Nouveauté : L’intelligence artificielle au service des prévisions météorologiques
L’intelligence artificielle révolutionne la prévision météo :
Meteologix annonce une avancée notable avec l’intégration de 3 modèles qui s'appuient entièrement sur l’intelligence artificielle
ECMWF AIFS, Pangu-Weather et GraphCast.
Source Weathernco avec @meteologix
Un nouveau paradigme météorologique
Contrairement aux modèles numériques traditionnels fondés sur des équations physiques, les modèles IA apprennent à prédire le temps à partir de décennies de données météo historiques (comme ERA5), en identifiant des régularités et des chaînes causales dans l’évolution atmosphérique. C’est une véritable révolution dans la prévision.
Les trois modèles IA actuellement disponibles :
ECMWF AIFS (via Meteologix, SailGrib, Weather4D)
Développé par ECMWF
Initialisé avec ECMWF HRES
Prévisions jusqu’à 15 jours (360 h), 4 fois/jour
Résolution : 0,25°
Accessible en GRIB aux horaires fixes (UTC)
Pangu-Weather (Huawei)
Entraîné sur 43 ans de données ERA5
Résolution : 0,25°
Fonctionne avec une architecture 3D Earth Specific Transformer (3DEST)
Prévisions 2 fois par jour (00Z et 12Z)
Premier modèle IA reconnu plus précis que les méthodes classiques
GraphCast (Google DeepMind)
Basé sur des graph neural networks (GNNs)
Apprentissage causal à partir d’ERA5
Initialisation ECMWF
Prévisions jusqu’à 10 jours
Résolution : 0,25°
Données mises à jour 2 fois par jour (00Z et 12Z)
Conclusion
L’arrivée des modèles IA comme ECMWF AIFS, Pangu-Weather ou GraphCast marque une avancée notable dans la prévision météo globale, avec des performances prometteuses sur de nombreux scénarios, une excellente rapidité et une bonne cohérence d’ensemble.
Cependant, ces modèles montrent encore des limites, notamment lors de situations complexes ou fortement dynamiques, comme l’ont illustré récemment certains événements au Texas. Ils restent donc à ce jour des outils complémentaires aux modèles traditionnels, utiles pour enrichir l’analyse mais pas encore capables de les remplacer totalement.
L’avenir se situe probablement dans une approche hybride, combinant la robustesse de la physique atmosphérique avec la puissance d’apprentissage de l’IA.
Publié le 10 juillet 2025 par Yann Amice
Rédigé par Yann Amice le 10/07/2025 à 19:04, dernière modification le 10/07/2025 à 19:06