Des prévisions météo plus fiables grâce à l’IA ?

Les prévisions météorologiques bénéficient désormais de l'intelligence artificielle pour anticiper les trajectoires des ouragans et autres phénomènes climatiques extrêmes. En effet, les modèles d'intelligence artificielle, développés par des géants technologiques tels que NVIDIA, Huawei et Google DeepMind, affichent des performances prometteuses en améliorant la précision des prévisions et en accélérant le processus.

Actuellement, la saison des tempêtes et des ouragans sert de terrain d’expérimentation pour faire entrer le monde de la prévision météorologique dans une nouvelle ère. Par exemple, des modèles d'IA ont été utilisés pour prédire la trajectoire de l'ouragan Lee, classé en catégorie 5, qui a balayé le nord des Antilles avec des vents atteignant 270 km/h au cours du mois de septembre. Ces essais ont donné des résultats d'une précision remarquable. Lorsque l'ouragan se dirigeait vers la Nouvelle-Écosse, l'intelligence artificielle avait déjà anticipé sa trajectoire. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui s'appuient sur des modèles de physique atmosphérique pour prédire les mouvements des ouragans, les nouvelles générations de modèles basés sur l'IA adoptent une approche différente.

Au lieu de se concentrer sur la physique, ces modèles apprennent et évoluent à partir de décennies de données atmosphériques en possession des scientifiques, ce qui leur permet de produire des prévisions plus rapides et plus précises, même si des améliorations sont encore nécessaires. Cependant, il convient de noter que les modèles d'IA ont leurs limites, avec une fâcheuse tendance à minimiser les valeurs extrêmes, et éprouvent des difficultés à prédire les précipitations.

Les experts saluent l'efficacité de ces modèles, car ils peuvent générer rapidement plusieurs scénarios, améliorant ainsi la capacité d'anticipation des ouragans en quelques minutes seulement. Cependant, en ce qui concerne la fiabilité et la précision, les modèles d'IA peinent encore à rivaliser avec leurs homologues basés sur la physique.

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