00:02La Terre au Carré, Mathieu Vidard sur France Inter.
00:07Tout va bien dans ce monde, tous les jours dans La Terre au Carré avec le lundi Mathilde Fontaise,
00:12co-rédactrice en chef du magazine Epsilon. Bonjour Mathilde.
00:15Bonjour.
00:15Cette semaine, deux équipes démontrent une amélioration des prévisions météo grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle.
00:21C'est votre sujet ?
00:22Oui, et alors il faut préciser dès le départ que l'utilisation de l'intelligence artificielle pour améliorer les prévisions,
00:28ce n'est pas nouveau, toutes les agences météo font déjà appel à l'IA pour tester leurs modèles.
00:32À Météo France, on appelle ça Arôme IA ou Espresso.
00:36L'idée c'est de compléter la modélisation physique de l'atmosphère avec un apprentissage sur de très grands jeux
00:41de données.
00:41Sauf que jusque-là, ces modèles servaient plutôt à optimiser, à accélérer les calculs,
00:45à mieux représenter les structures fines à fine échelle.
00:49Et là, on a passé un nouveau cap en fait.
00:51Oui, le premier c'est une publie de l'université de Chicago qui concerne la prévision des événements extrêmes.
00:56Les chercheurs n'ont pas conçu de nouveaux modèles.
00:58Ils ont analysé les grands modèles d'IA existants pour tester leur puissance sur un cas particulier.
01:03Les inondations énormes de Dubaï en avril 2024.
01:06Alors il faut se rappeler, ça avait été sans précédent.
01:08La ville s'était retrouvée sous l'eau, l'aéroport, l'un des plus gros du monde avait été mis
01:11à l'arrêt pendant une semaine.
01:12Et à l'échelle de la région, les pluies diluviennes avaient causé 25 morts tout de même.
01:18Ces inondations de Dubaï, c'est l'exemple type d'événements qu'on aimerait prévoir à l'avance
01:23pour mettre les personnes et les équipements en sécurité et évidemment pour organiser les secours.
01:27C'est aussi l'exemple type d'événements très rares, trop rares pour pouvoir être pris en compte par l
01:32'IA comme une donnée d'apprentissage.
01:34Simplement parce que comme ça ne lui est jamais arrivé avant, il n'y a rien dans les archives.
01:37On appelle ça un signe gris, un phénomène météo extrême, physiquement possible,
01:42mais si peu probable qu'on n'en a pas d'observation.
01:44Un signe C-Y-G-N-E, comme l'animal.
01:47Oui, le signe l'animal, c'est ça.
01:49Et pourtant, les chercheurs ont montré que les IAP parviennent à prédire cet événement huit jours à l'avance.
01:55Alors comment ils ont fait en l'occurrence ?
01:56Les modèles ont élargi à l'échelle du globe.
01:59Les chercheurs ont nommé ça la translocation.
02:01Ils parviennent, ces modèles, à apprendre d'événements similaires,
02:05mais qui se sont produits dans d'autres régions du monde.
02:08Et ils prédisent bien la bonne quantité de pluie à Dubaï, 60 mm le fameux 16 avril,
02:13ce qui permet d'envisager, en généralisant l'utilisation de ces modèles,
02:17de prévoir les prochains événements extrêmes.
02:19C'est une démonstration d'efficacité.
02:21Et ce n'est pas la seule prouesse de l'IA,
02:23puisqu'une autre publication est parue quasiment simultanée,
02:26une publication signée d'une équipe du MIT, cette fois,
02:28qui montre qu'un modèle réussit à multiplier par deux la précision des prévisions à long terme,
02:37de deux à six semaines.
02:40Alors avec les événements extrêmes, cet enjeu de la prévision à long terme,
02:43c'est l'autre gros défi, jusque-là, ça paraissait presque impossible.
02:46Au bout de deux semaines, le chaos de l'atmosphère prend le dessus,
02:48c'est le fameux battement d'ailes de papillons.
02:50D'infimes différences dans les conditions météo initiales
02:53peuvent entraîner des différences considérables dans les résultats.
02:56Cette prévision sous-saisonnière était considérée comme un désert de prévisibilité.
03:00Or, là encore, il y a de gros enjeux, on les imagine bien.
03:03On aimerait avoir la météo à deux semaines ou à six semaines pour planifier l'agriculture,
03:07prévoir le gel, la sécheresse pour anticiper la consommation d'électricité,
03:11prévoir les vagues de froid. Et pour la première fois, avec un nouveau modèle d'IA,
03:15des chercheurs démontrent une amélioration par rapport au modèle classique basé sur les moyennes.
03:20Alors les chercheurs ont livré le code, leur modèle est à disposition de toutes les agences météo.
03:24Le service météorologique du Kenya est le premier à avoir commencé à l'utiliser.
03:28Et d'autres demandes sont en cours. Bref, l'IA est en train de briser le chaos.
03:32Merci beaucoup Mathilde Fontaise.
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