Google a développé une intelligence artificielle prévoyant la météo sur deux semaines

Présenté mercredi, le modèle GenCast inventé par DeepMind, le laboratoire de recherche en IA de Google basé à Londres, "a montré de meilleures capacités de prévision" que l'actuel modèle de référence, selon Google, dont les chercheurs ont publié l'étude annonçant cette performance dans la revue Nature.

Le Centre européen de prévisions météorologiques à moyen terme produit actuellement des prévisions pour 35 pays et est considéré comme la référence mondiale en matière de précision météorologique.

Mais désormais, relèvent les chercheurs de Google dans leur publication, GenCast dépasse la précision des prévisions du centre dans plus de 97% des 1320 désastres climatiques répertoriés en 2019 sur lesquels les deux modèles ont été testés.

Huit minutes top chrono

Le modèle de Google, entraîné avec des données s'étalant de 1979 à 2018 et portant sur la température, la vitesse du vent et la pression atmosphérique, peut produire une prévision sur 15 jours en seulement huit minutes, contre plusieurs heures actuellement.

"Des prévisions plus précises des risques de conditions météorologiques extrêmes peuvent ainsi aider les autorités à protéger davantage de vies, à éviter d'importants dégâts matériels et à économiser de l'argent", souligne Google.

Une solution qui a ses limites

Cette IA de Google est-elle révolutionnaire? L'émission Forum a posé jeudi la question à Lionel Moret. Ce docteur en physique, à la tête d'une équipe de recherche et développement au sein de MétéoSuisse, répond de manière nuancée: "De manière générale, l'IA en météorologie est révolutionnaire. GenCast est une étape de plus. Mais la révolution a déjà eu lieu avant", souligne le scientifique.

Il explique que les modèles de prédiction classiques contiennent des équations physiques. Ceux basés sur l'IA fonctionnent différemment. "Ces modèles appelés data-driven apprennent en quelque sorte les lois de la physique tout seuls. Il faut leur fournir énormément de données pour qu'ils apprennent cette physique. GenCast a besoin de 40 ans de données", développe-t-il. Ces modèles peuvent certes produire des prédictions rapidement, mais leur entraînement, lorsqu'ils vont "ingérer" la masse d'informations, prend "des semaines de calculs sur les plus gros calculateurs du monde", selon Lionel Moret.

Comme tous les modèles, les IA ont donc des limites. Mais les météorologues commencent à s'en servir. Le physicien indique que MétéoSuisse mène des recherches pour entraîner son propre modèle pour les Alpes.

ami avec ats