IA-DeepMind-peut-prédire-il-va-pleuvoir-avec-une-grande-précision

L’IA développée par DeepMind et le Met Office au Royaume-Uni peut prédire la pluie avec plus de précision que les modèles de prévision actuels à très court terme.

Le système DeepMind

La société DeepMind, basée au Royaume-Uni et filiale d’Alphabet, la société mère de Google, a déjà connu un succès retentissant avec des réseaux neuronaux entraînés à jouer au jeu de Go et à étudier le repliement des protéines. Elle a maintenant appliqué son approche d’apprentissage profond aux « prévisions immédiates » de pluie à court terme. Ces prévisions portent généralement sur les deux heures à venir et sont utilisées par les organisateurs d’événements en plein air, les systèmes d’alerte aux inondations et l’industrie aéronautique.

L’équipe de recherche a entraîné un réseau neuronal sur des données radar météorologiques recueillies de 2016 à 2018 et l’a testé en utilisant des données de 2019. Avant 2016, les données radar étaient moins détaillées. Le modèle résultant peut faire des prédictions sur des zones mesurant jusqu’à 1536 kilomètres par 1280 kilomètres et prédire la probabilité de pluie dans une zone donnée de 1km par 1km de 5 à 90 minutes à l’avance en utilisant 5 minutes de données radar historiques.

Une précision de 89 %

Lors d’expériences, l’équipe a comparé les prédictions de l’outil DeepMind à celles de deux outils qui existent actuellement, l’un qui tente de modéliser l’atmosphère à l’aide de mathématiques et l’autre qui utilise également une approche d’apprentissage profond. DeepMind affirme que dans une étude en aveugle menée auprès de 50 météorologues du Met Office, son modèle d’IA a été classé premier pour sa précision dans 89 % des expériences.

Suman Ravuri, de DeepMind, affirme que les modèles actuels de prévisions météorologiques à long terme ont tendance à être basés sur des simulations mathématiques à forte intensité de calcul et sont peu performants à court terme, et que les outils spécialisés de prévision immédiate utilisés pour combler cette lacune laissent place à l’amélioration.

Les outils spécialisés de prévision immédiate utilisés pour combler cette lacune peuvent être améliorés. « [La technologie existante] est vraiment étonnante pour les prévisions météorologiques allant de 6 heures à deux semaines, mais il existe une zone, en particulier entre 0 et 2 heures, dans laquelle les modèles sont particulièrement peu performants », explique-t-il.

Selon M. Ravuri, les humains resteront probablement impliqués dans les prévisions, même si les outils d’IA sont adoptés. « À un moment donné, vous aurez besoin d’experts et d’êtres humains dans la boucle pour qu’ils puissent s’assurer que ce qu’ils comprennent en matière de prévisions est raisonnable et qu’ils puissent ensuite communiquer cela au public », dit-il. « Il est difficile de voir un système automatisé faire tout cela ».

Un outil puissant

Niall Robinson, du Met Office, a déclaré : « cette recherche démontre le potentiel que l’IA peut offrir comme outil puissant pour améliorer nos prévisions à court terme et notre compréhension de l’évolution de nos schémas météorologiques. »

Cette recherche a été publiée dans Nature.

Source : New Scientist
Crédit photo : Pexels