Les dernières inondations en Espagne ont relancé le débat. Comment, avec nos outils de prévision actuels, ne pas prévoir que des pluies torrentielles s’abattraient sur la région de Valencia, inonderaient toute la vallée et provoqueraient la mort de plus de 230 personnes ? Pour éviter ce type de scénario à l’avenir, des chercheurs de Google DeepMind, la société du géant américain spécialisée dans l’intelligence artificielle, ont développé un outil capable de mieux prédire les événements météorologiques.
Leur étude, publiée dans la revue Nature, présente l’outil GenCast. Ce modèle d’intelligence artificielle fonctionne d’une manière complètement différente des modèles de prévisions météorologiques traditionnels. Alors que les bulletins météo que nous connaissons tous, qu’ils soient présentés à la télévision ou à portée de main sur notre téléphone, sont basés sur des modèles dits NWP (Digital Weather Prediction), GenCast se démarque.
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L’avenir de la prévision météorologique réside-t-il dans l’intelligence artificielle ?
Depuis les années 1920, les météorologues utilisent des équations mathématiques et leurs connaissances physiques de l’atmosphère pour élaborer des prévisions. Avec cette méthode, la météo du futur est estimée sur la base de modèles mathématiques appliqués à la météo actuelle. Plusieurs scénarios se dégagent et les experts les combinent pour donner une prévision météo pour les jours suivants.
GenCast emprunte une voie complètement différente pour faire ses prévisions. Ilan Price, l’auteur principal de l’étude, et ses collègues ont entraîné l’IA en lui fournissant les meilleures analyses météorologiques des 40 dernières années. Il serait désormais capable de fournir des prévisions sur 15 jours, pour 80 emplacements à la fois, en seulement 8 minutes, en fonction de ses connaissances et de la météo actuelle.
L’outil développé par Google est plus efficace que les centres météorologiques traditionnels
Les chercheurs ont comparé les performances de GenCast avec celles du Centre européen de prévisions météorologiques à moyen terme, le plus performant actuellement de la planète. Sur 97,2 % des 1 320 prédictions, l’intelligence artificielle a surpassé l’institution mondialement reconnue. Une performance qui pourrait considérablement rebattre les cartes en matière de prévisions météorologiques mais aussi pousser les acteurs du secteur à se tourner vers les modèles d’IA.
Ce n’est pas tout. GenCast semble également très efficace pour prévoir les événements climatiques majeurs, suivre les trajectoires des cyclones et prédire la capacité de production d’énergie éolienne en fonction de la force du vent. Des capacités importantes, voire vitales, alors que la lutte contre le changement climatique et la transition vers les énergies renouvelables deviennent plus urgentes.
