Berliner Boersenzeitung - Google affirme avoir développé une IA très fiable prévoyant la météo sur 15 jours

EUR -
AED 4.126877
AFN 73.042306
ALL 90.732025
AMD 404.675577
ANG 2.011226
AOA 1031.579134
ARS 1738.971927
AUD 1.603809
AWG 2.022704
AZN 1.912106
BAM 1.95229
BBD 2.262572
BDT 139.858543
BGN 1.964081
BHD 0.424037
BIF 3382.411084
BMD 1.123725
BND 1.436018
BOB 13.62039
BRL 6.13565
BSD 1.1234
BTN 106.258009
BWP 15.422448
BYN 3.351973
BYR 22025.002405
BZD 2.259318
CAD 1.569961
CDF 2601.42297
CHF 0.917488
CLF 0.027565
CLP 1084.877862
CNY 7.499232
CNH 7.499491
COP 3628.911315
CRC 510.273478
CUC 1.123725
CUP 26.960527
CVE 111.132095
CZK 24.290654
DJF 199.707855
DKK 7.475244
DOP 68.085395
DZD 152.777141
EGP 61.487944
ERN 16.855869
ETB 184.371571
FJD 2.521868
FKP 0.837477
GBP 0.833744
GEL 2.916069
GGP 0.837477
GHS 13.070384
GIP 0.837477
GMD 83.155249
GNF 9950.58139
GTQ 8.584718
GYD 235.362644
HKD 8.815563
HNL 30.192715
HRK 7.606503
HTG 147.175388
HUF 362.780447
IDR 20367.508602
ILS 3.544114
IMP 0.837477
INR 106.209675
IQD 1703.038043
IRR 2116432.483957
ISK 136.622356
JEP 0.837477
JMD 178.059859
JOD 0.796692
JPY 177.9918
KES 145.994621
KGS 98.269949
KHR 4567.746825
KMF 495.562858
KPW 1011.352108
KRW 1507.206256
KWD 0.349249
KYD 0.936109
KZT 507.706843
LAK 25291.302732
LBP 100595.540231
LKR 373.797934
LRD 190.964957
LSL 18.491582
LTL 3.318067
LVL 0.67973
LYD 7.203049
MAD 10.97367
MDL 20.147597
MGA 5073.832411
MKD 61.568264
MMK 2359.283231
MNT 4043.259132
MOP 9.076995
MRU 45.69503
MUR 52.916348
MVR 17.367167
MWK 1947.863194
MXN 20.912068
MYR 4.566481
MZN 71.817352
NAD 18.491254
NGN 1513.004874
NIO 41.335681
NOK 10.447223
NPR 170.012815
NZD 1.998466
OMR 0.432073
PAB 1.12347
PEN 3.877329
PGK 5.040937
PHP 71.1829
PKR 310.748194
PLN 4.388314
PYG 6811.752889
QAR 4.095536
RON 5.343083
RSD 117.631313
RUB 91.919466
RWF 1653.013274
SAR 4.221091
SBD 9.047913
SCR 15.396763
SDG 675.919172
SEK 10.937015
SGD 1.436845
SHP 0.837788
SLE 25.744358
SLL 23563.948204
SOS 642.039938
SRD 42.211592
STD 23258.830688
STN 24.456464
SVC 9.829327
SYP 14610.667058
SZL 18.481607
THB 37.745134
TJS 10.362784
TMT 3.944273
TND 3.34808
TOP 2.705659
TRY 56.239158
TTD 7.615173
TWD 36.898734
TZS 2977.867942
UAH 51.157821
UGX 4611.790366
USD 1.123725
UYU 45.167987
UZS 13356.747669
VES 1000.15603
VND 28884.779302
VUV 134.253995
WST 3.123178
XAF 655.957
XAG 0.021506
XAU 0.000276541404
XCD 3.036922
XCG 2.024479
XDR 0.794532
XOF 655.957
XPF 119.331742
YER 265.395609
ZAR 18.42306
ZMK 10114.86949
ZMW 22.782835
ZWL 361.838867
SSP 6456.882113
MXV 2.353893
  • AEX

    -15.8300

    1099.02

    -1.42%

  • BEL20

    -65.5900

    5540.72

    -1.17%

  • PX1

    -120.2600

    7843.89

    -1.51%

  • ISEQ

    -301.0700

    14173.37

    -2.08%

  • OSEBX

    -24.9000

    2050.38

    -1.2%

  • PSI20

    -177.8800

    9489.32

    -1.84%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    25.6000

    4516.39

    +0.57%

  • N150

    -55.9300

    4149.48

    -1.33%

Google affirme avoir développé une IA très fiable prévoyant la météo sur 15 jours
Google affirme avoir développé une IA très fiable prévoyant la météo sur 15 jours / Photo: Josh Edelson - AFP/Archives

Google affirme avoir développé une IA très fiable prévoyant la météo sur 15 jours

Un programme d'intelligence artificielle (IA) développé par Google est capable de prévoir la météo sur une période de 15 jours avec une précision inégalée, permettant ainsi de sauver des vies face à la multiplication des catastrophes climatiques, a annoncé mercredi le géant américain.

Taille du texte:

Le modèle GenCast inventé par DeepMind, le laboratoire de recherche en IA de Google basé à Londres, "a montré de meilleures capacités de prévision" que l'actuel modèle de référence, selon Google, dont les chercheurs ont publié l'étude annonçant cette performance dans la revue Nature.

Le Centre européen de prévisions météorologiques à moyen terme produit actuellement des prévisions pour 35 pays et est considéré comme la référence mondiale en matière de précision météorologique.

Mais désormais, relèvent les chercheurs de Google dans leur publication, GenCast dépasse la précision des prévisions du centre dans plus de 97 % des 1.320 désastres climatiques répertoriés en 2019 sur lesquels les deux modèles ont été testés.

Cette avancée est "une première étape" pour intégrer l'IA dans les prévisions météo, a réagi auprès de l'AFP Florence Rabier, la directrice générale de ce centre européen de référence, le CEPMMT.

Pour l'instant, tempère cette spécialiste, cette technologie peut être utilisée pour assister les modèles existants. "N'importe quelle méthode qui peut améliorer et accélérer ce processus est absolument bienvenue, à un moment où le changement climatique exerce une pression sociétale extrême", a-t-elle ajouté.

"Je suis convaincu que les systèmes de prévision météo qui ont recours à l'IA vont encore s'améliorer progressivement, notamment pour faire de meilleures prévisions des phénomènes climatiques extrêmes et de leur intensité, ce sur quoi il y a une grande marge de progression", a déclaré David Schultz, professeur de météorologie à l'Université de Manchester, qui n'a pas pris part aux recherches.

Mais ces systèmes de prévision dépendent des modèles existants, tels que celui exploité par le CEPMMT, a ajouté le chercheur.

Le modèle de Google, entraîné avec des données s'étalant de 1979 à 2018 et portant sur la température, la vitesse du vent et la pression atmosphérique, peut produire une prévision sur 15 jours en seulement huit minutes, contre plusieurs heures actuellement.

Les scientifiques avertissent que les conditions météorologiques extrêmes sont de plus en plus fréquentes et plus graves en raison du changement climatique provoqué par l'homme.

En août 2023, plusieurs incendies à Hawaï avaient tué une centaine de personnes. Les autorités avaient été critiquées pour ne pas avoir alerté à temps la population de l'imminence des incendies.

Cet été, une soudaine vague de chaleur au Maroc a tué au moins 21 personnes en 24 heures. En septembre, l'ouragan Helene en a tué 237 en Floride et dans d'autres États du sud-est des États-Unis.

Or, selon Google, GenCast "a surpassé systématiquement" le modèle de référence actuel en matière de prévision de chaleur extrême, de froid extrême et de vitesses de vents violents.

"Des prévisions plus précises des risques de conditions météorologiques extrêmes peuvent ainsi aider les autorités à protéger davantage de vies, à éviter d'importants dégâts matériels et à économiser de l'argent", souligne Google.

(G.Gruner--BBZ)