Salut tout le monde,
Je vais vous parler aujourd’hui d’un sujet aussi intéressant que complexe, je vais donc essayer de rester dans des termes simples et compréhensibles, je pense, par tout le monde. Je ne suis d’ailleurs moi-même pas en mesure de vous expliquer en détails toute la complexité du processus. En tant que prévisionniste, c’est surtout le résultat qui importe mais il est tout-de-même intéressant de remettre certaines choses dans leur contexte.
J’ai pu lire un peu partout que l’intelligence artificielle surpasse pour la première fois les modèles classiques ou même les météorologues en terme de prévision météo. C’est faux, en tout cas il est impératif de fortement nuancer cette affirmation, l’intelligence artificielle utilise d’ailleurs directement des données compilées par ECMWF (ERA5).C’est un produit de réanalyse atmosphérique du centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme car l’intelligence artificielle doit être alimentée pour pouvoir fonctionner. Celui-ci couvre une résolution de 25km avec des archives remontant jusqu’à une quarantaine d’années. Pour réaliser un état initial de l’amosphère sur lequel basé l’évolution, ERA5 utilise pour ce faire le système « 4-DVAR », repris également par les « prévisions conventionnelles » d’ECMWF.
Nous comprenons donc que la base est grosso modo la même, là où ces deux procédés de prévision se différencient c’est dans la manière de faire évoluer cet état initial de l’atmosphère. Dans la méthode traditionnelle (NWP), des projections sont réalisées à l’aide de très nombreuses formules physiques complexes, le modèle prend donc beaucoup de temps (plusieurs heures) à sortir, d’autant plus, comme nous le verrons plus tard, qu’il détermine une multitude de scénarios.
Dans le cas de l’intelligence artificielle, le modèle va rechercher principalement des situations analogues dans la base d’archive ERA5 et sortir un scénario qui lui semble le plus plausible en moins d’une minute. Hors, à moyen terme (moins de 10 jours), l’IA modèle développé par Google, « Graphcast », mais également d’autres, propose un scénario qui se rapproche le plus de la réalité, en moyenne » qu’un scénario quelconque (anciennement haute résolution) du modèle NWP (traditionnel d’ECMWF). C’est précisément les résultats de la comparaison publiée dans les médias ces dernier jours.
En effet, depuis juin ECMWF moyen terme (IFS) ne sort plus un scénario haute résolution mais 51 membres avec la même résolution de 9km tout en modifiant à chaque fois légèrement les conditions initiales. Cela change beaucoup de choses car à cette échéance, nous nous basons presque exclusivement sur des probabilités. C’est ce qu’on appelle dans le jargon météo la prévision d’ensemble et c’est ce qui est le plus utile aux météorologues à de telles échéances.
Sans oublier qu’actuellement « Graphcast » travaille avec une résolution de 25km, on ne peut donc pas dire que pour un point donné la prévision s’améliore grâce à l’IA. Il n’y a point de comparaison à faire non plus avec un prévisionniste qui connait l’influence, justement, des éléments locaux dans son secteur ou dans son pays. L’IA n’ayant pas encore réellement de plus-value à court terme. Enfin, tous les paramètres météo proposés par ECMWF IFS ne sont pas encore disponibles via l’IA.
Toutefois, nous ne sommes qu’au tout début, vu ces résultats l’IA offre de très belles perspectives pour améliorer la prévision lorsqu’elle sera intégrée dans des prévisions d’ensemble (nombreux scénarios) tout en ajustant les modèles de base/traditionnels. C’est précisément ce qu’est en train de mettre en place le centre européen de prévision « ECMWF », le projet est intitulé AIFS.
Ainsi, ce n’est qu’une question de temps pour que la résolution augmente elle aussi, c’est d’autant plus intéressant vu que le modèle IA prend très peu de temps à sortir ses résultats.
L’IA offre donc une belle opportunité d’évolution pour nos modèles classiques de prévision qui, il faut le dire, arrivaient progressivement quasi au bout de leurs possibilités. L’IA ouvre de nouveaux horizons dans le domaine de la prévision mais il restera malgré tout toujours une part plus ou moins importante d’incertitude dans les scénarios et c’est ce qui fait aussi la beauté de notre métier. Je ne pense pas que celui-ci soit réellement mis en danger par l’IA, en tout cas dans un premier temps, car comme dans beaucoup d’autres professions ,une explication/communication « rationnelle et humaine » sera toujours nécessaire pour accompagner les chiffres (ou des icônes).
J’ai moi-même commencé à utiliser récemment les différents modèles de prévision utilisant l’IA disponibles via ECMWF, je vous fais part de la prévision du dimanche 26 novembre dont l’incertitude est grande.
L’IA table pour le moment sur un week-end doux alors que le scénario présenté (comme la majorité) par le modèle conventionnel table sur un scénario de saison voire plutôt frais.
J’espère que ces quelques explications sont suffisamment claires, si oui n’hésitez pas à laisser un pouce, sinon j’attends vos questions ou remarques. N’hésitez d’ailleurs jamais à vous manifester si une affirmation est erronée ou prête à confusion. 
Belle fin de journée cocooning à tout le monde, on s’occupe par des sujets intéressants au chaud dans ces conditions automnales. 