Deepmind est particulièrement connu pour son intelligence artificielle, qui se montre régulièrement en train d’apprendre et de jouer à de nouveaux jeux. Elle a bien entendu d’autres applications plus pragmatiques, notamment dans le monde médical et dans le nucléaire. Et d’après le labo, un nouveau modèle vient d’être mis au point, qui serait « d’une précision sans précédent » en ce qui concerne les prévisions météo à moyen-terme. Une étude de GraphCast, l’IA en question, vient d’être publiée. Elle avance en effet qu’il s’agit d’une solution plus rapide et plus précise que le standard actuel HRES (High-Resolution Forecast).
L’European Center for Medium-Range Weather Forecasts, organisme international, s’est penché sur cette étude. Il affiche même sur son site une version live de GraphCast. En septembre dernier, le système avait réussi à prédire l’arrivée en Nova Scotia de l’ouragan Lee neuf jours à l’avance. Le HRES n’avait réussi à le faire que six jours à l’avance. Et GraphCast semble particulièrement brillant, puisqu’il est capable de détecter des événements météorologiques dangereux sans y avoir été entraîné. On attribue cette réussite à une combinaison de machine learning et de Graph Neural Networks, une architecture spécialisée pour le traitement de données structurées dans l’espace. L’IA reste cependant perfectible. Si elle prédit avec précision les mouvements des cyclones, elle ne parvient pas encore à en estimer l’intensité. Sur le long-terme, un tel outil pourrait cependant sauver bien des vies.
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