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 

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 :

    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)

    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

    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