Des prévisions météo plus fiables grâce à l’intelligence artificielle
Une étude publiée dans la revue « Science » révèle que les prévisions météo à 10 jours pourraient devenir beaucoup plus fiables grâce à l’intelligence artificielle. Des experts de « Google Deepmind » ont développé un programme baptisé « GraphCast » qui utilise l’apprentissage automatique pour entraîner le modèle à partir de données de réanalyse. Dans plus de 90% des cas, les prévisions sont à la fois plus fiables et plus précises que les méthodes actuelles.
Expérimenté lors du passage de l’ouragan Lee
Lors du passage de l’ouragan Lee, le programme « GraphCast » a réussi à prédire la vitesse et la trajectoire de l’ouragan neuf jours avant, alors que les outils actuels ne permettaient de prévoir que six jours à l’avance. Cette avancée est rendue possible grâce à l’utilisation de l’apprentissage automatique pour modéliser des systèmes dynamiques complexes tels que les conditions atmosphériques.
Des prévisions plus rapides et moins énergivores
L’intelligence artificielle permet désormais d’utiliser un historique de 40 ans de données pour améliorer les prévisions météo. De plus, les prévisions sont calculées en moins d’une minute et sur une seule machine, ce qui est beaucoup plus rapide et moins énergivore que les modèles actuels nécessitant plusieurs heures de calcul sur des supercalculateurs. Cependant, l’intelligence artificielle ne doit pas remplacer complètement les méthodes actuelles, mais plutôt travailler en parallèle pour une plus grande efficacité.
Des prévisions à court terme plus précises
En plus des prévisions à 10 jours, Google a également développé une version à court terme de son programme « GraphCast » qui fait des prévisions continues sur 24 heures. Ces prévisions sont plus précises que celles de la plupart des agences météorologiques. Ce progrès dans les prévisions météo grâce à l’intelligence artificielle est considéré comme incroyable par de nombreux chercheurs en IA.
Source : RCI
