Les prévisions météorologiques sont plus précises et détaillées que jamais

L’ère des prévisions météorologiques informatisées a commencé en 1965. Soixante ans plus tard, le Met Office mène une autre révolution technologique, cette fois alimentée par l’intelligence artificielle (IA).

Selon le Financial Times , l’IA contribue à améliorer la capacité à prédire les configurations nuageuses, les précipitations et la température. Plus précisément, cette technologie élargit la gamme de prévisions, des prévisions instantanées ultra-précises en quelques heures, aux prévisions à moyen terme (3 à 15 jours) et est désormais capable de prédire la météo au niveau sous-saisonnier (2 semaines à 2 mois).

« Nous voyons le potentiel d'un véritable changement radical dans la façon dont les prévisions météorologiques sont établies. À certains égards, cela ressemble à l'époque où les humains ont commencé à utiliser les ordinateurs », a déclaré Kirstine Dale, directrice de l'IA au Met Office.

De la prévision numérique à l'IA « de bout en bout »

Auparavant, les prévisions météorologiques reposaient largement sur les prévisions météorologiques numériques, un processus de calcul complexe qui nécessitait des superordinateurs pour traiter des millions d’observations en temps réel. Les systèmes d’IA météorologiques pionniers nécessitent toujours une assimilation intensive des données, mais ils utilisent ensuite l’apprentissage automatique pour faire des prévisions.

L’IA a un impact profond sur le domaine des prévisions météorologiques. Photo : Financial Times.

Les premiers résultats sont très prometteurs. Le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) a déclaré que son premier modèle d'IA, lancé en février, a amélioré la précision d'environ 20 % sur des indicateurs clés tels que la prévision de la trajectoire des cyclones tropicaux.

« La nouvelle technologie d'IA s'appuiera sur les progrès considérables réalisés ces dernières décennies en matière de précision des prévisions. Depuis le début des années 2000, des données satellitaires plus avancées sont disponibles et l'écart de précision entre les hémisphères a disparu », a déclaré Florence Rabier, directrice générale du CEPMMT.

Auparavant, l'ECMWF a également lancé son propre modèle de prévision mondiale basé sur l'IA, appelé AIFS, en octobre 2023.

S'adressant au Washington Post , le météorologue Matt Lanza a qualifié de « folles » les prévisions de l'AIFS pour l'ouragan Francine en septembre. « Il faudrait être fou pour ne pas l’utiliser tous les jours dans sa boîte à outils de prévision », a commenté l’expert.

Ensuite, avec l'ouragan Milton, l'AIFS a indiqué un point d'atterrissage à seulement 21 km avant qu'il n'atteigne la Floride. Suite à cette réalisation, le météorologue Bryan Bennett a déclaré que l’AIFS était « le modèle le plus précis que le monde ait jamais eu ».

Les modèles de prévision météorologique traditionnels nécessitent une grande puissance de calcul et doivent être exploités par des personnes hautement qualifiées. Photo : 7wData.

Cependant, ce n’était que le début de l’ère où l’IA domine ce domaine. Selon le Financial Times , une deuxième génération de systèmes d’IA expérimentaux « de bout en bout » est en train d’émerger, promettant des possibilités encore plus passionnantes.

Ces modèles ignorent l’étape d’assimilation des données et fonctionnent directement avec les observations brutes des satellites et des stations météorologiques pour générer des prévisions mondiales et locales.

« Soudain, nous sommes à un point où un nouveau capteur peut être installé et ces données peuvent être intégrées au modèle très rapidement », explique Scott Hosking du Turing Institute. Hosking estime qu'il existe environ 20 à 30 modèles météorologiques d'IA différents à différents stades de développement, et que ce nombre augmentera rapidement en seulement un an.

Le rôle des météorologues dans le futur

Une question importante est de savoir quel sera le rôle des météorologues à mesure que le monde dépendra de plus en plus de l’IA.

Malgré cela, les responsables du Met Office estiment que l’essor de la technologie ne coûtera pas d’emplois aux humains. Au contraire, les météorologues resteront nécessaires et pourraient même être plus importants que jamais.

Ils devront évaluer les différences entre les modèles d’IA concurrents, jouer un rôle essentiel dans la mise en contexte des chiffres bruts de prévision et communiquer les niveaux de risque et les mesures d’atténuation. En réalité, les données brutes doivent encore être collectées et vérifiées pour détecter d’éventuelles anomalies.

« La technologie transforme notre compréhension de la météo, mais elle constitue un puissant allié aux méthodes de prévision établies de longue date, et non un substitut. Je perçois une relation de plus en plus symbiotique. Nous avons besoin qu'elles travaillent ensemble, en équipe », affirme Kirstine Dale.

Le modèle d'IA prédit la trajectoire de la tempête par rapport à la réalité. Photo : Harvard.

De plus, même si les perspectives de l’IA dans les prévisions météorologiques sont prometteuses, un risque majeur plane : le risque de pénurie de données.

L’administration Trump cherche à réduire considérablement le budget et le personnel de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) des États-Unis. Cependant, la NOAA constitue une source essentielle de données provenant de satellites, de bouées océaniques, de ballons et de radars. Toutes ces données sont librement accessibles aux météorologues du monde entier.

« Toute réduction de la disponibilité des données mondiales est une préoccupation majeure. Je pense que ces réductions sont très dangereuses à l'heure où le climat est en pleine mutation », a déclaré Richard Turner, professeur d'apprentissage automatique à l'Université de Cambridge.

Source : https://znews.vn/du-bao-thoi-tiet-dang-chinh-xac-va-chi-tiet-hon-bao-gio-het-post1554568.html