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Météo et IA : l’ère des prévisions plus rapides, plus précises et plus accessibles

L’intelligence artificielle, nouveau levier pour la météo

Le 12/06/2025 à 12:17 0

Dans Le coin expert

La prévision météorologique entre dans une nouvelle ère grâce à l’intelligence artificielle (IA). Des outils prometteurs, développés tant par les agences publiques que par le secteur privé, redéfinissent la rapidité et la précision des prévisions tous horizons, des orages locaux aux tendances climatiques à long terme.

Des modèles IA plus rapides, moins gourmands

Le Centre américain pour l’IA météo de la NOAA multiplie les projets en ce sens : IA appliquée à la modélisation climatique, à l’analyse des précipitations, aux courants océaniques ou encore à la prévision des tornades  . Ces modèles permettent des prédictions souvent aussi fiables que les systèmes traditionnels, mais bien plus rapides et performants économiquement.

En Europe, le centre européen de prévision (ECMWF) a également lancé son service opérationnel IA. Le résultat est probant : à certains horizons, la précision dépasse celle des modèles physiques classiques de 20 % .

 

Des succès remarqués dans le suivi des phénomènes extrêmes

La startup américaine Aurora, soutenue par Microsoft, a démontré que son modèle basé sur l’IA pouvait surperformer les systèmes officiels pour la prévision de trajectoires cycloniques, avec une précision 20 à 25 % supérieure . Quant à Google DeepMind, il propose avec GraphCast des prévisions globales sur dix jours, souvent plus précises que les modèles classiques .

 

Ce que cela change sur le terrain

  • Alerte rapide sur les événements extrêmes : des orages violents aux tornades, les prévisions peuvent désormais être plus réactives.
  • Coût réduit, accès facilité : ces modèles fonctionnent sur des serveurs beaucoup plus modestes, ce qui ouvre la porte à une diffusion plus large, y compris dans des pays en développement  .
  • Complément aux modèles existants : l’IA ne remplace pas la science physique, mais elle apporte un renfort précieux dans les cas difficiles ou coûteux pour les modèles traditionnels.

 

Les défis à venir

  • Fiabilité sur les événements rares : les modèles IA peuvent "sous-estimer" leur intensité  , car ils manquent d’exemples historiques.
  • Conservation de données libre et ouverte : la multiplication des acteurs privés pose la question du partage des données  .
  • Supervision humaine indispensable : même les meilleurs modèles IA, comme ceux de la NOAA ou ECMWF, demandent une validation humaine régulière  .

 

Conclusion

Grâce à l’IA, la météo gagne en vitesse, précision et accessibilité. Les outils comme Aurora, GraphCast ou ceux développés par la NOAA représentent un tournant historique. Le défi désormais est de garantir transparence, coopération mondiale et renforcement des compétences humaines pour superviser et corriger ces modèles de nouvelle génération.

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