Google développe un programme météo plus fiable grâce à l'introduction d'une intelligence artificielle
Des chercheurs de Google Deepmind ont mis au point un programme de prévisions météo agrémenté d'intelligence artificielle et vont améliorer les prévisions à plus de trois jours.
Une étude publiée mercredi 15 novembre dans la revue Science conclut que les prévisions météo à 10 jours pourraient devenir beaucoup plus fiables grâce à l’intelligence artificielle. Des chercheurs de Google Deepmind ont mis au point un nouveau programme de prévisions météo baptisé GraphCast. Depuis quelques mois, il est mis à l’épreuve face à ce qu'il se fait de mieux aujourd’hui en la matière. Et le résultat est sans appel : dans plus de 90% des cas, ses prévisions sont à la fois plus fiables et plus précises.
Lors de l’ouragan Lee qui a frôlé les Antilles début septembre, le programme a prédit sa vitesse et sa trajectoire, neuf jours avant, alors qu’avec les outils traditionnels, on n’avait rien vu venir avant six jours. Il pourrait donc devenir très précieux pour anticiper les phénomènes météo extrêmes comme les tempêtes, les canicules ou les pluies diluviennes.
Introduction d'intelligence artificielle pour augmenter les calculs prévisionnels
Tous les prévisionnistes météorologues s’appuient sur des modèles informatiques pour leurs bulletins à moyen ou à long terme. Ce sont des modèles qui ont besoin d’une énorme puissance de calcul puisqu’ils doivent simuler tous les mouvements de masses d’air et toutes leurs interactions dans l’atmosphère.
L’introduction de l'intelligence artificielle permet d'extrapoler à partir d’un historique de 40 ans de données météo, sans perdre en rapidité. Grâce à elle, les prévisions à dix jours sont d'ailleurs calculées en moins d’une minute et sur une seule machine, là où les meilleurs modèles ont besoin aujourd’hui de plusieurs heures sur un réseau de supercalculateurs. Donc, non seulement c’est plus fiable, mais c’est aussi plus rapide et finalement moins énergivore.
L’intelligence artificielle ne va pas pour autant remplacer les modèles de prévisions actuels. Il faut plutôt la voir comme un complément. C’est une technologie qui semble très efficace pour les phénomènes mondiaux à grande échelle. Mais qui l’est beaucoup moins pour des prévisions plus granulaires, plus locales.
En fait, les deux méthodes devraient fonctionner en parallèle, se nourrir l’une et l’autre, pour peut-être enfin nous donner des prévisions vraiment fiables au-delà de trois jours. Aujourd’hui, à plus de trois jours, on parle de "tendances".
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