Google DeepMind a dévoilé WeatherNext 2, son modèle de prévision météo le plus avancé à ce jour. Capable de générer des prévisions huit fois plus rapidement, cette nouvelle intelligence artificielle peut surtout 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 prévoir la météo
La véritable nouveauté de WeatherNext 2 réside dans sa capacité à générer des centaines de futurs météorologiques possibles à partir d’un seul point de départ. Cette méthode lui permet de prédire des événements catastrophiques à faible probabilité, une tâche qui prenait auparavant des heures de calcul sur un supercalculateur. Désormais, une seule puce TPU de Google peut réaliser ces prédictions en moins d’une minute.
Cela repose sur une génération de quatre prévisions de six heures par jour à partir de l’état météo global le plus récent. Un Functional Generative Network (FGN) crée ensuite des variantes légèrement différentes qui sont réinjectées dans le modèle pour affiner les résultats.
Techniquement, le modèle s’appuie sur une approche novatrice. Il est entraîné uniquement sur des données météo isolées, comme la température à un endroit précis (les « marges »). À partir de ces éléments, il apprend seul à prévoir des systèmes vastes et interconnectés (les « articulations »), comme des vagues de chaleur touchant une région entière 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…) sur une période allant jusqu’à 15 jours. Cette performance a conduit la société à intégrer ce nouveau modèle au cœur du système qui alimente toutes ses fonctionnalités météo.
Les utilisateurs bénéficieront ainsi de prévisions plus fiables dans la recherche Google, sur Gemini, dans l’application météo sur les smartphones Pixel et prochainement 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.
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