Une meilleure anticipation des phénomènes climatiques extrêmes grâce à l’IA

Novembre 2023, les tempêtes Ciaran puis Domingos frappent les côtes françaises faisant de nombreux dégâts et laissant un grand nombre de foyers sans électricité. Cet été, l’ouragan Beryl, d’une rare violence, a sévi dans l’archipel des Caraïbes puis aux États-Unis.

Ces phénomènes extrêmes semblent se multiplier, mais leur prévision reste encore délicate à mener. Une récente étude a mis en évidence les difficultés rencontrées par les modèles de prévision météorologique à base d’IA, même les plus avancés, pour saisir l’intensification rapide et les vitesses de vent maximales de la tempête Ciarán.

Les modèles régionaux de prévision météorologique – souvent appelés modèles autorisant la convection (CAM – Convection-allowing models) – ont traditionnellement obligé les chercheurs à faire des compromis en matière de résolution, de taille d’ensemble et d’accessibilité financière.

La situation va-t-elle s’améliorer avec les dernières avancées en matière d’IA et de puces ? C’est ce qu’affirme Nvidia avec son programme StormCast destiné à exploiter l’IA dans la recherche sur le climat. Le spécialiste des cartes graphiques pour gamers et maintenant de l’IA a formé StormCast sur trois ans et demi de données climatiques de la NOAA américaine (National Oceanic and Atmospheric Administration).

Des prévisions plus rapides et précises

Bien qu’il n’en soit qu’à ses débuts, StormCast – lorsqu’il est appliqué aux radars de précipitations – offre déjà des prévisions avec des délais allant jusqu’à six heures, qui sont jusqu’à 10 % plus précises que celles de la NOAA. À Taïwan, le National Science and Technology Center for Disaster Reduction utilise les modèles d’IA de Nvidia pour prédire les détails des typhons.

Les résultats de StormCast affichent également une dynamique réaliste de la chaleur et de l’humidité, en prévoyant plus de 100 variables (température, concentration d’humidité, vent…). Les scientifiques peuvent ainsi observer l’évolution d’une tempête en trois dimensions.

Mais Nvidia n’est pas le seul sur les rangs. Google a mis au point le NeuralGCM, un modèle d’IA hybride qui associe l’IA à la physique atmosphérique traditionnelle pour améliorer la précision et l’efficacité des prévisions météorologiques.

Développé en partenariat avec le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ou « European Centre for Medium-Range Weather Forecasts » – ECMWF), Google a entraîné un ensemble de modèles en exploitant les données météorologiques de l’ECMWF de 1979 à 2019.

Ce modèle a démontré des performances supérieures dans la prévision des tendances climatiques à long terme et des conditions météorologiques extrêmes.

L’approche adoptée par NeuralGCM produit des prévisions météorologiques pour deux à 15 jours qui surpassent la précision du modèle physique de référence existant.

Enfin, Microsoft a développé des modèles de prévision à moyen terme en intégrant des algorithmes d’IA avancés à des données météorologiques traditionnelles. L’efficacité de son programme Aurora réside dans son entraînement sur plus d’un million d’heures de simulations météorologiques et climatiques diverses.