L'intelligence artificielle au cœur de la prévision régionale
Depuis janvier 2024, le Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM) et le LabIA de Météo-France travaillent conjointement sur un ambitieux projet : intégrer l'intelligence artificielle (IA) dans la modélisation météorologique régionale. Bien que l'IA ait déjà prouvé son efficacité pour des prévisions de grande échelle, son application à des échelles plus fines, comme celles traitées par le modèle AROME, constitue une innovation inédite.
Le résultat ? Un premier prototype de modèle basé sur l'apprentissage profond, capable de prévoir des événements météorologiques à l'échelle régionale, avec des résultats déjà prometteurs.
La méthode de l'apprentissage profond
Les modèles météorologiques traditionnels, comme AROME, reposent sur des équations physiques complexes pour simuler le comportement de l'atmosphère. Le modèle basé sur l'IA, quant à lui, adopte une approche différente : il apprend à partir de grands ensembles de données à établir des relations entre l'état actuel de l'atmosphère et son évolution future, sans nécessiter une connaissance physique explicite.
Cette méthode, appelée apprentissage profond, utilise des réseaux neuronaux pour traiter d'énormes volumes de données et fournir des prévisions cohérentes.
Une précision intéressante
Les chercheurs ont testé ce prototype sur des événements météorologiques passés, comme les orages violents du 18 juin 2023. Les comparaisons entre les prévisions du modèle AROME et celles du modèle IA montrent des résultats très similaires, confirmant la capacité de ce dernier à prédire avec précision l'évolution des structures météorologiques.
Laure Raynaud, chercheuse au CNRM, souligne :
"Nos travaux confirment la capacité de ces nouveaux modèles à faire évoluer les structures météorologiques de façon cohérente. "
Des perspectives prometteuses pour la météorologie locale
Bien que ce modèle soit encore en phase expérimentale, ses applications pourraient révolutionner les prévisions météorologiques. En réduisant les besoins en calculs physiques complexes, les modèles basés sur l'IA pourraient permettre des prévisions plus rapides, tout en maintenant, voire en améliorant, leur précision.
À terme, ces technologies pourraient transformer la manière dont les prévisions sont élaborées, en s'adaptant encore mieux aux spécificités régionales et aux événements extrêmes.
