |
| Scénario | Personnes | Durée | Taux/an | Coût (est. moyenne) | % du PIB mondial/an |
|---|---|---|---|---|---|
| Conservateur | 400 M | 25 ans | 16 M/an | 32 000 G$ total | 1.3% |
| Modéré | 1 G | 30 ans | 33 M/an | 81 000 G$ total | 2.7% |
| Complet | 2 G | 35 ans | 57 M/an | 162 000 G$ total | 4.6% |
Le scénario modéré nécessite de maintenir un taux de migration 5–8× the peak of WWII displacement for thirty consecutive years. For context: current global migration stock is ~280M total (including voluntary). The largest single-year refugee crisis was WWII at ~10M/year. Cost per person relocated: ~$81K (transport, housing construction, infrastructure, integration, healthcare transition). At 1 G people that’s $81T — roughly $2.7T/year, equivalent to global military spending.
| Événement | Personnes | Durée | Taux/an | Morts | Leçon |
|---|---|---|---|---|---|
| Partition de l'Inde (1947) | 10–20M | ~6 mois | ~40 M/an | 1–2M | La migration de masse non planifiée tue à grande échelle. Les trains arrivaient pleins de cadavres. |
| Europe d'après-guerre | 60 M | 12 ans | 5 M/an | — | Nécessita le plan Marshall (2,5 % du PIB américain). Pris des décennies. Beaucoup ne sont jamais revenus. |
| Syrian Crisis (2011–) | 13 M | 10 ans | 1,3 M/an | ~500 k | 2M refugees triggered Europe’s far-right surge. AfD: 4.7% → 20.8%. Brexit. |
| Migration interne du Bangladesh | 400 k/an | En cours | 400 k/an | — | Dacca s'effondre sous le poids. 40 % dans des bidonvilles. La destination devient la prochaine crise. |
| Dust Bowl américain (années 1930) | 2,5 M | 10 ans | 250 k/an | — | Même nationalité, langue, culture. Rencontré quand même hostilité et discrimination. |
| Relocalisation planifiée (modérée) | 1 G | 30 ans | 33 M/an | — | 5–8× WWII rate sustained for 3 decades. No historical analog. |
Aucun cadre juridique. The 1951 Refugee Convention doesn’t cover climate. No nation is obligated to accept climate migrants. The Global Compact on Migration (2018) is non-binding.
Le nativisme augmente avec les nombres. Europe’s far-right surge was triggered by ~2M refugees (0.4% of EU population). At 33M/year, receiving countries absorb 5–20% of their population per decade. Every democracy that has faced immigration at 5%+/year has produced authoritarian backlash.
La dimension coloniale. La plupart des zones de départ ont été appauvries par le colonialisme des nations mêmes qui devraient accueillir les migrants. Cela est à la fois moralement justifié (dette climatique + dette coloniale) et politiquement explosif.
Les nations vieillissantes ont besoin de personnes. Le Japon perd 840 k/an. Allemagne, Italie, Corée du Sud, Espagne tous en déclin. Déficit démographique combiné : ~1,16 M/an et accélérant.
Les zones de départ sont jeunes. Median age in Sahel: ~15. In South Asia: ~28. In Japan: ~49. The matching algorithm writes itself — young workers to aging economies.
But the scale doesn’t match. Aging nations need 2–3M/year. The relocation demand is 33–57M/year. The demographic dividend absorbs <10% of the need.
| Source | Estimation | Année | Horizon | Ce qu’il compte |
|---|---|---|---|---|
| OMS | 250 k/an | 2014 | 2030–2050 | 4 voies directes seulement : chaleur, paludisme, diarrhée, sous-nutrition |
| Lancet Countdown | ~700 000/an | 2025 | Observé (2024) | Chaleur deaths + wildfire PM2.5 — already 3× OMS’s projection from just two pathways |
| GBD / IHME | 8,1 millions/an | 2024 | Référence (2021) | Air pollution alone — now the 2nd leading risk factor for death globally |
| Zhao et al. / MCC | 5,0 millions/an | 2021 | Baseline (2000–19) | Toutes températures non optimales : 4,6 millions de froid + 489 000 de chaleur = 9,4 % de tous les décès |
| Ce modèle (référence) | 2025 | Projeté | 4 dimensions pertinentes pour la mortalité : sécurité matérielle, accès aux soins, sécurité environnementale, logement adéquat | |
| WEF / Oliver Wyman | 14,5 millions au total | 2024 | D’ici 2050 | 6 climate event categories at 2.5–2.9°C trajectory |
| Bressler (Columbia) | 83 millions au total | 2021 | 2020–2100 | Chaleur-related mortality only, business-as-usual (4.1°C) |
| Climate Impact Lab | +73 pour 100 000 | 2022 | D’ici 2100 | Temperature-mortality only — equal to current rate from all infectious disease |
| Synthèse de la règle des 1 000 tonnes | ~1 milliard au total | 2023 | Next 100–200 yrs | Toutes les voies. Estimation convergente de l’économie, de la philosophie, de la science du climat |
| Ce modèle (effondrement) | 2025 | Projeté | Full state failure scenario — our worst-case archetype | |
| Ce modèle (plancher) | 2025 | Projeté | Structural minimum — even perfect global cooperation cannot eliminate |
OMS’s widely-cited 250,000 deaths/year projection covers only four direct pathways: heat stress, malaria, diarrhoea, and child undernutrition. It excludes air pollution (8,1 millions/an at baseline), flooding, drought, displacement, conflict, cardiovascular disease exacerbation, ecosystem collapse, and all cascade effects. OMS itself describes the figure as conservatrices.
The Lancet Countdown’s données observées 2024 du Lancet Countdown — not a projection — already shows ~700,000 annual deaths from heat and wildfire smoke alone, nearly 3× what OMS projected for all four pathways combined. Twelve of twenty health-threat indicators reached record levels in 2025. There is no observed inflection point.
Notre modèle de mortalité utilise une courbe convexe (déficit1.5) across four dimensions that kill people: material security, health access, environmental safety, and housing adequacy. Three DFI dimensions — la participation politique, education, and social connection — matter for dignity but have weak direct mortality links.
Nos archétypes de référence produisent ~12,7 millions de décès excédentaires/an. This is consistent with the GBD’s 8.1M from air pollution alone plus additional mortality from malnutrition, preventable disease, and inadequate sanitation that our material, health, and housing dimensions capture. It is more pessimistic than OMS (which undercounts) but less extreme than the broadest estimates (which project over longer horizons and include indirect cascades our model doesn’t attempt).
Notre plancher structurel de exists because meeting DFI minimum-dignity thresholds (0.35–0.40 per dimension) does not eliminate excess mortality — the “safe level” above which a dimension stops contributing to death is higher (0.60–0.70). Minimum dignity and minimum safety are not the same thing.
Données satellitaires + de mobilité propriétaires — Cell phone location data for 5B+ people, tracking migration patterns in real time at district level. We model departure zones at country level; they see it at village level, month by month.
Modèles de catastrophe de réassurance — Swiss Re, Munich Re, and Lloyd’s have the largest proprietary catastrophe databases on Earth, combining satellite data, machine learning, and decades of claims history. Insured losses reached $107B in 2025. These firms are actively declaring certain regions “uninsurable” — a stronger statement than any public climate model makes. When an insurer says a region is uninsurable, they are saying their proprietary models show expected losses exceed any premium the market will bear.
Renseignement climatique des fonds spéculatifs — Citadel hired PhD meteorologists and built in-house weather forecasting that earned $16B in 2022. Bridgewater has built “a top-down understanding of the net zero transition.” These firms treat climate risk as a tradable information asymmetry. They are not building models that show a more optimistic picture — they are building models that show where the damage hits first and positioning accordingly.
Évaluations des menaces militaires — The US DoD’s Climate Risk Analysis labels climate change a “threat multiplier.” The classified versions almost certainly contain specific timeline estimates for state failure in several of the 57 countries our model identifies, with higher-resolution migration flow predictions combining satellite and cell phone data for billions of people.
Presque certainement non. Les données propriétaires ajoutent de la précision (quel district, quel mois, quel nœud de chaîne d’approvisionnement), mais toute entité ayant accès à ces données se comporte comme si l’image est aussi mauvaise ou pire que ce que notre modèle montre. Les réassureurs retirent la couverture. Les fonds spéculatifs construisent un renseignement climatique privé. La doctrine militaire évolue. Les individus riches construisent des bunkers. Les préférences révélées des acteurs les mieux informés s’alignent avec notre modèle.
There is one documented case where proprietary data led public models: the insurance industry’s catastrophe models began signaling the severity of secondary perils (severe convective storms, wildfire, flood) 5–10 ans before public climate models adequately captured them. The 2017–2023 period of “unexpected” insurance losses was not unexpected to the reinsurers. This suggests our model’s mortality estimates may be conservatrices pour les dimensions liées à l’assurance.
Le seul domaine où les données propriétaires pourraient diverger : l’efficacité de l’adaptation pour les populations riches. Les entreprises et les nations riches peuvent avoir des données montrant que l’adaptation fonctionne mieux que ne le suggèrent les modèles publics pour les populations qu’elles servent. Cela améliore l’expérience du monde riche mais ne dit rien sur les 3,8 milliards en dessous du plancher de dignité. Si quoi que ce soit, cela élargit l’écart.