DeepMind, entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle, annonce une révolution dans le domaine des prévisions météo. Son système est plus précis que tous les autres existants à ce jour.
Imaginez que vous souhaitiez prévoir un petit week-end à quelques heures de route de chez vous. Vous réservez un hôtel, prévoyez ce que vous allez faire, regardez les avis de quelques restaurants, vérifiez de combien d’électricité vous allez avoir besoin pour la voiture… et vous finissez par regarder les prévisions météo. Ce serait dommage de faire tout ça pour se retrouver sous la pluie non ? C’est fiable en général, mais si vous regardez maintenant pour dans 8 jours, pas sûr que les estimations se confirment le jour J.
Pas d’inquiétude, l‘intelligence artificielle arrive à la rescousse. Quand on vous dit qu’elle sert à tout ! Celle-ci s’appelle GraphCast. Développée par DeepMind, département de Google spécialisé dans l’IA, elle est annoncée comme une révolution dans le domaine des prévisions météo. Déjà testé, le système GraphCast se révèle plus efficace que le HRES (High-Resolution Forecast), le plus précis existant à l’heure actuelle. En septembre dernier par exemple, l’IA a prévu que l’ouragan Lee allait frapper la Nouvelle-Écosse au Canada 9 jours avant que cela arrive. Les systèmes traditionnels l’ont fait avec 6 jours d’avance.
UNE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PRÉVOIT LA MÉTÉO SUR 10 JOURS PLUS PRÉCISÉMENT QUE TOUT LE MONDE
GraphCast a également été plus précis que HRES quand il fallait prédire où est quand l’ouragan arriverait sur les côtes de la région. C’est d’autant plus étonnant que l’IA n’a pas été spécifiquement entraînée pour cela. On lui a simplement implantée un traqueur de cyclone. De tels résultats pourraient permettre de mieux anticiper les catastrophes naturelles de ce genre et de réduire le nombre de victimes. En revanche, les équipes constatent que GraphCast est moins bon quand il s’agit d’estimer l’intensité de la tornade.
L’intelligence artificielle de DeepMind est aussi la meilleure sur la prédiction du temps qu’il fera dans les 10 jours à venir. Elle est loin d’avoir atteint son plein potentiel, et pour lui permettre d’y arriver, son modèle est depuis peu open-source. Tout le monde peut donc s’en servir pour lui trouver d’autres usages ou simplement faire en sorte que GraphCast ne se trompe jamais quand on s’y fie pour prévoir un barbecue.
Source : Science
