GenCast de Google : voici l'agent IA qui modifie les prévisions météo

Desprit profondune société Google, publiée dans le magazine Nature GenCastun nouveau modèle qui bat les meilleures prévisions météo à 15 jours. « C'est un grand pas en avant », a-t-il déclaré Kerry Emanuelprofesseur émérite de sciences atmosphériques au Massachusetts Institute of Technology (MIT), non impliqué dans les recherches de DeepMind. En 2019, Emanuel et six autres experts, écrivant dans le Journal des sciences atmosphériquesavait fait valoir que le développement de prévisions fiables à 15 jours au lieu des 10 jours actuels aurait « d’énormes avantages socio-économiques » en aidant le public à éviter les pires effets des conditions météorologiques extrêmes.

Dans les années 1960, les météorologues ont découvert que la nature chaotique de l'atmosphère terrestre imposait une limite de temps aux prévisions. Deux semaines semblaient être le maximum. Cependant, au début des années 2000, les prévisions fiables étaient encore limitées à une semaine environ.

GenCast : rapidité et précision

Ian Prixauteur principal de l’article paru dans Nature (avec le titre «Prévisions météorologiques probabilistes avec apprentissage automatique« ) et chercheur principal chez DeepMind, a décrit le nouvel agent d'IA, GenCast, comme beaucoup plus rapide que les méthodes traditionnelles. « Et plus précis », a-t-il ajouté. Lui et ses collègues ont découvert que GenCast surpasse le précédent programme météorologique d'IA de DeepMind, lancé fin 2023 avec des prévisions fiables sur 10 jours. Rémi Lamscientifique principal de ce projet et l'un des co-auteurs de l'article, a décrit les progrès de l'équipe météorologique de l'entreprise comme étonnamment rapide.

GenCast de DeepMind comparaison avec les dirigeants mondiaux de la météo

Le leader mondial de la prévision météorologique est le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme. Des tests comparatifs montrent régulièrement que ses projections surpassent toutes les autres en termes de précision. DeepMind a testé son nouveau programme d'IA par rapport au système de prédiction Ensemble du centre, un service sur lequel 35 pays comptent pour produire leurs propres prévisions météorologiques. Le rapport Nature indique que le nouvel agent a dépassé les prévisions du centre dans 97,2 % des cas.

GenCast, une nouvelle ère pour la prévision opérationnelle

Matthieu Chantryspécialiste de l'IA au Centre européen, a déclaré que son agence adoptait déjà certaines fonctionnalités de GenCast. « C'est ainsi que nous l'évaluons », a-t-il déclaré. L'apprentissage automatique, en général, accélère les tentatives humaines visant à surmonter certaines des menaces les plus mortelles de la nature.

Lam de DeepMind a noté que les capacités génératives de GenCast sont ancrées dans données factuelles collectées dans la nature plutôt qu’Internet, connu pour son mélange déroutant de faits, de préjugés et d’erreurs. « Nous avons une vérité fondamentale », a-t-il déclaré, faisant référence à sa confiance dans les phénomènes naturels. « Nous avons une confrontation avec la réalité. »

Complémentarité avec les méthodes actuelles

GenCast complétera probablement les méthodes actuelles plutôt que de les remplacer, a soutenu Emanuel. Chaque type, dit-il, a ses propres forces et faiblesses dans la prévision du tumulte des phénomènes variables qui composent le climat. « Le statu quo ne va pas disparaître », a déclaré Emanuel. « Peut-être qu'en travaillant ensemble, les deux s'avéreront être la meilleure voie à suivre. »

Un avenir de collaboration ouverte

L'équipe DeepMind espère que d'autres experts météo testeront sa nouvelle technologie. Price a déclaré que l'équipe DeepMind partagerait en ligne son agent d'IA et son code informatique sous-jacent. Il a ajouté que les prévisions météorologiques GenCast seront bientôt publiées publiquement sur Moteur Google Earth Et Grandes requêtesdonnant aux scientifiques accès à de nouvelles prédictions. « Nous sommes ravis que la communauté utilise et développe nos recherches », a ajouté Price.

Conclusions

Selon Matthew Chantry du Centre européen, Google et DeepMind auraient pu cacher leurs progrès en matière d'IA derrière un mur de secret d'entreprise, en les utilisant « pour établir de meilleures prévisions météorologiques pour leurs applications et en ne disant à personne comment ils l'ont fait ». Au lieu de cela, a-t-il ajouté, ils ont adopté une attitude d’ouverture publique qui aide de nombreuses personnes à participer à cette révolution.

Note

Ce travail reflète les contributions des co-auteurs de l’article : Ilan Price, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Ferran Alet, Tom Andersson, Andrew El-Kadi, Dominic Masters, Timo Ewalds, Jacklynn Stott, Shakir Mohamed, Peter Battaglia, Remi Lam et Matthew Willson.