L'IA générative est déjà utilisée depuis plusieurs mois dans le domaine des prévisions météorologiques. Mais il semble que cette technologie révolutionnaire progresse beaucoup plus vite que prévu dans cette industrie. Selon une étude publiée dans la revue Science, GraphCast, un nouveau modèle IA devance la technologie utilisée actuellement pour prédire la météo.
Des résultats plus précis en un temps record
De nombreux secteurs d'activité, à ne citer que le transport aérien, dépendent des informations concernant les prévisions météorologiques. En accédant à celles-ci beaucoup plus tôt et de manière plus précise, les entreprises et organisations concernées peuvent optimiser la planification de leur activité. Le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) a produit le High Resolution Forecas (HRS) pour les prévisions météo. Il s'agit de la technologie la plus pointue utilisée aujourd'hui dans ce domaine.
Un nouveau modèle IA vient de battre les performances de ce système de référence de l'industrie. Et, il ne s'agit pas d'un programme IA générative anodin puisqu'il a été conçu par la filiale IA du géant Google, DeepMind.
Baptisé GraphCast, ce modèle peut prévoir, les conditions météorologiques jusqu'à 10 jours à l'avance. Il nécessite une seule machine et prend moins de 60 secondes pour délivrer ces prévisions. Selon l'équipe de DeepMind, avec la technologie du CEPMMT, une telle analyse requiert pourtant des heures de calcul dans un superordinateur doté de centaines de machines.
En comparant les deux systèmes, le modèle AI de Google surpasse le HRES sur environ 90% des mesures qui ont été testées. Et non seulement les prévisions sont rapides, mais elles sont également plus précises.
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Un complément pour les méthodes de prévisions traditionnelles
GraphCast IA est aussi capable d'identifier beaucoup plus tôt les évènements météorologiques extrêmes qui pourraient survenir. Il peut estimer de manière plus précise et plus tôt la trajectoire des cyclones. Ce modèle anticipe aussi plus efficacement la survenue des températures extrêmes. Et, il peut prévoir la présence de rivières atmosphériques susceptibles d'augmenter les risques d'inondations, etc.
Remi Lan, chercheur scientifique chez DeepMind, explique que l'équipe a déployé une version de ce modèle sur le site Internet du CEPMMT en septembre dernier. Et elle est parvenue à générer des informations précises concernant la formation de l'ouragan Lee en Nouvelle-Écosse. Ceci, neuf jours à l'avance contre six avec le HRES.
Pour parvenir à réaliser une telle prouesse, DeepMind a utilisé le machine learning ou apprentissage automatique basé sur un réseau neuronal pour entraîner son modèle IA. L'équipe de cette filiale de Google l'a formé sur les données météorologiques du CEPMMT durant les quatre dernières décennies.
Ces dernières années, les évènements météorologiques se multiplient et s'aggravent en raison du changement climatique. Et souvent, ceux-ci engendrent des pertes humaines considérables ainsi que d'importants dégâts matériels. Les chercheurs de DeepMind affirment que leur modèle révolutionnaire n'est pas destiné à remplacer les méthodes traditionnelles. Celles-ci restent efficaces puisqu'elles ont fait l'objet de tests rigoureux. Néanmoins, GraphCast a tout le potentiel pour les améliorer.
En générant des alertes précoces, ce nouveau modèle AI profitera à de nombreuses organisations et industries, ainsi qu'à des millions de personnes. Ils peuvent ainsi mieux se préparer et prendre les mesures nécessaires en cas de menaces météorologiques.
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