Résumé :
Selon un rapport de la National Public Radio (NPR) du 26 octobre, les prévisionnistes des ouragans s'appuient de plus en plus sur l'intelligence artificielle pour faire des prévisions, affirmant que cette technologie change rapidement l'ensemble du domaine. Lorsque le premier ouragan de la saison des ouragans dans l'Atlantique s'est formé ce mois-ci, les prévisions de trajectoire d'un modèle d'intelligence artificielle ont dépassé celles des modèles traditionnels.
Début octobre, l'ouragan Isaias a touché terre près de Destin, en Floride, aux États-Unis, avec une intensité d'ouragan de catégorie 2. Les modèles de prévision conventionnels prévoyaient initialement qu'il continuerait vers l'ouest en direction du sud-est de la Louisiane. Et le modèle d'intelligence artificielle de Google DeepMind avait raison dès le début : l'ouragan frapperait la partie ouest de l'enclave de Floride.
"Google DeepMind, en particulier, s'est révélé être un modèle de référence au cours des dernières années." a déclaré Michael Lowry, météorologue principal et expert en ouragans à Miami qui a conseillé l'Agence fédérale de gestion des urgences et le National Hurricane Center. "Ce modèle est de loin le meilleur modèle informatique que nous ayons jamais vu. C'est tout."
Le National Hurricane Center des États-Unis a intégré les modèles Google DeepMind dans ses prévisions officielles pour la première fois depuis l'année dernière. D'ici la fin de la saison des ouragans dans l'Atlantique 2025, ce sera déjà l'un des meilleurs modèles pour prédire la trajectoire et l'intensité des tempêtes, a déclaré Brian McNoldy, chercheur sur les ouragans à l'Université de Miami. Souvent, les nouveaux modèles nécessitent des années de polissage après leur introduction. "C'est quelque chose auquel nous ne sommes pas habitués : un nouveau modèle qui vient d'arriver est rapidement devenu le meilleur modèle", a déclaré McNoldy. "Il a été classé n°1 presque dès ses débuts, ce qui est tout un exploit."
Les modèles d'ouragans traditionnels basés sur des lois physiques s'appuient sur des données atmosphériques en temps réel mesurées par des satellites et des avions, telles que la température, l'humidité, la pression atmosphérique et le cisaillement du vent, puis utilisent des équations complexes pour prédire la trajectoire possible et l'intensité de la tempête. Le modèle d'IA fonctionne très différemment : il s'appuie davantage sur l'histoire, identifiant des modèles en analysant des milliers d'ouragans passés et les données atmosphériques qui les accompagnent.
"Le modèle d'IA ne sait en fait rien de l'atmosphère autre que l'image actuelle." Lowry a déclaré: "En dehors de cela, il ne s'appuie pas sur les équations régissant le mouvement atmosphérique, c'est-à-dire les lois de la physique, pour faire des prédictions." Lowry a souligné que la plupart des personnes qui conçoivent et développent ces modèles ne sont même pas des météorologues : « Ce sont des ingénieurs logiciels qui développent des réseaux neuronaux. » Le soi-disant « réseau neuronal » est un ensemble d’algorithmes informatiques qui imitent le cerveau humain et sont entraînés à trouver des modèles dans d’énormes quantités de données.
Ces modèles ressemblent ainsi à une « boîte noire ». "Nous ne savons pas pourquoi ils font les choses correctement et nous ne savons pas pourquoi ils se trompent", a déclaré Lowry. Pour les météorologues, s'appuyer sur un système qu'ils ne comprennent pas entièrement peut être déstabilisant, en particulier lors de tempêtes, lorsque des millions de personnes peuvent se fier à ses prévisions. "Cela nous met un peu mal à l'aise parce que nous voulons savoir pourquoi vous avez obtenu la bonne réponse", a déclaré McNoldy. "Et j'ai l'impression que nous ne savons pas – du moins, je ne sais pas."
Cependant, tous les modèles d'IA ne fonctionnent pas bien. Lowry a déclaré qu'il existe un grand nombre de modèles d'IA de prévision météorologique non testés sur le marché. Les deux modèles qui se sont révélés jusqu’à présent les plus précis, bien qu’avec leurs propres défauts, sont des modèles développés par Google DeepMind et le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme, basé au Royaume-Uni.
En prédisant la trajectoire d'Isaias, le modèle d'IA de Google DeepMind a battu les modèles physiques traditionnels, mais il n'a pas réussi à prédire l'intensité de la tempête. Des photos prises par l'Associated Press le 10 octobre montrent des personnes récupérant des objets d'une péniche effondrée à Destin après l'ouragan Isaias.
Les prévisionnistes du National Hurricane Center utilisent plusieurs modèles éprouvés, à la fois intelligents et traditionnels, pour produire des prévisions officielles. "Chaque tempête présente des défis de prévision différents", a déclaré Michael Brennan, directeur du National Hurricane Center. "C'est pourquoi nous adoptons une approche globale, en utilisant un mélange des meilleurs modèles." Et c'est toujours aux gens d'interpréter les résultats de ces modèles et de décider quoi dire au public. Lors d'un ouragan actif, le National Hurricane Center publie des mises à jour toutes les six heures. Les modèles eux-mêmes changent parfois radicalement entre les mises à jour, et les prévisionnistes doivent traduire ces prédictions bancales en orientations claires sur lesquelles les gens peuvent agir.
«L'une des grandes valeurs apportées par les prévisionnistes humains est la continuité», a déclaré Brennan. "Nous utilisons notre expertise et notre compréhension pour traduire les prévisions d'ouragans en informations sur les catastrophes, et c'est à cela que les gens doivent vraiment prêter attention."
Les scientifiques s'attendent à ce que la technologie progresse rapidement. Brennan a déclaré que le modèle Google DeepMind devait encore être amélioré. Il a surpassé les autres modèles pour suivre la trajectoire d'Isaias, mais était inférieur aux prévisions mitigées du National Hurricane Center pour évaluer l'intensité de la tempête. L'équipe de Brennan fournit régulièrement des commentaires à Google DeepMind pour l'aider à améliorer le modèle. Google n'a pas répondu aux questions de NPR à ce sujet.
« L'avenir des prévisions est en constante évolution », a déclaré Brennan, et « cela n'a jamais été le moteur de ces avancées ». Il n'y a pas si longtemps, a-t-il souligné, les prévisionnistes ne pouvaient pas prédire la force d'une tempête en deux jours ; cela a changé grâce aux progrès des modèles de prévision et à l’amélioration des données collectées par les satellites et les avions. "En termes de prévisions d'intensité, l'erreur est environ la moitié de ce qu'elle était lors de Katrina", a déclaré Brennan.
La météorologue Laurie estime que ce qui est passionnant avec l'IA, c'est la vitesse d'amélioration. Les modèles d’IA peuvent être mis à jour en quelques mois, voire quelques semaines, alors que les modèles traditionnels peuvent être mis à jour au maximum une fois par an. "Les progrès qu'ils ont réalisés en un an en matière de technologie et de prévision des ouragans étaient des choses qu'il nous avait fallu 10 ans, voire plus de dix ans, pour réaliser dans le passé", a déclaré Lowry.
Mais même si l’IA arrive rapidement, Lowry a déclaré qu’il ne craignait pas que l’intelligence artificielle remplace les humains. "Pour moi, je n'ai pas de crise existentielle à cause de l'IA", a déclaré Lowry. "Au contraire, je pense que c'est une aubaine pour notre industrie."
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