Les météorologues du National Hurricane Center (NHC) ont commencé cette année à utiliser l’intelligence artificielle pour élaborer leurs prévisions météorologiques. Les outils de prévisions générés par l’IA ont plutôt bien réussi.
Ces nouveaux outils s’ajoutent aux anciens modèles utilisés, sans les remplacer pour le moment, et la présence du météorologue est encore nécessaire afin d’en faire l’analyse.
« Aucun outil, aussi génial soit-il, n’est parfait, surtout en ce qui concerne la météo. Je suis convaincu qu’ils vont nous aider, mais nous en sommes encore aux premiers stades », a déclaré Wallace Hogsett, agent des opérations scientifiques au NHC.
Après le passage de l’ouragan Erin, en août dernier, les scientifiques ont analysé la performance des différents modèles (européen, américain et IA) utilisés pour les prévisions de son parcours et de sa puissance. Le vainqueur a été Google DeepMind, outil d’intelligence artificielle mis sur le marché en juin dernier.
Certains scientifiques considèrent que les prévisions météorologiques des tempêtes et des ouragans pourraient être plus précises et plus rapides avec l’utilisation de l’IA. Cependant, tout n’est pas parfait, et pour comprendre les limites de l’application de l’IA en météorologie, il faut connaître les bases de fonctionnement de ces deux approches.
Les modèles de l’IA ne fonctionnent pas comme les modèles traditionnels. Ces derniers sont construits sur des ordinateurs qui exécutent des milliards d’équations mathématiques pour simuler la physique qui constitue l’atmosphère. C’est ainsi que ces modèles créent des estimations sur la façon dont différents paramètres affecteront les phénomènes météos et prédisent, par exemple, qu’un front froid poussera l’ouragan Erin loin des côtes.
Les modèles de l’IA sont, quant à eux, basés sur l’apprentissage des données existantes, soit la synthèse des descriptions détaillées de la météo dans le monde entier et des analyses approfondies des 40 dernières années. Google DeepMind ne comprend rien à la physique de l’atmosphère. Il fait correspondre des analyses. Mais cela, il le fait tellement bien, qu’il devient un outil fiable.
Toutefois, malgré des résultats prometteurs, l’application actuelle de l’IA à la météorologie n’est pas adaptée pour la prédiction d’événements extrêmes parce qu’elle ne peut se référer qu’aux 40 dernières années de connaissances. Cela est trop peu pour lui donner une capacité de prédiction fiable dans ces cas précis. L’avantage des modèles traditionnels est qu’ils sont basés sur des équations mathématiques éprouvées et résolues.
Il faut savoir que différents modèles fonctionnent mieux pour différentes tempêtes. Il n’y a pas de meilleur modèle, que ce soit DeepMind ou un autre, qui donne une bonne performance à chaque événement météo. C’est pourquoi les météorologues en consultent plusieurs pour faire leurs prévisions. C’est la moyenne de DeepMind sur le cycle de vie complet de la tempête Erin qui a été bonne, mais cela ne signifie pas qu’il a été le meilleur à chaque moment de la tempête.
Pour l’instant, aucun modèle météo n’est suffisant seul pour aider les gens à rester en sécurité sans l’analyse des scientifiques.
