Au début de la saison des tempêtes de cette année le National Hurricane Center (NHC) américain a annoncé sa coopération avec Google DeepMind le département de recherche en IA de Google pour tester le dernier modèle météorologique IA intégré au processus de prévision des tempêtes.
La coopération entre la NOAA et Google aide la NHC à évaluer rapidement les nouvelles technologies de prévision des tempêtes dès qu'elles apparaissent' a déclaré le directeur de la NHC Michael Brennan.
Selon les National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) des États-Unis après avoir été ajouté à la source de prévisions le modèle de DeepMind donne des résultats supérieurs à certains modèles traditionnels qui sont lourds et prennent du temps.
Un exemple typique est la prévision du super typhon Melissa.
Le modèle de DeepMind et le modèle d'IA européen offrent tous deux aux experts de la NHC une fiabilité inhabituelle : Melissa augmentera à une vitesse fulgurante devenant une super-tempête de catégorie 5 avant de causer de graves dommages à la Jamaïque.
Je suis vraiment impressionné par la capacité de traiter les phénomènes d'augmentation soudaine des niveaux les points faibles de nombreux modèles. Ce que ce modèle montre dans la tempête Melissa est clairement essentiel pour diffuser des avertissements de risque extrêmement élevés' a commenté Matt Lanza administrateur du blog The Eyewall.
La NOAA a déclaré que le modèle de DeepMind est le modèle le plus précis en termes de trajectoire et d'intensité des alertes juste derrière les prévisions officielles de la NHC.
Les modèles de prévision traditionnels tels que le modèle européen ou le modèle GFS américain sont basés sur des équations physiques et atmosphériques complexes qui nécessitent des calculs énormes et de nombreuses heures de fonctionnement.
Pendant ce temps les modèles d'IA comme ceux de DeepMind sont plus rapides et moins gourmands en ressources. Ces modèles prévoient en analysant des décennies de données météorologiques en identifiant les modèles des tempêtes précédentes et en donnant des prévisions en quelques secondes seulement.
L'IA/apprentissage automatique utilise des informations de plus de 40 ans de données atmosphériques avec un cycle de 6 heures/fois pour comprendre comment l'atmosphère change avec le temps' a déclaré le professeur Ryan Torn de l'université d'Albany aux États-Unis expert en modèles météorologiques.
Il a expliqué en outre que lorsqu'il a appris comment l'atmosphère bouge le modèle d'IA n'a besoin que de l'état atmosphérique actuel pour faire des prévisions.
Dans le cas de DeepMind Google a déclaré que ce modèle peut créer des centaines de scénarios météorologiques différents à partir d'un point de départ en quelques minutes tandis que le modèle traditionnel peut prendre des heures.
Bien qu'il apporte de nombreux avantages pendant la saison des tempêtes 2025 les experts estiment qu'il faudra plus de temps pour vérifier avant que le modèle d'IA ne puisse remplacer complètement le modèle traditionnel.
M. Lanza a noté que DeepMind n'a pas encore prouvé sa capacité à prévoir les tempêtes dans le golfe du Mexique en particulier lorsque la saison des tempêtes de cette année est inhabituellement calme.
En ce qui concerne les conditions météorologiques extrêmes et le changement climatique vous devez tenir compte des scénarios inattendus et les modèles d'IA peuvent ignorer ces risques. C'est pourquoi les modèles basés sur la physique restent très importants' a-t-il déclaré.
