GenCast - L'IA qui surpasse les météorologues

Mes petits cloud maussades et analogiques, attachez vos ceintures car Google DeepMind vient de lâcher une bombe météorologique qui va faire trembler le baromètre de tous les prévisionnistes de la planète, j’ai nommé GenCast.

Contrairement aux modèles météo traditionnels qui vous sortent une prévision unique, GenCast fonctionne plutôt comme un panel d’experts qui débattent entre eux. Le système génère 50 scénarios différents pour chaque prévision, un peu comme avoir l’avis de 50 météorologues expérimentés simultanément et ensuite tout ce petit monde numérique discutent entre eux.

Le plus impressionnant c’est que cette armée de météorologues virtuels arrive à des résultats plus fiables que le système européen ECMWF, considéré jusqu’ici comme la référence mondiale. Sur 1320 combinaisons de variables météorologiques testées à différentes échéances, GenCast s’est montré plus précis dans 97,2% des cas, et même 99,8% pour les prévisions au-delà de 36 heures !

Pendant que les supercalculateurs traditionnels moulinent à fond et mettent des heures à modéliser leurs prévisions avec des dizaines de milliers de processeurs, GenCast, quand à lui, boucle l’affaire en 8 minutes chrono sur un seul processeur Google Cloud TPU v5.

Et les implications sont énormes :

1. Énergies renouvelables : Les tests ont démontré une précision supérieure dans la prévision de la production d’énergie éolienne à l’échelle mondiale, rendant les énergies vertes plus fiables et accélérant potentiellement leur adoption.
2. Catastrophes naturelles : GenCast excelle particulièrement dans la prévision des événements extrêmes comme les cyclones, avec une capacité accrue à prédire leurs trajectoires. Plus besoin d’attendre le dernier moment pour évacuer une zone à risque.
3. Agriculture : Les agriculteurs pourront planifier leurs activités avec une précision jamais vue auparavant. Adieu les mauvaises surprises climatiques !

Techniquement parlant, GenCast est basé sur un modèle de diffusion, spécialement adapté à la géométrie sphérique de la Terre pour comprendre et prédire les schémas météorologiques complexes à l’échelle planétaire.

Pour parfaire son éducation, l’IA a ingurgité 40 ans de données météo historiques issues des archives ERA5 de l’ECMWF, un peu comme si elle s’était tapé en accéléré tous les bulletins météo depuis l’époque où vos parents fumaient encore des joints devant leur lycée !

Et le plus beau, c’est que Google DeepMind a décidé de rendre GenCast totalement open source : code, paramètres, tout est disponible publiquement. Mieux encore, l’entreprise prévoit de mettre à disposition les prévisions en temps réel et historiques, permettant à quiconque d’intégrer ces données dans ses propres modèles et travaux de recherche.

Voilà, alors en attendant de voir GenCast débarquer dans nos applications météo quotidiennes, une chose est sûre, le futur des prévisions météorologiques s’annonce radieux, avec quelques averses disruptives et de grosses rafales de désintermédiation, si vous voyez ce que je veux dire.

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