Un nouveau domaine est en train d'être menacé par l'intelligence artificielle : la météorologie. Avec une précision impressionnante, ce nouveau modèle peut faire des miracles.
GraphCast : prédire le temps sans équations physiques
GraphCast, fruit de l'ingéniosité de Google DeepMind, représente une percée dans le monde des prévisions météorologiques. Ce modèle d'IA surpasse les systèmes conventionnels en fournissant des prévisions plus rapides et plus précises jusqu'à dix jours à l'avance. Ce qui est fou, c'est que GraphCast n'a pas besoin de connaissances physiques ou d'un superordinateur, la grosse différence par rapport aux méthodes existantes.
Contrairement aux systèmes météorologiques traditionnels qui reposent sur la prévision numérique du temps (PNT) alimentée par des équations physiques complexes, GraphCast utilise le deep learning, en se servant des données météorologiques historiques remontant sur plusieurs décennies, le modèle apprend les relations de cause à effet, et permet une réduction significative du temps et des ressources nécessaires pour réaliser les prédictions.
L'efficacité de GraphCast va au-delà de la simple précision des prévisions météorologiques. Le modèle d'IA peut détecter de manière proactive des événements météorologiques extrêmes tels que les cyclones tropicaux ou les vagues de chaleur. Cette capacité peut offrir des avantages significatifs en termes de préparation aux catastrophes naturelles et de protection des communautés.
Une évaluation approfondie a été réalisée en comparant GraphCast au modèle européen HRES, le leader actuel. GraphCast a surpassé le HRES dans plus de 90% des 1 380 variables examinées, démontrant sa supériorité, particulièrement pour les prévisions stratosphériques. Difficile de ne pas voir le potentiel.
Les limites de cette IA sont bien réelles =
Malgré ses succès, GraphCast présente certaines limites, notamment dans la représentation des incertitudes à long terme. La transparence sur la fiabilité et la probabilité d'écarts reste enconre un défi. Cependant, l'équipe de recherche de Google DeepMind considère ce modèle d'IA comme un complément aux méthodes traditionnelles plutôt qu'une substitution totale.
Bien qu'il ne puisse pas encore remplacer entièrement les modèles numériques existants, il ouvre la voie à une amélioration considérable des méthodes de prévision actuelles. Cette avancée démontre que l'IA peut jouer un rôle crucial dans l'avenir de la météorologie, et cela ajoute encore un sujet clivant à la liste des domaines qui sont impactés par la montée en puissance de l'intelligence artificielle. C'est quelque chose qui se répétera de plus en plus à l'avenir ; or, ce genre de technologie pourrait littéralement sauver des vies s'il s'améliore et devient disponible librement partout dans le monde.