L'intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner la prévision météorologique, marquant un changement transformateur comparable à la numérisation de la prévision du temps dans les années 1960. Cette évolution modifie profondément la façon dont les météorologues et chercheurs analysent et prédisent le temps en exploitant la puissance informatique énorme et les capacités de reconnaissance de motifs de l'IA. Des institutions de premier plan comme le Met Office du Royaume-Uni et l'Institut Alan Turing innovent dans le développement et le test de modèles d'IA afin d’améliorer la précision des prévisions et d’étendre les horizons de prévision, passant du « nowcasting » à court terme traditionnel aux prévisions à moyen et sous-saison. Ces améliorations en fiabilité et en portée apportent d’importants bénéfices pour les secteurs dépendants de données météorologiques précises. Des géants de la technologie tels que Google DeepMind et Nvidia, ainsi que des startups spécialisées, investissent massivement dans l’avancement des technologies de prévision pilotées par l’IA. Leur motivation ne se limite pas à l’innovation technologique, mais inclut aussi les avantages pratiques que des prévisions précises offrent en matière de sécurité publique, d’agriculture, de marchés financiers et de gestion des infrastructures. Par exemple, de meilleures prévisions améliorent les alertes précoces pour les événements météorologiques extrêmes, optimisent les calendriers agricoles, gèrent les risques financiers et assistent la planification des infrastructures. Parmi les systèmes d’IA expérimentaux notables, figure le modèle end-to-end de l’Institut Alan Turing, Aardvark, qui contourne les processus traditionnels d’assimilation des données. Il peut fonctionner efficacement sur des ordinateurs de bureau standards, démocratisant ainsi l’accès aux prévisions avancées, surtout dans les régions où les données météorologiques sont limitées.

De même, le modèle CorrDiff de Nvidia repousse les limites de la résolution spatiale, atteignant une précision proche de 2 kilomètres pour des prévisions hyperlocales, fournissant des informations précieuses pour les communautés et les organisations. Cependant, des défis subsistent, notamment en raison des problèmes de disponibilité des données, aggravés par les réductions budgétaires du gouvernement américain pour la NOAA et par la montée des tensions géopolitiques qui menacent le partage international des données essentiel à des prévisions IA efficaces. Ces perturbations pourraient réduire la précision et la fiabilité des modèles. Malgré la capacité de l’IA à générer rapidement des prévisions, les météorologues humains restent essentiels pour interpréter les résultats de l’IA, résoudre les écarts et apporter une expertise contextuelle au-delà des capacités des machines. La synergie croissante entre expertise humaine et IA promet des prévisions météorologiques plus précises et plus efficaces, indispensables pour préparer les sociétés face aux phénomènes extrêmes. Pour l’avenir, la fusion de l’IA et de la météorologie annonce une nouvelle ère dans la prévision du temps. À mesure que les modèles d’IA gagnent en sophistication et en intégration opérationnelle, ils offrent un potentiel immense pour sauver des vies, protéger des biens et renforcer les activités économiques. En relevant les défis existants et en favorisant la collaboration entre chercheurs, gouvernements et industries, la prévision météorologique est sur le point de connaître une révolution remarquable qui bénéficiera à l’humanité à de nombreux niveaux.