GenCast de Google : révolution des prévisions météorologiques

Google a récemment dévoilé GenCast, un modèle d'IA révolutionnaire destiné aux prévisions météorologiques. Selon un article publié dans la revue Nature, GenCast est décrit comme un « modèle d'ensemble à haute résolution », conçu pour améliorer la précision des prévisions météo.

Les prévisions météorologiques précises sont essentielles pour diverses situations, allant de la vie quotidienne à la préparation aux catastrophes, ainsi qu'à l'énergie renouvelable. Avec GenCast, Google dépasse le système de prévision actuellement le plus performant, le modèle ENS de l'ECMWF, en proposant des prévisions jusqu'à 25 jours à l'avance.

GenCast, un modèle de diffusion, fonctionne de manière similaire aux générateurs d'images par IA, mais est spécifiquement ajusté pour la géométrie de la Terre. Il a été formé sur quarante ans de données historiques provenant des archives de l'ECMWF.

Pour évaluer l'efficacité de GenCast, Google a entraîné le modèle sur les données météorologiques historiques jusqu'en 2018, produisant 1 320 prévisions différentes pour 2019, qu'il a ensuite comparées aux résultats du modèle ENS et aux conditions météorologiques réelles. Les résultats ont été convaincants : GenCast s'est révélé plus précis que l'ENS dans 97,2 % des cas, atteignant jusqu'à 99,8 % de précision pour des prévisions allant jusqu'à 36 heures ou plus.

Dans une démonstration saisissante, Google a chargé GenCast de prévoir le parcours du typhon Hagibis qui a frappé le Japon en 2019. Alors qu'à 7 jours d'anticipation, les trajectoires prédites par l'IA étaient assez variées, elles se sont progressivement resserrées en approchant de la date de landfall, correspondant de plus en plus au parcours réel du typhon.

GenCast offre une multitude d'applications : il peut fournir aux collectivités locales davantage de temps pour se préparer face à des conditions météo extrêmes et prévoir les vitesses de vent près des parcs éoliens ou le climat au-dessus des fermes solaires.

En tant que modèle d'ensemble, GenCast génère plus de 50 prévisions, chacune avec des probabilités distinctes. Par exemple, une prévision couvrant une période de 15 jours peut être obtenue en seulement 8 minutes sur un TPU v5 de Google Cloud, alors qu'un modèle traditionnel peut nécessiter des heures sur un superordinateur.

Google propose GenCast en tant que modèle ouvert et partage son code ainsi que ses poids. L'entreprise prévoit de poursuivre sa collaboration avec des agences de prévisions météorologiques et des scientifiques pour améliorer encore davantage les prévisions à venir.