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Cette IA de Google prédit mieux la météo que les systèmes traditionnels

15 novembre 2023
Par Kesso Diallo
GraphCast a surpassé le modèle de référence sur environ 90% des mesures testées.
GraphCast a surpassé le modèle de référence sur environ 90% des mesures testées. ©Leitenberger Photography / Shutterstock

Développé par DeepMind, la filiale du géant spécialisée en IA, GraphCast peut fournir des prévisions météorologiques sur 10 jours en moins d’une minute.

« Le système mondial de prévisions météorologiques sur 10 jours le plus précis au monde ». C’est ce qu’affirme DeepMind, la filiale de Google spécialisée en intelligence artificielle (IA), à propos de son modèle baptisé GraphCast. Il est capable d’établir des prévisions météorologiques à moyen terme plus rapidement et avec plus de précision que le High-Resolution Forecast (HRES), le système de simulation météorologique de référence de l’industrie, produit par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT).

GraphCast a en effet surpassé ce modèle sur environ 90% des mesures testées, selon une étude publiée mardi dans la revue Science. De plus, il est capable de faire des prévisions sur 10 jours en moins d’une minute avec une seule machine alors que cela peut prendre des heures de calcul dans un superordinateur doté de centaines de machines avec le HRES. 

Prédire des événements météorologiques extrêmes

Pour parvenir à un tel résultat, DeepMind a utilisé l’apprentissage automatique. Autrement dit, contrairement aux systèmes traditionnels qui se basent généralement sur la prévision numérique du temps (équations physiques traduites en algorithmes informatiques exécutés sur des superordinateurs), GraphCast utilise des données. Plus précisément, il a été entraîné sur quatre décennies de données de réanalyses météorologiques provenant du CEPMMT.

Le modèle d’IA de DeepMind peut identifier des événements météorologiques extrêmes plus tôt que les systèmes traditionnels, étant capable de prédire des températures extrêmes et la trajectoire des cyclones, mais aussi d’identifier les rivières atmosphériques associées aux risques d’inondation. En septembre par exemple, une version de GraphCast déployée sur le site Web du CEPMMT a prédit avec précision que l’ouragan Lee frapperait la Nouvelle-Écosse près de neuf jours à l’avance, contre six jours à l’avance avec les prévisions traditionnelles.

« GraphCast fait un pas en avant significatif dans l’IA pour la prévision météorologique, en offrant des prévisions plus précises et plus efficaces et en ouvrant la voie pour soutenir la prise de décision essentielle aux besoins de nos industries et de nos sociétés », a déclaré Remi Lam, chercheur scientifique chez DeepMind, dans un article de blog. La filiale de Google a rendu le code de son modèle open source afin que les agences météorologiques et les chercheurs puissent l’utiliser, ce que fait déjà le CEPMMT. DeepMind prévoit en outre d’améliorer GraphCast au fur et à mesure que le climat change et que des données de meilleure qualité sont disponibles.

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Article rédigé par
Kesso Diallo
Kesso Diallo
Journaliste