L’intelligence artificielle facilite la prédiction de la formation et surtout de la trajectoire des ouragans et autres tempêtes tropicales qui frappent les côtes des États-Unis en particulier. Des systèmes extrêmement rapides et déjà relativement efficaces montrent maintenant des résultats prometteurs.
Les grandes entreprises technologiques comme les sociétés américaines Google et Nvidia, ainsi que Huawei en Chine, travaillent sur le développement de nouveaux modèles météorologiques alimentés par l’IA. Ces modèles sont actuellement testés pendant la saison des ouragans, qui se déroule de mai à novembre, avec une activité maximale généralement observée d’août à octobre, selon la région.
Ces modèles ont été conçus pour générer des prévisions très rapidement, en quelques minutes seulement, contrairement aux modèles traditionnels qui peuvent prendre des heures à calculer. En général, les résultats semblent déjà prometteurs, selon un rapport de Wired.
Par exemple, avec l’ouragan Lee, qui a récemment frappé le Maine aux États-Unis et les provinces du Nouveau-Brunswick et de la Nouvelle-Écosse au Canada, la trajectoire de la tempête a été prédite avec précision.
Cependant, ces systèmes sont loin d’être infaillibles. Par exemple, ils ne sont pas encore capables de prédire des événements extrêmes ou de quantifier avec précision les précipitations futures.
Contrairement aux modèles météorologiques traditionnels, basés sur des observations passées ou en temps réel de facteurs tels que la température, le vent et l’humidité, ceux basés sur l’IA fonctionnent sur l’apprentissage automatique à partir de décennies de données atmosphériques physiques, à partir desquelles ils sont entraînés à reconnaître des schémas. C’est seulement le début, et ces modèles seront enrichis au fil du temps avec de nouvelles données, afin d’améliorer les versions futures.
En tout cas, l’IA produit déjà des prévisions extrêmement rapides, avec des projections faites en quelques minutes. Même si les résultats sont parfois encore approximatifs, ils peuvent aider les météorologues à anticiper certaines catastrophes.
