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Un nouveau modèle météorologique basé sur l’intelligence artificielle peut fournir des prévisions à 15 jours avec une précision et une vitesse inégalées, a déclaré un laboratoire de Google, avec des applications susceptibles de sauver des vies à mesure que le changement climatique s’intensifie.
GenCast, inventé par le laboratoire de recherche en IA Google DeepMind basé à Londres, « a montré de meilleures compétences en matière de prévision » que le modèle actuel de leader mondial, a déclaré la société.
Le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) produit des prévisions pour 35 pays et est considéré comme la référence mondiale en matière de précision météorologique.
Mais DeepMind a déclaré que GenCast a dépassé la précision des prévisions du centre dans plus de 97% des 1 320 scénarios du monde réel de 2019 sur lesquels ils ont tous deux été testés.
Les détails de ses résultats ont été publiés dans Nature, une revue scientifique de premier plan.
La présidente du CEPMMT, Florence Rabier, a déclaré que le projet était un « premier pas » vers l’intégration de l’IA dans les prévisions météorologiques, mais qu’il « s’agissait en effet d’un bond en avant ».
À ce stade, il peut être utilisé pour compléter leurs modèles actuels, a-t-elle déclaré. « Nous progressons d’année en année », a-t-elle ajouté. « Toute nouvelle méthode susceptible d’améliorer et d’accélérer ces progrès est extrêmement bienvenue dans le contexte des pressions sociétales extrêmes du changement climatique. »
Le modèle a été formé sur quatre décennies de données de température, de vitesse du vent et de pression atmosphérique de 1979 à 2018 et peut produire des prévisions sur 15 jours en seulement huit minutes, contre les heures qu’il faut actuellement. « GenCast fournit de meilleures prévisions des conditions météorologiques quotidiennes et des événements extrêmes que le système opérationnel supérieur... jusqu’à 15 jours à l’avance", a déclaré un communiqué de DeepMind.
DeepMind a déclaré que GenCast « a constamment surpassé » le modèle de prévision actuel en matière de prévision de chaleur extrême, de froid extrême et de vitesses de vent élevées. « Des prévisions plus précises des risques de conditions météorologiques extrêmes peuvent aider les responsables à protéger davantage de vies, à éviter les dommages et à économiser de l’argent », a déclaré DeepMind.
Les conditions météorologiques extrêmes sont de plus en plus fréquentes et plus graves en raison du changement climatique causé par l’homme.
En août 2023, une série d’incendies de forêt à Hawaï a tué environ 100 personnes. Les autorités ont été critiquées par les habitants qui ont déclaré qu’ils n’avaient reçu aucun avertissement de l’incendie imminent.
Cet été, une vague de chaleur soudaine au Maroc a tué au moins 21 personnes sur une période de 24 heures. Et en septembre, l’ouragan Helene a tué 237 personnes en Floride et dans d’autres États du sud-est des États-Unis.
« Je suis convaincu que les systèmes de prévision météorologique basés sur l’IA continueront à s’améliorer progressivement à l’avenir, y compris une meilleure prévision des événements extrêmes et de leur intensité, pour lesquels il est beaucoup nécessaire de s’améliorer », a déclaré David Schultz, professeur de météorologie synoptique à l’Université de Manchester, qui n’a pas participé à la recherche.
Mais il a ajouté que ces systèmes de prévision reposent sur les modèles de prévision météorologique déjà en cours, tels que ceux exploités par le CEPMMT.
