Google veut révolutionner les prévisions météo avec son modèle d’IA GenCast

Pluies diluviennes en Ardèche au mois d’octobre, inondations dévastatrices à Valence, ou encore, ce week-end du samedi 7 au dimanche 8 décembre, vents violents qui ont fait des ravages dans le nord de la France : ces catastrophes naturelles pourraient bientôt être anticipées avec une grande précision et jusqu’à 15 jours d’avance.

Pour prévoir le temps, il nous faut aujourd'hui simuler tous les mouvements de l’air, de l’humidité et des pressions dans l’atmosphère. Cela demande des calculs extrêmement complexes qui prennent souvent des heures à des supercalculateurs. Mais Google vient de présenter GenCast, un modèle capable d’obtenir des résultats en huit minutes seulement, grâce à l’intelligence artificielle.

Un modèle de plus en plus précis

En analysant 40 ans d’historique météo, le simulateur permet, à partir d’une situation à un instant T, de prévoir très rapidement, des scénarios d’évolution du temps sur 15 jours. Une rapidité qui n'enlève rien à son efficacité et sa précision. Mis à l'épreuve sur plusieurs événements climatiques récents et en compétition avec la référence actuelle - le modèle européen ENS - le supercalculateur formulait de meilleures prévisions sur les 15 jours dans 97% des cas, en particulier pour les phénomènes les plus extrêmes.

Sur les tempêtes tropicales, par exemple, le modèle de Google aurait pu prévenir, en moyenne, 12 heures plus tôt. Il offre notamment une estimation plus fidèle des trajectoires de tempêtes et des grosses pluies, ce qui pourrait offrir plus de temps pour prévenir les populations et les protéger, précise l'étude dont le détail a été publié par la prestigieuse revue scientifique Nature.

Si ces résultats sont très encourageants, le modèle ne devrait pas remplacer ceux actuellement en place. L’intelligence artificielle a en effet besoin d’être nourrie par les données des modèles actuels et de ses différentes stations d’observation sur le terrain. Par ailleurs, les météorologues n’ont pas encore tout à fait confiance en l’IA, qui leur paraît un peu magique, un peu nébuleuse. Ils préfèrent ainsi s’appuyer sur la simulation physique, plus rigoureuse, plus concrète. Il est toutefois probable que les deux approches seront utilisées en parallèle. Le modèle de Google va d’ailleurs être publié en code source libre, ce qui permettra à tous les météorologues de le mettre à l’épreuve et se faire une idée.