La saison des ouragans touche à sa fin, et les experts analysent déjà quels modèles de prévision ont réussi et lesquels ont échoué. Devinez quoi ? DeepMind de Google, le nouveau venu, a complètement écrasé la concurrence.

Bien que le Laboratoire Météorologique de Google DeepMind n'ait commencé à publier des prévisions qu'en juin, il a surpris tout le monde en étant le modèle le plus précis pour prédire où les ouragans se dirigeraient et quelle serait leur force. C'est selon une analyse préliminaire de Brian McNoldy, météorologue et chercheur principal à l'Université de Miami. En revanche, le principal modèle météorologique américain, le Système Mondial de Prévision (GFS), a été le moins performant.

Le Centre National des Ouragans publiera les données officielles sur les performances de chaque modèle dans quelques mois. Cependant, cet aperçu suggère qu'un grand changement dans la prévision des ouragans est à venir. Les modèles basés sur l'IA sont clairement bien meilleurs, il pourrait donc être temps de retirer les modèles traditionnels basés sur la physique.

Le météorologue et journaliste spatial Eric Berger, basé à Houston, a mentionné qu'à l'avenir, nous dépendrons fortement de Google et d'autres modèles météorologiques d'IA. Je pense que cela a tout à fait du sens, car ils sont relativement nouveaux et ont un énorme potentiel d'amélioration dans les années à venir.

La recherche de McNoldy comprend quelques graphiques. Ils montrent la précision des prévisions de trajectoire et des prévisions d'intensité pour les 13 tempêtes nommées dans le bassin atlantique cette saison. Chaque ligne représente un modèle de prévision différent. Plus la ligne est basse, meilleur est le modèle. Le GFS, étiqueté AVNI, est la ligne orange en haut. La NOAA a créé ce modèle au début des années 1980, et le Service Météorologique National utilise toujours une version mise à jour comme principal outil de prévision.

Le GFS a Manqué la Cible

Le météorologue et spécialiste des ouragans Michael Lowry, basé à Miami, a souligné que le GFS avait vraiment gâché sa prévision pour Melissa. Par exemple, l'erreur moyenne de trajectoire sur 5 jours était de plus de 800 kilomètres, car il insistait sur le fait que la tempête se dirigerait vers la mer, mais cela ne s'est jamais produit.

Contrairement au modèle d'IA de Google, le GFS repose sur la physique traditionnelle et les supercalculateurs. Les graphiques mettent vraiment en évidence la différence. Le modèle de Google est tout en bas, prouvant qu'il a surpassé tous les autres modèles, en particulier le GFS. Comme l'a souligné Lowry, la beauté de DeepMind et des autres modèles météorologiques basés sur l'IA, axés sur les données, est la rapidité avec laquelle ils peuvent produire une prévision par rapport aux modèles traditionnels basés sur la physique. Ces anciens modèles nécessitent certains des supercalculateurs les plus chers et les plus avancés de la planète. De plus, ces modèles d'IA peuvent apprendre de leurs erreurs et s'ajuster rapidement.

Prenons l'exemple de l'ouragan Melissa, qui a causé des ravages dans les Caraïbes. Ce n'est qu'un exemple de la façon dont l'augmentation de la température de la surface de la mer rend les tempêtes encore plus puissantes. Alors que le changement climatique rend les ouragans plus dangereux, il est essentiel que les prévisionnistes disposent des meilleurs outils pour prédire leurs trajectoires et leur intensité. Les modèles basés sur l'IA pourraient les aider à s'adapter à un monde qui se réchauffe. Les débuts impressionnants de DeepMind ont définitivement attiré leur attention et pourraient marquer un nouveau chapitre dans la prévision des ouragans.