Dans un monde où la météo peut être aussi imprévisible qu'influente, Google DeepMind a présenté GraphCast, une intelligence artificielle météorologique qui prétend redéfinir les normes de précision et de rapidité de la prévision météorologique.
L'annonce de GraphCast m'a immédiatement interpellé. La promesse de livrer des prévisions météorologiques à 10 jours avec une précision sans précédent en moins d'une minute est tout simplement remarquable. En tant que météorologue, je ne peux qu’apprécier l'importance de cet exploit…
Intriqué par les affirmations, j'ai voulu approfondir un peu pour mieux comprendre la technologie de GraphCast. Sa capacité à surpasser la référence industrielle, la prévision à haute résolution (HRES) du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyenne portée (ECMWF), est une affirmation impressionnante. Selon le document publié dans Science, GraphCast excelle non seulement en précision mais fournit également des avertissements plus précoces pour les événements météorologiques extrêmes.
En explorant les principes sous-jacents de GraphCast, j'ai été fasciné par son écart par rapport aux méthodes de prévision météorologique traditionnelles. Contrairement aux approches traditionnelles qui reposent sur des équations physiques complexes traduites en algorithmes informatiques, GraphCast adopte une approche nouvelle qui utilise l'apprentissage profond et les réseaux de neurones graphiques (GNN) pour traiter les données structurées spatialement. La formation du modèle sur quatre décennies de données de réanalyse météorologique ajoute une couche de contexte historique à ses capacités prédictives.
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Les affirmations d'efficacité étaient tout aussi convaincantes – 10 jours de prévisions en moins d'une minute sur une seule machine TPU v4 ; clairement c’est un changement de ligue ! De plusieurs ligues même ! Cependant, il faut noter l'intensité de calcul impliquée dans la phase d’entrainement de GraphCast, qui nécessitait des heures de traitement sur un supercalculateur… Et également constater que l’évaluation porte uniquement sur une comparaison avec le modèle déterministe, et non les modèles ensemblistes.
Alors que nous entamons ce voyage pour explorer l’arrivée de l’IA en météorologie, j'ai hâte de regarder plus en détails les défis que le secteur va rencontrer ainsi que l'avenir de l'IA appliqué à la météorologie. Ensemble, naviguons à cette intersection de l'aspiration et de la réalisation dans le monde de la prévision météorologique via l'IA.