La prévision météorologique a toujours été un art, un jeu d'équilibre entre l'humanité et la nature. Qu'il s'agisse de décider si l'on doit prendre un parapluie, d'optimiser les énergies renouvelables ou de faire face aux événements météorologiques extrêmes, notre soif d'informations météorologiques précises n'a jamais cessé. Cependant, les prévisions météorologiques traditionnelles sont toujours entachées d'incertitudes, dues aux limites de notre observation du système atmosphérique et aux limites inhérentes des modèles de prévision.
Les modèles numériques de prévision météorologique (MNPM) traditionnels reposent depuis longtemps sur des équations complexes de dynamique atmosphérique, tentant de projeter l'état actuel du temps vers le futur. Malgré cela, de minuscules erreurs initiales ont tendance à s'amplifier rapidement, rendant les prévisions à long terme extrêmement difficiles. Le système de prévision d'ensemble (ENS) du Centre européen de prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) était considéré comme le summum dans ce domaine, mais il reste confronté à des défis tels que la lenteur de son exécution et les erreurs de prévision.
Dans ce contexte, l'intelligence artificielle est en train de changer la donne. Un modèle météorologique probabiliste innovant, appelé GenCast, révolutionne les prévisions météorologiques. Ce système basé sur l'apprentissage automatique, entraîné sur des décennies de données météorologiques, est capable de générer des prévisions météorologiques mondiales sur 15 jours en seulement 8 minutes, avec une précision remarquable.
L'originalité de GenCast réside dans son approche de modélisation probabiliste. Contrairement aux modèles traditionnels qui fournissent une seule prévision, il génère plusieurs scénarios météorologiques possibles et quantifie la probabilité de chacun. Cette méthode est particulièrement utile pour les prévisions de phénomènes météorologiques extrêmes, tels que la trajectoire des cyclones tropicaux et l'évaluation de la production d'énergie éolienne. Lors de tests comparatifs, GenCast a surpassé l'ENS sur 97,2 % des objectifs, démontrant des performances impressionnantes.
Sa technologie de base repose sur les modèles de diffusion conditionnelle, une méthode avancée d'apprentissage automatique génératif. En affinant progressivement l'état météorologique et en introduisant un bruit aléatoire, GenCast est capable de simuler des systèmes météorologiques complexes et de générer des résultats de prévision à la fois réalistes et diversifiés. Les données réelles de 2019 ont confirmé ses performances exceptionnelles.
Que signifie GenCast pour les secteurs qui dépendent des prévisions météorologiques ? Cela signifie une évaluation des risques plus précise, une allocation plus efficace des ressources et une meilleure prévention des catastrophes naturelles. De l'agriculture à l'énergie, des transports à la gestion des urgences, des prévisions météorologiques précises apporteront une énorme valeur économique et sociale.
Cependant, le progrès technologique ne s'arrête jamais. GenCast marque une étape importante dans le domaine de la prévision météorologique. Il démontre non seulement le potentiel de l'intelligence artificielle dans la modélisation de systèmes complexes, mais il nous fournit également un outil puissant pour faire face au changement climatique.
Dans un monde plein d'incertitudes, GenCast nous offre une fenêtre sur les possibilités météorologiques futures. Il nous rappelle que face à la nature, nous ne sommes plus de simples spectateurs passifs, mais des acteurs capables de comprendre et de prédire activement.
Article : https://www.nature.com/articles/s41586-024-08252-9
