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Cette IA est capable de prévoir où il va pleuvoir 1 h 30 à l'avance

·2 min de lecture

Le champ d’investigation de DeepMind, l’intelligence artificielle de Google, ne cesse de s’élargir. Après avoir battu les meilleurs champions de jeu de Go, l’IA s’est attaquée à la détection du cancer, à la structure des protéines, ou encore l’optimisation de la consommation énergétique des centres de données. C’est aujourd’hui dans la prévision météo que s’illustre DeepMind, avec la publication dans Nature d’un outil d'apprentissage profond appelé DGMR capable de prédire la probabilité de pluie dans les 90 prochaines minutes – l'un des défis les plus difficiles de la prévision météorologique. L’algorithme a pu non seulement prédire l’emplacement des chutes de pluie, mais aussi leur étendue, leur durée, leur mouvement et leur intensité entre 5 et 90 minutes à l’avance. Jusqu’à présent, les meilleures prévisions n’allaient pas au-delà de six à huit heures.

Prévision météo : combien de temps à l'avance peut-on prévoir le temps ?

Pour affiner sa prévision, DeepMind s’est formée sur des milliers d’images radars, prises en instantané tout au long de la journée. Ils ont ensuite fourni ces données à un réseau génératif profond de type GAN, similaire à ceux utilisés pour créer de faux visages sur Internet par exemple. Dans ce cas, le DGMR a appris à générer de faux instantanés radars qui ont poursuivi les séquences réelles. Pour tester son approche, les ingénieurs ont demandé à 56 météorologues du Met Office (le service de prévision météo britannique) d’évaluer le DGMR dans une approche à l’aveugle, et le modèle s’est révélé plus exact que les deux méthodes concurrentes (simulation physique et IA rivale) dans 89 % des cas.

Régulièrement, et malgré les alertes rouges, les pluies diluviennes causent des dégâts considérables sur les populations et les infrastructures. Des prévisions plus affinées permettraient une meilleure anticipation de ces phénomènes et pourraient éviter des pertes humaines.

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