Apprendre du passé pour mieux prévoir la météo de demain
Gel, orages localisés, pluies intenses… Les phénomènes les plus pénalisants pour l’agriculture sont aussi les plus difficiles à anticiper. Pour améliorer leurs prévisions, les météorologues misent désormais sur l’intelligence artificielle. Mais avant d’apprendre à prévoir le temps, encore faut-il lui apprendre le climat.
En apparence, l’idée paraît surprenante. Pourquoi entraîner une intelligence artificielle (IA) sur des données vieilles de plusieurs décennies alors que l’objectif est de prévoir le temps des prochains jours ? Parce que, comme tout système d’apprentissage, une IA ne peut reconnaître une situation qu’à condition de l’avoir déjà rencontrée. Era5, la mémoire du climat qui nourrit les modèles d’IA C’est précisément le rôle d’Era5, une réanalyse développée par le Centre européen pour les prévisions météorologiques. « Ce programme reconstitue heure par heure l’état de l’atmosphère mondiale depuis 1940 en combinant plusieurs milliards d’observations issues des stations météo, satellites, radiosondages, avions, navires ou bouées avec les modèles numériques », explique Emmanuel Buisson, docteur en physique de l’atmosphère et directeur produits et...
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