Le modèle d'IA GenCast de Google vise à révolutionner le secteur des prévisions météorologiques

L'Ardèche a été inondée par des inondations en octobre dernier. Ce week-end, du 7 au 8 décembre, des vents violents ont ravagé le nord de la France.

Aujourd’hui, il faut simuler les mouvements de l’air, l’humidité et la pression atmosphérique pour prévoir le temps qu’il fera. Il faut des heures pour effectuer ces calculs sur des supercalculateurs. Google vient de dévoiler GenCast, un modèle capable de produire des résultats en huit minutes grâce à l’intelligence artificielle.

Un modèle de plus en plus précis

Le simulateur analyse 40 ans de données météorologiques historiques pour prédire rapidement l'évolution du temps sur une période de 15 jours. La rapidité du simulateur n'affecte ni sa précision ni son efficacité. Le supercalculateur a été testé sur plusieurs phénomènes climatiques récents et comparé au modèle européen ENS, qui est la référence standard, il a produit de meilleures prévisions sur 15 jours dans les cas 97%.

Le supercalculateur pourrait prévoir les conditions météorologiques extrêmes, y compris les tempêtes.

Le modèle de Google aurait pu, par exemple, donner des avertissements sur les tempêtes tropicales 12 heures à l'avance. L'étude a montré qu'il était capable de fournir une meilleure estimation de la trajectoire des tempêtes et des fortes pluies, ce qui donnait plus de temps pour alerter et protéger les populations.

Bien que les résultats de ce modèle soient encourageants, il ne doit pas être utilisé pour remplacer les modèles existants. En effet, l'intelligence artificielle doit être alimentée par des données provenant des modèles existants et de leurs différentes stations d'observation sur le terrain. Le fait est que les météorologues n'ont pas encore confiance dans l'intelligence artificielle, qui leur semble un peu magique, ou nébuleuse. Les météorologues préfèrent les simulations physiques, plus rigoureuses et concrètes. Les deux approches sont susceptibles d'être utilisées en parallèle. Le code de Google sera d'ailleurs mis à disposition sous forme de projet open source, afin que tous les météorologues puissent le tester et se faire leur propre opinion.

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