Google DeepMind révélé WeatherNext 2, son modèle de prévision météorologique le plus avancé à ce jour. Capable de générer des prévisions huit fois plus rapidement, cette nouvelle intelligence artificielle peut anticiper des centaines de scénarios possibles, y compris des événements extrêmes, en une fraction du temps requis par les supercalculateurs traditionnels.
Une nouvelle IA capable de mieux prédire la météo
La véritable nouveauté de WeatherNext 2 est sa capacité à générer des centaines de prévisions météorologiques possibles à partir d'un seul point de départ. Cette méthode lui permet de prédire des événements catastrophiques de faible probabilité, une tâche qui prenait auparavant des heures de temps de calcul sur un supercalculateur. Désormais, une seule puce TPU de Google peut faire ces prédictions en moins d'une minute.
Ceci est basé sur la génération de quatre prévisions de six heures par jour à partir de l’état météorologique mondial le plus récent. Un réseau génératif fonctionnel (FGN) crée ensuite des variantes légèrement différentes qui sont réinjectées dans le modèle pour affiner les résultats.
Techniquement, le modèle repose sur une approche innovante. Il est formé uniquement sur des données météorologiques isolées, telles que la température à un endroit spécifique (les « marges »). A partir de ces éléments, il apprend tout seul à prévoir de grands systèmes interconnectés (« joints »), comme les canicules affectant toute une région ou la production d’énergie d’un parc éolien.
Des prévisions plus précises pour tous les services Google
Selon Google, WeatherNext 2 surpasse son prédécesseur sur 99,9% des variables météorologiques (température, vent, humidité, etc.) sur une période pouvant aller jusqu'à 15 jours. Cette performance a conduit l'entreprise à intégrer ce nouveau modèle au cœur du système qui alimente toutes ses fonctionnalités météo.
Les utilisateurs bénéficieront de prévisions plus fiables dans la recherche Google, sur Gemini, dans l'application météo des smartphones Pixel et bientôt dans Google Maps. Pour les entreprises et les chercheurs, le modèle est également accessible via les services Google Cloud, marquant une étape importante dans la démocratisation des prévisions météorologiques avancées.
