une révolution pour la prévision

GenCast est le nom du nouveau modèle présenté par Google DeepMind qui semble capable de faire mieux que les outils de prévisions météorologiques actuels. Retour sur un phénomène qui pourrait entraîner un grand changement dans ce secteur. Explications.

Comment ça marche ?

Cette IA fonctionne sur le principe du machine learning. Pour l’entraîner, les chercheurs lui ont fourni des données météorologiques de 1979 à 2018. Il les utilise pour tenter de prédire ce qui va se passer dans le futur. En cela, GenCast diffère des modèles traditionnels qui s’appuient sur des superordinateurs et résolvent des équations complexes pour tenter de simuler la physique de l’atmosphère.

Cette méthode semble s’avérer payante. Ainsi, GenCast a été comparé au système ENS utilisé par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF). Il a fait mieux que ce dernier dans 97,2% des cas selon des données datant de 2019.

Parmi les points forts de cette technologie : sa capacité à prédire les trajectoires des catastrophes climatiques, comme les cyclones, et leur apparition en prévenant plus en avance. Cela représente un avantage majeur à l’heure où ces événements risquent de se multiplier en raison du changement climatique.

GenCast peut également produire ses prévisions sur 15 jours en seulement huit minutes, alors que des systèmes comme l’ENS prennent parfois plusieurs heures.

IA disponible en open Source

Petit bémol cependant, GenCast a été comparé à une version antérieure de l’ENS qui s’est améliorée depuis. Cela dit, DeepMind affirme avoir évalué son IA sur des données de 2020 et 2022 avec des conclusions similaires.

Ces innovations sont accueillies avec prudence par les météorologues qui restent des scientifiques intéressés par la physique, comme le rappelle Le bord. Conscient de ce problème, Google DeepMind a décidé de publier le code de son IA en open Source sur GitHub. L’idée est de laisser des experts s’approprier cette technologie afin de renforcer son impact social et son utilité.

Pour en savoir plus sur ce sujet, vous pouvez relire cet article où nous avons tenté de comprendre pourquoi l’application météo de nos smartphones iOS et Android fait si souvent des erreurs. Vous pouvez également en savoir plus sur les projets d’IA de Météo France ici.