Publié le 18 novembre 2025 11h00:00. Google DeepMind et Google Research dévoilent WeatherNext 2, un nouveau modèle d’intelligence artificielle capable de générer des prévisions météorologiques avec une rapidité et une précision accrues, promettant des informations plus fiables pour les particuliers et les professionnels.
- WeatherNext 2 génère des prévisions huit fois plus rapidement que les modèles précédents.
- Le modèle est capable de créer des centaines de scénarios météorologiques possibles à partir d’un seul point de départ.
- WeatherNext 2 est déjà intégré à des services Google tels que la recherche, l’Assistant Gemini et l’application Météo Pixel.
Google a franchi une nouvelle étape dans la prévision météorologique avec le lancement de WeatherNext 2, son modèle d’intelligence artificielle le plus avancé à ce jour. Développé conjointement par les équipes de Google DeepMind et de Google Research, ce nouveau système promet de révolutionner la manière dont nous anticipons les phénomènes météorologiques, en offrant des prévisions plus rapides, plus précises et plus détaillées.
L’un des principaux atouts de WeatherNext 2 réside dans sa capacité à générer des centaines de scénarios d’évolution météorologique possibles à partir d’une seule situation initiale. Alors que les modèles traditionnels nécessitent des heures de calcul sur des superordinateurs, le nouveau modèle de Google peut produire chaque prévision en moins d’une minute sur un processeur TPU (Tensor Processing Unit). Cette rapidité permet aux météorologues de mieux se préparer aux événements extrêmes et d’anticiper les scénarios les plus défavorables.
Au cœur de WeatherNext 2 se trouve une technologie innovante appelée Réseau Génératif Fonctionnel (RGF). Cette approche ajoute un « bruit » contrôlé à l’architecture du modèle, permettant de maintenir les prévisions physiquement réalistes et cohérentes. Par exemple, si le modèle prédit une température élevée dans une zone donnée, il estimera également correctement les variations associées d’humidité et de pression atmosphérique.
Selon le blog officiel de Google, WeatherNext 2 surpasse son prédécesseur sur 99,9 % des paramètres surveillés, tels que la température, le vent et l’humidité. Les prévisions sont précises sur un horizon de 0 à 15 jours, avec une résolution horaire, offrant ainsi des informations beaucoup plus précises pour la planification des activités quotidiennes.
Ce qui distingue particulièrement WeatherNext 2, c’est sa capacité à prédire des systèmes complexes à partir de données météorologiques individuelles. Le modèle n’apprend que des éléments isolés, comme la température en un point précis ou la vitesse du vent à une certaine altitude, mais il parvient néanmoins à anticiper des phénomènes à grande échelle, tels que des vagues de chaleur ou la production attendue des parcs éoliens.
La technologie WeatherNext est déjà intégrée à plusieurs services Google, notamment la recherche Google, l’Assistant Gemini, l’application Pixel Weather et l’API Météo de Google Maps Platform. Dans les semaines à venir, les nouvelles prévisions basées sur ce modèle seront également disponibles directement dans l’application Google Maps.
Pour les utilisateurs, WeatherNext 2 se traduit avant tout par des prévisions plus fiables pour organiser leurs journées. Le modèle permet d’évaluer plus précisément le risque d’événements extrêmes, ce qui est utile non seulement pour les particuliers, mais aussi pour les entreprises qui doivent prendre des décisions concernant les itinéraires aériens, les chaînes d’approvisionnement ou l’organisation d’événements en plein air. Google a d’ailleurs déjà testé cette technologie dans le cadre de prévisions expérimentales de cyclones, aidant ainsi les agences météorologiques à prendre des décisions éclairées sur la base d’un large éventail de scénarios possibles.
WeatherNext 2 représente donc une avancée significative dans le domaine de la prévision météorologique, combinant vitesse de traitement, précision et capacité à modéliser différents scénarios. Cet outil pourrait bien transformer la façon dont nous interagissons avec les prévisions météorologiques.
Faites-vous confiance aux prévisions de recherche Google ou de Pixel Weather ?
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