Google DeepMind AI vient d’humilier les météorologues humains

L’IA est-elle sur le point de vaincre l’humanité ? En tout cas, GraphCast, l’IA de Google DeepMind vient de réaliser un exploit. L’outil était capable de prédire les conditions météorologiques avant les spécialistes du domaine.

Les conditions météorologiques sur la planète connaissent des changements imprévisibles. Même les outils les plus efficaces ont un peu de mal à prédire ces événements avec précision. Mais GraphCast, l’IA de Google Deepmind pourrait résoudre ce problème. Ces derniers exploits ont surpris le monde entier. Par exemple, cet outil a pu anticiper un ouragan en Nouvelle-Écosse trois jours avant les méthodes traditionnelles.

Précision exceptionnelle combinée à une rapidité de fonctionnement

Selon les spécialistes, GraphCast AI est capable de prévoir les conditions météorologiques 10 jours à l’avance. Les outils traditionnels sont loin derrière cet exploit. Et cette conclusion a été tirée après des tests spécifiques. Les scientifiques ont comparé GraphCast au modèle européen de prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF). Ils ont comparé les deux innovations sur 1 300 zones d’analyse. GraphCast était précis dans 90 des 1 300 variables données.

L’IA de Google DeepMind est alors un outil de référence pour prévoir les conditions météorologiques dans la troposphère terrestre. Il pourra mieux étudier les températures de l’air avec précision. L’IA a également fait ses preuves dans l’anticipation de phénomènes dangereux comme les ouragans ou les chaleurs extrêmes.

Google Deepmind AI se concentre sur l’apprentissage automatique pour atteindre ces performances exceptionnelles. GraphCast dresse ses prévisions via des données météorologiques conséquentes. Effectivement, L’IA utilise l’intelligence de quatre décennies, d’où la précision des résultats. L’outil combine ensuite ces informations avec des équations basées sur la physique.

« Une fois formé, GraphCast est extrêmement bon marché utiliser. On pourrait parler de 1000 fois moins cher en termes de consommation d’énergie » Matthew Chantry, spécialiste du Machine Learning, ECMWF.

GraphCast cartographie la surface de la planète avec un million de points de grille. A chacune de ces zones, l’IA prédit la température, la direction et la vitesse du vent. Il analyse également la pression et l’humidité moyennes au niveau de la mer. Le réseau de neurones examine ensuite toutes ces données avant de tirer des conclusions. Et ces calculs s’effectuent en moins d’une minute.

Cependant, GraphCast présente certains inconvénients. Lors des épreuves, l’outil a eu un peu de mal à prédire les conditions météorologiques typiquesues, comme les précipitations. Les experts doivent alors combiner la méthode classique et GraphCast pour avoir des prédictions précises à tous les niveaux.

Une question de concurrence

Le domaine de la météorologie a connu un développement rapide ces dernières années. Les géants de la haute technologie ont tous publié des outils puissants pour améliorer les prévisions d’événements.

Pangu-Weather de Huawei et FourcastNet de Nvidia ont déjà fait leurs preuves. GraphCast a également apporté sa contribution à ce secteur.

« GraphCast est actuellement en tête de la course parmi les modèles d’IA », a déclaré Aditya, informaticien à l’Université de Californie.

Mais malgré la concurrence, ces outils peuvent se combiner pour donner les meilleurs résultats possibles.