Publié le 26 octobre 2023 14h30. L’intelligence artificielle révolutionne la prévision des ouragans, surpassant les modèles traditionnels basés sur la physique. Un modèle développé par Google, DeepMind, s’est distingué par sa précision, ouvrant une nouvelle ère dans la surveillance des phénomènes météorologiques extrêmes.
- DeepMind, un modèle d’IA de Google, a démontré une capacité remarquable à prévoir à la fois la trajectoire et l’intensité des ouragans.
- Les performances du modèle nord-américain GFS (Global Forecast System) ont été particulièrement décevantes cette saison, suscitant des interrogations sur sa mise à niveau récente.
- Les modèles d’IA, comme DeepMind, offrent une rapidité de calcul et une capacité d’apprentissage qui surpassent les modèles traditionnels.
La saison des ouragans 2023 marque un tournant dans le domaine de la prévision météorologique. DeepMind, développé par Google, a surpassé les attentes en offrant des prévisions de trajectoire et d’intensité d’ouragans d’une précision inédite. Cette performance est d’autant plus remarquable qu’elle a été obtenue dès sa première saison d’utilisation. Contrairement à la pratique habituelle, cette première comparaison de modèles n’inclut pas le modèle traditionnel du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT). Cependant, les experts soulignent que le modèle du CEPMMT ne se distingue généralement pas des modèles consensuels d’ouragans, qui combinent les résultats de plusieurs prévisions, et qu’il est donc peu probable qu’il surpasse DeepMind.
DeepMind excelle également dans la prévision de l’intensité des ouragans, c’est-à-dire les fluctuations de leur force. Michael Lowry, spécialiste des ouragans et auteur de la newsletter Eye on the Tropics, souligne l’importance de cette avancée :
« La beauté de DeepMind et d’autres modèles météorologiques similaires basés sur des données et sur l’IA réside dans la rapidité avec laquelle ils produisent une prévision par rapport à leurs homologues traditionnels basés sur la physique qui nécessitent certains des superordinateurs les plus chers et les plus avancés au monde. »
Michael Lowry, spécialiste des ouragans et auteur de Eye on the Tropics
Il ajoute que ces modèles “intelligents”, grâce à leurs architectures de réseaux neuronaux, ont la capacité d’apprendre de leurs erreurs et de s’améliorer continuellement.
Parallèlement à ces progrès, le modèle nord-américain GFS a déçu cette année. Alors qu’il était auparavant considéré comme un outil pertinent pour élaborer des prévisions, il a souvent été ignoré par les prévisionnistes en 2023. Michael Lowry explique :
« On ne sait pas immédiatement pourquoi le GFS a si mal fonctionné pendant la saison des ouragans. Certains ont émis l’hypothèse que l’échec de la collecte de données suite aux coupes gouvernementales aurait pu être un facteur contributif, mais il est probable qu’un tel facteur aurait également affecté d’autres modèles mondiaux basés sur la physique, pas seulement le GFS américain. »
Michael Lowry, spécialiste des ouragans et auteur de Eye on the Tropics
La cause de cette contre-performance reste donc incertaine, d’autant plus que le gouvernement américain est actuellement en situation de “shutdown”, ce qui retarde l’obtention de réponses.
L’échec du GFS pourrait être lié à la mise à niveau de son noyau dynamique, initiée en 2019, qui semble avoir été globalement infructueuse. Il y a dix ans, le GFS était légèrement en retard sur ses concurrents, mais l’écart se creuse désormais rapidement.
En tant que prévisionniste expérimenté, habitué aux modèles traditionnels depuis un quart de siècle, il est difficile de mesurer l’ampleur de ces changements. L’avenir de la prévision des ouragans s’annonce donc marqué par une dépendance croissante envers les modèles d’IA, tels que DeepMind, dont le potentiel d’amélioration est considérable.
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