Des scientifiques français comptent sur l'intelligence artificielle pour anticiper les périodes de sécheresse extrême

À l'avenir, les scientifiques le disent, sécheresse et canicule seront plus fréquentes. Mais c'est encore aujourd'hui difficile de les anticiper, d'où l'intérêt porté à l'intelligence artificielle, qui pourrait permettre de mieux prédire les événements météorologiques extrêmes. Des chercheurs du CNRS et de l'ENS Lyon essayent ainsi de mettre au point un outil capable de faire mieux que Météo France en termes de prévisions saisonnières, c'est-à-dire les prévisions à plus d'un mois, qui sont aujourd'hui peu fiables, trop aléatoires. 

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Le manque de données est un obstacle

Ils se heurtent toutefois à un manque de données, puisque ces évènements extrêmes risquent certes de se multiplier mais restent pour le moment rares. Or pour entraîner les algorithmes, il faut leur présenter énormément de chiffres, énormément d'informations. C'est ce que l'on appelle le machine learning.

Pour relever ce défi, les chercheurs français ont pris les cartes météo des années 2000, les températures, les pressions, l'humidité des sols… À partir de ces données ils ont simulé 8 000 années de météo et plus de 8 000 étés différents.

Un espoir pour la production d'électricité

Ce type d'intelligence artificielle vise aussi à nous aider à gérer nos énergies renouvelables : comme pour la météo, il est compliqué d'anticiper la production d'électricité. On l'a vu cet hiver avec les craintes de pénurie. De plus, la part des énergies renouvelables, par définition intermittentes puisque dépendantes de la météo, va augmenter. Éoliennes, panneaux photovoltaïques, hydroélectricité… Un tel outil pourrait là aussi permettre de prévoir bien en amont les conditions météo, et donc adapter le dispositif de production d'énergie.