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Vous pensiez que la météo, c’était juste une appli sur votre téléphone ou une voix monotone à la télé ? Détrompez-vous ! Grâce à l’IA, Google vient de surpasser le leader mondial des prévisions météo. Avec GenCast, son tout nouveau programme, DeepMind prouve que la technologie peut non seulement prédire les caprices du ciel, mais aussi redéfinir la manière dont nous comprenons le climat.
Pendant des décennies, le Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen Terme (ECMWF) et son système ENS ont dominé le terrain grâce à des supercalculateurs à la pointe de la technologie. Mais voilà que Google DeepMind le surpasse. Avec GenCast, Google dépasse les performances d’ENS. Que ce soit pour la météo quotidienne ou les phénomènes extrêmes, les prévisions de ce programme IA sont à la fois plus rapides et plus précises.
Le leader des prévisions météo détrôné par Google
Ainsi, GenCast fait mieux de 20 %, notamment pour des événements extrêmes comme les ouragans et les cyclones tropicaux. Et ce n’est pas moi qui le dis, c’est Ilan Price, chercheur chez Google DeepMind. « C’est un tournant pour l’IA en matière de prévision météorologique », a-t-il affirmé.
Today in @Nature, we’re presenting GenCast: our new AI weather model which gives us the probabilities of different weather conditions up to 15 days ahead with state-of-the-art accuracy. ☁️⚡
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) December 4, 2024
Here’s how the technology works. 🧵https://t.co/PWCNWbQnlU pic.twitter.com/6DTrmn64Jq
Les systèmes classiques du ECMWF utilisent des supercalculateurs pour résoudre des tonnes d’équations physiques, ce qui prend des heures. GenCast, lui, s’appuie sur l’apprentissage automatique et ne met que 8 minutes grâce aux Google TPU.
Quels sont les ingrédients secrets de GenCast ? Ce programme d’IA s’appuie donc sur 40 ans de données météorologiques collectées entre 1979 et 2018. Des variables telles que la vitesse du vent, la température, la pression et l’humidité sont également incluses. C’est pourquoi Gencast est capable de modéliser l’évolution des conditions atmosphériques.
Par ailleurs, l’IA génère ses prévisions par pas de 12 heures, couvrant des zones de 28 km sur 28 km et anticipant les changements météorologiques jusqu’à 15 jours à l’avance. En plus, il produit 50 prévisions ou plus. Cela offre une estimation probabiliste des événements à venir.
Ce programme IA de Deepmind est-il vraiment fiable ?
GenCast peut prévoir les trajectoires des cyclones, où ils toucheront terre, et leur intensité. Il aide aussi les entreprises d’énergie à optimiser leur production, notamment pour l’éolien. Ce programme IA de Google ne peut pas encore remplacer les systèmes traditionnels, certes, mais il les soutient.
Steven Ramsdale, du Met Office, qualifie GenCast de « passionnant ». Et selon Sarah Dance, professeure à l’Université de Reading, « les prévisions météorologiques sont sur le point de connaître un changement fondamental de méthodologie ».
Par contre, la professeure mentionne que « les auteurs n’ont pas répondu à la question de savoir si leur système possède le réalisme physique nécessaire pour capturer l’« effet papillon », la cascade d’incertitudes à croissance rapide, qui est essentielle pour une prévision d’ensemble efficace… Il reste encore un long chemin à parcourir avant que les approches d’apprentissage automatique puissent remplacer complètement les prévisions basées sur le physique ».
Malgré ses prouesses, GenCast ne garantit pas une précision absolue. Même Ilan Price le reconnaît. « Tous les modèles peuvent commettre des erreurs, et GenCast ne fait pas exception », déclare-t-il.
Selon vous, jusqu’où l’IA peut-elle aller dans le domaine des prévisions météo ? Pensez-vous qu’elle remplacera complètement les méthodes traditionnelles ? Partagez vos idées en commentaire !
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