20 novembre 2023

La météo plus fiable grâce à l'intelligence artificielle

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Des scientifiques de Google DeepMind ont développé un programme de prévision météorologique intégrant des capacités d'intelligence artificielle, visant à améliorer les prévisions au-delà de la période de trois jours.

Programme de prévisions météorologiques baptisé GraphCast

Une étude récemment publiée le mercredi 15 novembre dans la revue Science suggère que les prévisions météorologiques à 10 jours pourraient bénéficier considérablement de l'intelligence artificielle. Les chercheurs de Google DeepMind ont développé un nouveau programme de prévisions météorologiques baptisé GraphCast, qui a été soumis à des tests comparatifs avec les meilleures pratiques actuelles. Les résultats sont sans équivoque : dans plus de 90% des cas, les prévisions de GraphCast se sont révélées à la fois plus fiables et plus précises.

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Un exemple concret de la performance du programme a été observé lors de l'ouragan Lee, qui a frôlé les Antilles au début de septembre. GraphCast a réussi à prédire la vitesse et la trajectoire de l'ouragan neuf jours avant qu'il ne soit détecté par les outils météorologiques traditionnels, qui n'avaient identifié le phénomène que six jours avant. Ces résultats suggèrent que GraphCast pourrait devenir un outil précieux pour anticiper les phénomènes météorologiques extrêmes tels que les tempêtes, les canicules ou les pluies diluviennes.

Le logiciel GraphCast a anticipé avec succès la vitesse et la trajectoire de l'ouragan Lee, fournissant des prédictions précises neuf jours avant que l'ouragan ne soit photographié le 7 septembre 2023.

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Intégration de l'intelligence artificielle pour améliorer les processus de prévision.

Tous les météorologues se basent sur des modèles informatiques pour élaborer leurs prévisions à moyen ou long terme, nécessitant une puissance de calcul considérable pour simuler les mouvements complexes des masses d'air et leurs interactions dans l'atmosphère.

L'intégration de l'intelligence artificielle permet une extrapolation à partir d'une base de données météorologiques historiques couvrant une période de 40 ans, tout en préservant la rapidité. Grâce à cette technologie, les prévisions à dix jours peuvent être calculées en moins d'une minute sur une seule machine, une prouesse par rapport aux meilleurs modèles actuels qui requièrent plusieurs heures sur un réseau de supercalculateurs. Ainsi, non seulement cette approche se révèle plus fiable, mais elle se distingue également par sa rapidité et sa moindre consommation d'énergie.

Cependant, il est important de noter que l'intelligence artificielle ne vise pas à remplacer les modèles de prévision existants, mais plutôt à les compléter. Cette technologie démontre son efficacité particulièrement pour les phénomènes météorologiques d'envergure mondiale, tandis qu'elle présente des limitations pour des prévisions plus précises à l'échelle locale.

En réalité, ces deux approches devraient fonctionner de manière synergique, s'alimentant mutuellement, avec l'espoir de fournir des prévisions véritablement fiables au-delà de la période de trois jours. Actuellement, au-delà de ce délai, les prévisions sont souvent qualifiées de "tendances".

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