Microsoft révolutionne les prévisions météo avec son intelligence artificielle Aurora
Microsoft a développé un modèle d’intelligence artificielle (IA) nommé Aurora, capable d’améliorer significativement la précision et la rapidité des prévisions météorologiques, tout en réduisant les coûts liés à ces opérations. Cette avancée, rapportée dans la revue Nature, promet une véritable révolution dans le suivi de la qualité de l’air, des phénomènes climatiques, et la trajectoire des cyclones tropicaux exacerbés par le changement climatique.
Une IA plus performante et économique que les méthodes traditionnelles
Aurora se distingue par sa capacité à fournir des prévisions météorologiques jusqu’à 10 jours à l’avance, avec une précision supérieure à celle des centres opérationnels actuels, comme le National Hurricane Center aux États-Unis. Contrairement aux modèles classiques basés sur des principes physiques fondamentaux (conservation de la masse, du mouvement et de l’énergie), qui nécessitent une puissance de calcul immense, Aurora a été entraînée uniquement sur des données historiques, ce qui permet un gain de vitesse et une réduction drastique des coûts informatiques.
Selon l’étude, les coûts de calcul de ce modèle sont plusieurs centaines de fois inférieurs à ceux des méthodes conventionnelles, ce qui pourrait faciliter une adoption plus large dans le monde entier.
Une avancée majeure dans la prévision des cyclones
Le modèle Aurora excelle surtout dans la prédiction des trajectoires de cyclones. En 2023, il a correctement anticipé tous les ouragans, surpassant ainsi les centres de prévision officiels. À titre d’exemple, il avait prévu quatre jours à l’avance l’impact exact du typhon Doksuri sur les Philippines, contrairement aux prévisions officielles qui le situaient plus au nord.
Aurora a également surpassé le modèle de référence européen pour les prévisions à 10 jours, le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT), dans 92% des cas, offrant des prévisions à haute résolution sur des zones d’environ 10 km².
Une tendance mondiale vers l’intégration de l’IA dans la météorologie
Cette innovation s’inscrit dans une dynamique globale, avec des développements similaires tels que le modèle Pangu-Weather de Huawei. Plusieurs agences météorologiques, dont Météo-France, explorent également leurs propres modèles d’apprentissage automatique parallèlement aux méthodes classiques.
Florence Rabier, directrice générale du CEPMMT, souligne l’importance croissante de ces systèmes, notant que leur premier modèle d’apprentissage, disponible depuis février, consomme jusqu’à 1 000 fois moins de ressources informatiques que les modèles physiques, bien qu’il fonctionne encore à une résolution moindre.
Un avenir prometteur pour la météorologie grâce à l’IA
Le professeur Paris Perdikaris, coauteur de l’étude, évoque une « ère de transformation » pour les sciences atmosphériques. Son objectif est de concevoir des systèmes capables d’utiliser directement les observations issues des satellites et stations météorologiques, afin de fournir des prévisions très précises et localisées partout dans le monde.
Avec Aurora, le futur de la prévision météo devient plus rapide, précis et accessible, offrant aux autorités et populations un outil crucial pour mieux anticiper les phénomènes climatiques extrêmes et réduire leurs impacts.
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