Existe-t-il un domaine dans lequel l’IA n’aurait pas son utilité ? À mesure que la recherche avance, il semblerait que non. Et c’est plutôt assez logique puisque l’essence même de l’intelligence artificielle est de résoudre des problèmes plus rapidement que les êtres humains. En matière de prévisions météorologiques, l’IA a démontré sa longueur d’avance.
L’actualité : le modèle de DeepMind, filiale de Google, a surpassé les méthodes de prévisions conventionnelles jusqu’à 10 jours à l’avance.
- Ce modèle, baptisé GraphCast AI, « marque un tournant dans la prévision météorologique », assurent les chercheurs de DeepMind auprès de la revue Science.
- Et il semblerait que ça soit vrai. C’est en tout cas ce qu’indique une étude approfondie.
Le détail : GraphCast AI est parvenu à faire des prévisions météorologiques plus précises pour les 3 à 10 jours à venir que le leader mondial, géré par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT).
- Il a surpassé les prévisions dans 90% des 1.380 mesures étudiées, dont la température, la pression, la vitesse et la direction du vent.
- L’IA serait également plus efficace pour prédire les événements graves, tels que les cyclones tropicaux ou les températures extrêmes.
Des fonctionnements différents
Comment le modèle de DeepMind est-il parvenu à surpasser les résultats du CEPMMT ? Tout simplement grâce à l’IA. Les deux ne procèdent pas de la même façon pour faire leurs prévisions et c’est là toute la différence.
- Le CEPMMT utilise la prévision numérique du temps pour faire ses prévisions météorologiques. Il simule « sur un ordinateur l’évolution de l’atmosphère de manière réaliste, plus vite qu’elle ne se déroule dans la réalité », explique le Centre national de recherches météorologiques.
- Les superordinateurs nécessaires pour résoudre des équations basées sur les connaissances scientifiques de la physique atmosphérique mettent plusieurs heures à réaliser ce travail.
- Là où GraphCast AI se base sur l’analyse des données météorologiques recueillies par le CEPMMT ces 40 dernières années pour faire ses prévisions. Il peut « prévoir des centaines de variables météorologiques sur dix jours ».
- Une prouesse qu’il parvient à réaliser en moins d’une minute, contre plusieurs heures pour les méthodes traditionnelles.
- Il se veut donc plus précis et plus rapide, conclut l’étude.
Exit les vieux modèles, place à l’IA ?
Les résultats suggèrent que les méthodes de prédictions traditionnelles sont sur le point d’être remplacées. Mais dans les faits, l’IA n’a pas encore tout à fait sa place dans le secteur.
- Les spécialistes n’ont pas attendu DeepMind pour intégrer, dans une certaine mesure, l’IA dans la prévision météorologique.
- Et si la technologie offre effectivement de nombreux avantages, dont la rapidité d’exécution, elle n’est pas exempte de défaut.
- « Le modèle GraphCast donne une information tous les 25 km contre une information tous les kilomètres selon le modèle de Météo-France le plus précis actuellement », a ainsi souligné Laure Raynaud, chercheuse à Météo-France et coordinatrice des activités IA, auprès de Radio France.
- De plus, l’entraînement de l’IA pour aboutir à des prévisions locales, précises et jusqu’à 10 jours implique des investissements colossaux, ce qui représente bien évidemment un frein à son adoption.
- Même si Matthew Chantry, coordinateur de l’apprentissage automatique au CEPMMT, voit dans l’IA un avantage économique. Du fait qu’elle ne prend qu’une fraction du temps nécessaire aux ordinateurs pour faire ses prévisions, elle consomme beaucoup moins d’énergie.
En résumé : l’IA a une place à se faire dans les prévisions météorologiques, mais à l’heure actuelle, elle n’est pas vouée à remplacer les méthodes traditionnelles pour diverses raisons, dont les coûts que cela implique, mais aussi du fait qu’elle a encore du mal à gérer les incertitudes. L’IA ne doit « pas être considérée comme un substitut aux méthodes traditionnelles de prévision météorologique », mais plutôt comme un système qui « a le potentiel de compléter et d’améliorer les méthodes actuelles », conclut l’étude.