ENTRETIEN. Météo : "L’intelligence artificielle avait parfaitement anticipé la trajectoire de l’ouragan Lee", affirme le météorologue Joël Collado
L’intelligence artificielle permet-elle des prévisions météorologiques plus fiables ? "Oui", répond d’emblée l’ancien météorologiste Joël Collado, selon qui elle ne pourra toutefois pas supplanter les modèles traditionnels.
En quoi consiste le processus de prévision météorologique ? Quelles sont les principales méthodes utilisées ?
Lorsque vous souhaitez réaliser une prévision météorologique, vous avez deux solutions. Soit vous mettez le nez dehors et vous regardez le ciel, ce qui vous permet d’imaginer qu’il fera tel ou tel temps le lendemain, soit vous pratiquez l’observation globale, qui est une méthode qui permet d’obtenir une sorte d’instantané du temps qu’il fait sur la planète en temps réel. C’est bien sûr la seconde méthode qu’emploient la plupart des services météo dans le monde. Mais celle-ci requiert évidemment des moyens considérables, puisqu’elle fait appel à des satellites, des bateaux, des avions… Une fois ces données collectées, elles sont généralement intégrées à des modèles de prévision numériques, qui, année après année, sont de plus en plus performants.
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— Ministère Écologie Territoires (@Ecologie_Gouv) January 23, 2024
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Les prévisions météo actuelles vous semblent-elles plus fiables qu’il y a 40 ans ?
Tout dépend de quelles prévisions on parle. Celles que l’on obtient aujourd’hui sur notre smartphone accusent encore quelques bugs, mais celles données par Météo-France restent globalement très fiables. D’ici quelques années, ces quelques erreurs seront sûrement gommées.
Quels sont les avantages de l’intelligence artificielle concernant les prévisions météorologiques ?
L’intelligence artificielle est un système qui n’est pas gourmand en informatique : son grand avantage est de pouvoir tourner sur un ordinateur portable, et donc de proposer des prévisions numériques en une minute courant sur une dizaine de jours. Ce que permet en fait cette nouvelle technologie, c’est de fouiller très rapidement dans 40 ans de données et de trouver des situations climatiques analogues à celles que l’on rencontre aujourd’hui. Mais il ne faut pas non plus fantasmer l’IA, ce n’est jamais qu’un modèle de prévision supplémentaire.
Avez-vous en tête des exemples lors desquels l’IA a permis une prévision que n’auraient pas vue les modèles traditionnels ?
On a en effet des résultats qui sont déjà là. Je pense à l’ouragan Lee, un cyclone tropical qui a frappé la côte est des États-Unis l’année dernière, et dont l’intelligence artificielle avait parfaitement anticipé la trajectoire.
L’intelligence artificielle risque-t-elle de rendre caducs les modèles de prévision actuels ?
Je ne crois pas, puisqu’on parle d’un système qui ne peut pas marcher tout seul, qui ne se suffit pas à lui-même. L’IA aura toujours besoin des données issues des méthodes d’observation traditionnelles.
À quel point l’expertise humaine reste-t-elle indispensable ? L’IA risque-t-elle un jour de vider les bureaux de Météo-France ?
Je suis certain que non car plus l’IA sera puissante, capable d’agréger des centaines de modèles, et plus il faudra un être humain derrière pour analyser cette masse d’informations. In fine, le métier de prévisionniste n’est pas directement menacé, mais il se peut que les méthodes de la profession évoluent beaucoup.
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