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Anticiper la pluie 90 minutes à l’avance grâce à une IA ?

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Vous le savez, le champ d’application des intelligences artificielles est absolument sans limite, à tel point que certains chercheurs estiment que cette technologie pourrait sauver l’environnement. Bon, on n’en est pas encore là mais dans ce domaine, l’IA réalise déjà de belles prouesses. Dernièrement, la société DeepMind a mise au point une technologie permettant de prédire avec précision où la pluie tombera dans une fenêtre de 90 minutes.


Il s’agit clairement de l’un des défis les plus difficiles dans le monde de la prévision météorologique. Comme l’explique le célèbre MIT, de multiples facteurs entrent en jeu dans la prévision des pluies à l’instar des changements de température, de la formation de nuages, et du vent… de quoi impacter considérablement la quantité d’eau dans le ciel, ainsi que la taille de la zone sujette aux précipitations. Qu’à cela ne tienne, la société DeepMind, succursale de Google dédiée aux intelligences artificielles a tout simplement créé le DGMR, un nouvel outil capable d’outrepasser ces contraintes, le tout en collaboration avec le service météorologique national du Royaume-Uni, Met Office.


Contrairement aux techniques actuelles qui utilisent des simulations informatiques de la physique atmosphérique, l’IA DGMR se fie aux données radars diffusées tout au long de la journée par différents pays. Cela lui permet de suivre en direct la formation et le mouvement des nuages et donc de générer des simulations instantanées très précises. Et comme une démonstration vaut mieux que de beaux discours, 56 météorologues du Met Office ont accepté de comparer le DGMR avec leurs prévisions météo classiques. Résultat, près de 9 scientifiques sur 10 préféraient les résultats de l’IA à l’instant T pour sa précision. Car comme je vous le disais, le problème des simulations atmosphériques, c’est qu’elles fonctionnent bien sur le long terme, mais sont moins efficaces lorsqu’il faut prédire la météo pour l’heure à venir. Reste à savoir si l’IA serait capable de faire preuve d’autant de précision sur une période de plusieurs jours, voire plusieurs semaines. Quoiqu’il en soit, l’outil DGMR se révèle être une solution parfaitement complémentaire particulièrement utile et qui pourrait notamment faciliter grandement la gestion des ressources à l’avenir.


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Il s’agit clairement de l’un des défis les plus difficiles dans le monde de la prévision météorologique. Comme l’explique le célèbre MIT, de multiples facteurs entrent en jeu dans la prévision des pluies à l’instar des changements de température, de la formation de nuages, et du vent… de quoi impacter considérablement la quantité d’eau dans le ciel, ainsi que la taille de la zone sujette aux précipitations. Qu’à cela ne tienne, la société DeepMind, succursale de Google dédiée aux intelligences artificielles a tout simplement créé le DGMR, un nouvel outil capable d’outrepasser ces contraintes, le tout en collaboration avec le service météorologique national du Royaume-Uni, Met Office.


Contrairement aux techniques actuelles qui utilisent des simulations informatiques de la physique atmosphérique, l’IA DGMR se fie aux données radars diffusées tout au long de la journée par différents pays. Cela lui permet de suivre en direct la formation et le mouvement des nuages et donc de générer des simulations instantanées très précises. Et comme une démonstration vaut mieux que de beaux discours, 56 météorologues du Met Office ont accepté de comparer le DGMR avec leurs prévisions météo classiques. Résultat, près de 9 scientifiques sur 10 préféraient les résultats de l’IA à l’instant T pour sa précision. Car comme je vous le disais, le problème des simulations atmosphériques, c’est qu’elles fonctionnent bien sur le long terme, mais sont moins efficaces lorsqu’il faut prédire la météo pour l’heure à venir. Reste à savoir si l’IA serait capable de faire preuve d’autant de précision sur une période de plusieurs jours, voire plusieurs semaines. Quoiqu’il en soit, l’outil DGMR se révèle être une solution parfaitement complémentaire particulièrement utile et qui pourrait notamment faciliter grandement la gestion des ressources à l’avenir.


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