Google DeepMind et Google Research ont lancé WeatherNext 3, un modèle météo par IA capable d’améliorer la précision des prévisions de précipitations jusqu’à 60 % grâce à l’intégration de données satellite en temps réel.
À l’heure où les événements météo extrêmes bouleversent chaînes d’approvisionnement et production d’énergie, la capacité à prévoir la pluie à l’échelle du quartier et de l’heure devient un enjeu économique autant que climatique.
Google DeepMind et Google Research ont présenté WeatherNext 3, un nouveau modèle de prévision météorologique fondé sur l’intelligence artificielle.
Ce modèle sera progressivement intégré à Search, Google Maps et Gemini afin d’alimenter leurs fonctionnalités météo.
WeatherNext 3 comble les limites qui freinaient jusqu’ici les modèles météo par IA, à savoir la finesse des prévisions et la fiabilité des estimations de précipitations. Le modèle prédit désormais les principales variables météorologiques avec une résolution pouvant atteindre 5 kilomètres, contre 25 kilomètres pour son prédécesseur WeatherNext 2. Les prévisions, auparavant actualisées toutes les six heures, le sont désormais toutes les heures.
D’après les évaluations réalisées avec l’outil de comparaison Operational WeatherBench, WeatherNext 3 devance en précision les modèles de deep learning développés par Microsoft, Nvidia et le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT).
Il surpasse également les prévisions classiques du service météorologique national américain et du CEPMMT.
Pour améliorer ses performances, Google a également augmenté la taille du modèle, dont le nombre de paramètres est 2,4 fois supérieur à celui de WeatherNext 2.
L’entraînement s’appuie désormais sur les données issues de stations météorologiques spécifiques, ce qui permet des prévisions locales plus fines.
Le modèle exploite par ailleurs des données satellite collectées en temps réel, intégrées heure par heure pour actualiser plus fréquemment les prévisions. Contrairement aux modèles précédents, qui reposaient surtout sur des données météorologiques déjà retraitées, WeatherNext 3 élargit le recours direct aux observations brutes.
Le recours à l’IA permet de produire des prévisions météorologiques plus rapidement et à moindre coût que les méthodes numériques classiques, qui nécessitent des supercalculateurs pour résoudre les équations physiques de l’atmosphère, un processus long et onéreux. L’IA, elle, apprend des schémas à partir de données météo historiques, ce qui réduit la charge de calcul nécessaire aux prévisions.
« La météo est un système chaotique, où de petits écarts commencent à s’amplifier fortement », a expliqué Ferran Alet, chercheur chez Google DeepMind, cité par TechCrunch.
Il a précisé que l’apprentissage automatique permet de résoudre le problème consistant à approximer des phénomènes physiques complexes à partir d’informations incomplètes et de ressources de calcul limitées, en apprenant des schémas récurrents à partir de grands volumes de données.
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