{"id":140735,"date":"2023-12-03T14:37:28","date_gmt":"2023-12-03T14:37:28","guid":{"rendered":"https:\/\/yogaesoteric.net\/?p=140735"},"modified":"2023-12-03T14:38:47","modified_gmt":"2023-12-03T14:38:47","slug":"lia-de-google-predirait-mieux-la-meteo-et-ses-evenements-extremes-que-les-outils-de-prevision-habituels","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/yogaesoteric.net\/fr\/lia-de-google-predirait-mieux-la-meteo-et-ses-evenements-extremes-que-les-outils-de-prevision-habituels\/","title":{"rendered":"L\u2019IA de Google pr\u00e9dirait mieux la m\u00e9t\u00e9o et ses \u00e9v\u00e9nements extr\u00eames que les outils de pr\u00e9vision habituels"},"content":{"rendered":"<p>Selon une \u00e9tude publi\u00e9e dans <em>Science<\/em>, le programme d\u2019intelligence artificielle, d\u00e9velopp\u00e9 par Google DeepMind, pr\u00e9dirait mieux les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques que les outils de r\u00e9f\u00e9rence en la mati\u00e8re dans 90 % des cas \u00e9tudi\u00e9s. Mais il s\u2019articule aussi avec les m\u00e9thodes conventionnelles.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https:\/\/yogaesoteric.net\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/140227_1-1.jpg\" \/><\/p>\n<p>Le temps est bon, le ciel est bleu, et une IA se met aux pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9o, en mieux. Une nouvelle \u00e9tude publi\u00e9e dans <a href=\"https:\/\/www.science.org\/doi\/10.1126\/science.adi2336\"><em>Science<\/em><\/a> s\u2019attarde sur le GraphCast, un nouvel outil pr\u00e9visionnel bas\u00e9 sur l\u2019intelligence artificielle et d\u00e9velopp\u00e9 par DeepMind (Google). L\u2019\u00e9tude met en avant des meilleurs r\u00e9sultats que les mod\u00e8les conventionnels, m\u00eame les plus performants.<\/p>\n<p>Son fonctionnement aurait presque l\u2019air simple. Entra\u00een\u00e9e \u00e0 l\u2019aide des donn\u00e9es du Centre europ\u00e9en pour les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques \u00e0 moyen terme (ECMWF en anglais), recueillies sur pr\u00e8s de quarante ans, GraphCast g\u00e9n\u00e8re une pr\u00e9diction de la m\u00e9t\u00e9o six heures plus tard. Cette nouvelle pr\u00e9diction sera elle-m\u00eame r\u00e9utilis\u00e9e pour r\u00e9aliser une nouvelle estimation, de nouveau six heures plus tard, et ainsi de suite.<\/p>\n<p><strong>60 fois plus rapide<\/strong><\/p>\n<p>GraphCast ferait m\u00eame mieux que l\u2019outil de l\u2019ECMWF dans 90,3 % des cas. L\u2019intelligence artificielle a notamment pr\u00e9dit l\u2019arriv\u00e9e de l\u2019ouragan Lee en Nouvelle-Ecosse (Canada) trois jours plus t\u00f4t que ses concurrents historiques. Plus pr\u00e9cise, GraphCast est \u00e9galement plus rapide. Le mod\u00e8le jusqu\u2019ici utilis\u00e9 n\u00e9cessitait une heure de calculs sur des super ordinateurs tr\u00e8s puissants pour g\u00e9n\u00e9rer des estimations sur les dix prochains jours. La machine prenait en compte de nombreuses \u00e9quations physiques et variables m\u00e9t\u00e9orologiques (vents, temp\u00e9rature, humidit\u00e9\u2026.\u2026), des calculs \u00e0 multiplier un nombre immense de fois \u00e0 l\u2019\u00e9chelle terrestre.<\/p>\n<p>Le GraphCast mise, lui, sur la reconnaissance de motifs pr\u00e9existants, appliqu\u00e9e tout de m\u00eame sur plus d\u2019un million de points g\u00e9ographiques, et l\u00e0 encore avec plusieurs variables. Il analyse un \u00e9l\u00e9ment m\u00e9t\u00e9orologique \u00e0 un instant donn\u00e9 et recherche l\u2019\u00e9v\u00e9nement le plus \u00e0 m\u00eame d\u2019arriver ensuite. Une approche qui lui permet d\u2019estimer la m\u00e9t\u00e9o des dix jours \u00e0 venir en une seule minute. Avec un dispositif moindre \u00e9galement : un seul TPU, ordinateur bien plus puissant que la moyenne mais de taille similaire.<\/p>\n<p>Il ne s\u2019agit pourtant pas d\u2019enterrer les mod\u00e8les habituels, du moins pas dans l\u2019imm\u00e9diat. L\u2019\u00e9quipe de chercheurs au c\u0153ur du projet admet elle-m\u00eame en conclusion de sa recherche l\u2019importance des m\u00e9thodes conventionnelles, \u00e0 l\u2019origine m\u00eame des donn\u00e9es exploit\u00e9es par l\u2019IA. \u00ab <em>Notre approche ne doit pas \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme un substitut aux m\u00e9thodes traditionnelles de pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique, qui ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9es pendant des d\u00e9cennies, test\u00e9es rigoureusement dans de nombreux contextes r\u00e9els, et qui offrent de nombreuses caract\u00e9ristiques que nous n\u2019avons pas encore explor\u00e9es. <\/em>\u00bb Mais avec de tels r\u00e9sultats, l\u2019IA repr\u00e9sente en partie l\u2019avenir de la m\u00e9t\u00e9orologie.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>yogaesoteric<br \/>\n3 d\u00e9cembre 2023<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Selon une \u00e9tude publi\u00e9e dans Science, le programme d\u2019intelligence artificielle, d\u00e9velopp\u00e9 par Google DeepMind, pr\u00e9dirait mieux les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques que les outils de r\u00e9f\u00e9rence en la mati\u00e8re dans 90 % des cas \u00e9tudi\u00e9s. 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