Amélioration des prévisions météorologiques

Canicule historique : Un défi climatique

En juin 2021, le monde a été témoin d’un événement météorologique sans précédent qui a frappé le nord-ouest du Pacifique américain et le sud-ouest du Canada. Une canicule intense a vu des températures grimper jusqu’à 43°C, marquant un tournant significatif dans la perception des phénomènes climatiques extrêmes. Cette vague de chaleur a causé des désagréments quotidiens pour les habitants de cette région et a mis en évidence les limites actuelles des méthodes de prévision. Les conditions atmosphériques sont souvent changeantes et imprévisibles, rendant même les prévisions les mieux établies incapables de s’étendre au-delà de dix jours. Cette situation soulève des questions urgentes sur notre capacité à s’adapter à des événements climatiques de plus en plus fréquents et intenses.

Dans ce contexte, les météorologistes se trouvent avec des outils jugés souvent insuffisants. Bien qu’ils aient recours à des modèles adjoints pour évaluer la sensibilité des prévisions, ces modèles se montrent gourmands en ressources et limitent la fenêtre de prévisibilité à environ cinq jours. Cette situation laisse une zone grise en ce qui concerne les préparations aux situations d’extrême urgence, où des décisions stratégiques doivent être prises rapidement. La canicule de juin 2021 illustre la nécessité importante d’améliorer nos capacités de prévision pour notre sécurité collective et notre bien-être économique.

Vers des prévisions plus précises : Le potentiel du deep learning

Pour repenser notre approche des prévisions météorologiques, les chercheurs se tournent vers des solutions innovantes telles que le deep learning. Dans une étude révélatrice publiée dans la revue *Geophysical Research Letters*, des chercheurs ont évalué l’application de ces technologies avancées afin d’améliorer la précision des prévisions sur une période de dix jours. Les résultats de cette étude sont frappants : grâce à des approches basées sur le deep learning, les erreurs de prévision ont été significativement réduites, avec une diminution de 94 % des erreurs notées lors de cette canicule de juin.

Ces nouvelles méthodes reposent sur des algorithmes sophistiqués qui apprennent à partir de vastes quantités de données météorologiques. En utilisant des modèles développés par des entreprises de pointe telles que Google (GraphCast) et Huawei (Pangu-Weather), les chercheurs ont pu tester et affiner des techniques qui pourraient transformer les prévisions météorologiques. Ce développement représente un changement de paradigme dans la façon dont il est possible d’anticiper et de réagir face à des conditions extrêmes, en rendant possible l’extension des prévisions jusqu’à 23 jours à l’avance. Une avancée qui pourrait modifier notre rapport à la météo, du simple bulletin aux stratégies de gestion des catastrophes.

Les implications d’une prévision améliorée sur notre quotidien

L’amélioration des prévisions météorologiques grâce au deep learning présente des répercussions profondes et multiformes sur notre quotidien. En étant en mesure d’anticiper des événements extrêmes avec une meilleure précision, il pourrait y avoir une réduction significative des dommages matériels et humains. Par exemple, des alertes précoces sur une tempête imminente ou une vague de chaleur pourraient permettre aux communautés de se préparer adéquatement, d’évacuer des zones à risque, ou même de réorganiser des activités économiques critiques.

Les entreprises telles que :

• l’agriculture
• le tourisme
• les infrastructures

pourraient également bénéficier de ces nouvelles prévisions. L’agriculture, en particulier, pourrait s’ajuster plus efficacement à la variabilité des conditions climatiques, optimisant ainsi les rendements et réduisant les pertes. Le secteur du tourisme pourrait préparer des plans d’action appropriés pour éviter des situations de surpopulation en période de chaleur accablante, préservant ainsi la sécurité des visiteurs et la qualité des services offerts.

Enfin, les gouvernements et les organisations humanitaires pourraient mieux allouer leurs ressources, en anticipant les besoins des populations vulnérables face à des conditions extrêmes. L’intégration de le deep learning dans les prévisions météorologiques représente un progrès technologique et un enjeu essentiel pour notre résilience face aux défis climatiques croissants. Cela rappelle à quel point la science et la technologie sont des alliées dans la lutte pour un avenir durable et sûr.

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2024GL110651

Simone

Simone, rédactrice principale du blog, est une passionnée de l’intelligence artificielle. Originaire de la Silicon Valley, elle est dévouée à partager sa passion pour l’IA à travers ses articles. Sa conviction en l’innovation et son optimisme sur l’impact positif de l’IA l’animent dans sa mission de sensibilisation.