L'IA peut-elle prévoir la météo ?
En novembre 2023, un article paru dans la revue Science a fait grand bruit dans les médias : GraphCast, l'outil d'intelligence artificielle mis au point par Google Deepmind a réussi à surpasser presque tous les outils de prévision météo existants.
Depuis, le recours à l’IA apparaît, aux yeux du grand public, comme la solution miracle pour obtenir des bulletins météo beaucoup plus fiables. D'ailleurs, Google n'est pas la seule entreprise à travailler sur de nouveaux modèles météo par IA. Les groupes Microsoft, IBM et Huawei se sont eux aussi lancés dans la course aux meilleures prévisions météo.
Les experts de Météo France sont toutefois venus nuancer les promesses de l'intelligence artificielle dans le domaine de la météorologie. Le service météorologique national reconnaît que l’IA est un outil précieux. D'ailleurs, elle l'utilise depuis des années ! Depuis les années 1990, les météorologues ont recours à des méthodes d'intelligence artificielle comme l'apprentissage machine pour corriger des prévisions imparfaites. Mais les prévisionnistes de Météo France soulignent aussi les limites de cet outil…
Quelles sont les limites de l’IA pour les prévisions météo ?
Même avec les nouvelles ressources de l'intelligence artificielle, il est encore très difficile de prévoir le temps qu'il fera à moyen et à long terme. L'intelligence artificielle ne permet pas de voir plus loin que les modèles traditionnels.
Si vous voulez connaître les tendances météorologiques à 3 mois, pour programmer vos prochaines vacances par exemple, sachez que même les modèles par IA ne sont pas encore capables de faire des prévisions saisonnières parfaitement fiables.
Comment l’IA peut-elle améliorer les prévisions météo ?
Malgré ses limites, l’intelligence artificielle apporte déjà une aide précieuse aux prévisionnistes au quotidien.
Combinés aux modèles de prévision traditionnels, qui reposent sur des équations physiques, les outils basés sur l’IA permettent de :
• rendre le bulletin météo du jour de plus en plus précis.
• faire une analyse toujours plus fine du changement climatique en cours et réaliser des simulations climatiques plus précises.
• mieux anticiper les événements météorologiques extrêmes.
En confrontant la réalité aux prévisions qui avaient été faites, l'intelligence artificielle est capable de corriger les prévisions a posteriori afin de les rendre de plus en plus précises. Les outils d'intelligence artificielle ne se basent pas sur la physique de l'atmosphère, mais sur un apprentissage statistique des relations entre la météo du jour et celle du lendemain.
L'intelligence artificielle peut aussi aider les prévisionnistes météo à traiter la masse de données qu'ils reçoivent chaque jour, à savoir des centaines de prévisions ainsi que des observations météorologiques en temps réel.
Enfin, l'un des objectifs des météorologues de Météo France est d'utiliser l’IA pour mieux prévoir les catastrophes naturelles et les phénomènes météorologiques qui pourraient faire des dégâts, comme les structures orageuses sévères. L'une de leurs principales missions consiste en effet à établir des bulletins météo et des messages de vigilance pour les citoyens et les services de l'État.
L’IA va-t-elle remplacer les prévisionnistes météo ?
Face à l'essor actuel des outils basés sur l'IA, les prévisionnistes de Météo France doivent-ils craindre d'être remplacés par des intelligences artificielles Même si le bulletin météo pourrait un jour être réalisé par une IA, cela ne va pas arriver dans un avenir proche.
Pour l'instant, l'intelligence artificielle est loin de pouvoir remplacer les modèles de prévision traditionnels. Les modèles par IA ont encore beaucoup à apprendre pour affiner leurs prévisions, surtout à l'échelle locale, et cela va prendre du temps.
Selon Marc Pontaud, directeur de l'enseignement supérieur et de la recherche à Météo France, les deux modèles de prévision météo, par équations physiques et par intelligence artificielle, vont probablement cohabiter au cours des dix prochaines années.
À plus long terme, tout dépendra des progrès que les modèles par IA auront réalisés. Mais, pour les prévisions météo comme dans d'autres domaines, la complémentarité entre l'expertise humaine et la puissance de calcul des machines sera sans doute l'approche la plus efficace.
