Vers Des Prévisions Fiables Au-Delà De Deux Semaines L'application de l'IA à la prévision climatique est récente mais montre déjà un fort potentiel pour remettre en question les méthodes traditionnelles basées sur la physique sur des horizons courts. Les efforts visent maintenant à améliorer les prévisions à moyen et à long terme, là où les approches héritées ont été limitées. Avec une nouvelle puissance de calcul, les modèles visent à dépasser la limite conventionnelle de 10 jours à deux semaines. Les premiers résultats sont encourageants, mais une précision fiable au-delà de 10 à 15 jours n'est pas confirmée.
Des prévisions plus précises pour les événements locaux et Extrêmes La combinaison de l'IA avec la physique atmosphérique et océanique permet d'obtenir une résolution plus fine et une meilleure gestion des phénomènes extrêmes ultra‑localisés. À mesure que le changement climatique intensifie la fréquence et l'ampleur de ces événements, l'ingestion de nouvelles sources de données devient cruciale. Un typhon du Pacifique de 2023 a été mal acheminé par les prévisions officielles vers le nord de Taiwan, tandis que Microsoft affirme que son modèle aurait pu anticiper la trajectoire réelle, une différence qui peut sauver des vies. En surmontant les limites de grille de calcul passées, ces approches affinent les trajectoires et les estimations d'impact local.
Modèles climatiques fondamentaux, contraints par la Physique Les systèmes météorologiques d'IA partagent l'ADN des mégadonnées avec les modèles de langage, mais ne peuvent ignorer la physique. Aurora de Microsoft est l'un des premiers modèles fondamentaux pour le climat, conçu pour ingérer de vastes ensembles de données. Contrairement aux boîtes noires de style ChatGPT, les architectures sont adaptées pour intégrer des connaissances physiques et contrôler la manière dont les données entrent dans le modèle. Cela préserve le réalisme physique, la cohérence et l'explicabilité des prévisions résultantes.
Complémentarité et Incitations dans la Course à la Météo de l'IA L'expertise humaine reste indispensable pour sélectionner les prédicteurs, organiser les données, localiser les sources et vérifier que les résultats restent physiquement cohérents. L'IA complète plutôt qu'elle ne remplace la météorologie traditionnelle, permettant des prévisions fiables basées sur des données de qualité et des mécanismes interprétables. Les géants de la technologie recherchent la météo à la fois pour sa valeur commerciale et parce que les prévisions à court terme sont riches en données, tandis que les horizons à moyen et long terme sont plus difficiles en raison du nombre réduit de cycles observés. Combler l'écart nécessite des équipes qui fusionnent l'expertise climatique et IA pour élaborer des modèles basés sur la physique qui utilisent moins de données et de ressources informatiques.