Google DeepMind a dévoilé une avancée spectaculaire dans les prévisions météorologiques grâce à l’IA. Leur modèle, nommé GenCast, offre des prévisions plus précises sur 15 jours. De plus, GenCast utilise moins de ressources de calcul comparé aux méthodes traditionnelles.
Cette innovation pourrait transformer notre manière de prévoir le climat mondial. Contrairement aux modèles météorologiques classiques, qui résolvent des équations physiques complexes, GenCast adopte une méthode différente. Le modèle analyse directement les données historiques grâce à l’apprentissage automatique. Cette approche réduit la complexité des calculs nécessaires pour générer des prévisions. Ilan Price, chercheur chez DeepMind, explique : « GenCast apprend directement à partir des données météorologiques historiques. ». Cela permet d’améliorer la précision tout en simplifiant le processus.
Moins de calculs, plus de précision
Les modèles traditionnels utilisent des approximations des dynamiques atmosphériques. Cela peut entraîner des erreurs, surtout sur des périodes longues. GenCast, en revanche, produit des prévisions probabilistes. Autrement dit, il estime les conditions les plus probables plutôt que de fournir un seul résultat. Cette méthode réduit le risque d’erreur et rend les prévisions plus flexibles. Ainsi, les prévisions reflètent mieux la réalité dynamique de l’atmosphère.
GenCast se distingue par sa capacité à générer des prévisions globales avec une grande efficacité énergétique. Les coûts de calcul des modèles de prévisions numériques du temps (NWP) traditionnels peuvent rapidement atteindre des centaines de milliers de dollars par an. Ces modèles nécessitent des supercalculateurs avec des dizaines de milliers de processeurs et peuvent prendre des heures pour fournir des résultats.
GenCast, en revanche, ne nécessite que 8 minutes pour produire une prévision de 15 jours, et ce, en utilisant une seule puce Google Cloud TPU v5. Comme l’expliquent Price et Wilson, « chaque prévision de l’ensemble peut être générée simultanément, en parallèle ». De plus, Google Cloud facture les TPU v5 à environ 1 à 3 dollars de l’heure.
Les prévisions probabilistes offrent une vision plus nuancée des phénomènes météorologiques. Cela permet aux météorologues et au grand public de mieux comprendre les conditions à venir. Par exemple, GenCast surpasse l’ENS de l’ECMWF sur 97,2 % des cibles évaluées.
L’intelligence artificielle dans la météo
GenCast ne se contente pas de révolutionner les prévisions météorologiques. Il ouvre également la voie à de nouvelles applications de l’IA dans divers domaines scientifiques. Si ce modèle se généralise, il pourrait devenir un outil clé pour les météorologues et les industries dépendant du climat. L’agriculture et la gestion des catastrophes naturelles pourraient particulièrement bénéficier de ces avancées. Par ailleurs, GenCast facilite la planification des énergies renouvelables grâce à des prévisions plus précises.
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