Il y a environ un mois, Environnement Canada lançait un modèle météorologique hybride combinant l’intelligence artificielle (IA) et les méthodes scientifiques traditionnelles pour améliorer la fiabilité de ses prévisions, notamment lors d'épisodes de temps violent. Ce nouvel outil s’est-il montré à la hauteur?

Dans un contexte de changements climatiques appelés à s’intensifier, la capacité de prévoir à plus long terme des phénomènes météo extrêmes ou violents permet à la population et aux services d’urgence, notamment, de disposer de plus de temps pour réagir, partir ou se préparer. Ce qui pourrait permettre, en fin de compte, de sauver beaucoup de vies.

C’est pourquoi le gouvernement canadien a décidé d’utiliser de façon stratégique la puissance de l’IA non pas pour remplacer, mais plutôt pour renforcer son processus scientifique traditionnel en matière de prévisions météorologiques.

Des tempêtes de grêle provoquent des dégâts importants dans les quartiers du nord de Calgary presque chaque été.

Photo : La Presse canadienne / Jeff McIntosh

Selon Jean-François Caron, chercheur scientifique à Environnement Canada, l’IA, par sa capacité d’apprendre le comportement de l’atmosphère en traitant 30 à 40 ans de données météorologiques passées, excelle dans les prévisions à grande échelle.

Par grande échelle, on entend des phénomènes météorologiques couvrant de 1000 à 2000 kilomètres, comme des dépressions ou des anticyclones.

La méthode traditionnelle, basée sur des observations et des équations de mécanique des fluides traitées par des superordinateurs 80 000 fois plus puissants qu’un téléphone intelligent, s’avère quant à elle plus efficace pour prévoir les phénomènes météorologiques locaux, comme les orages.

D’où l’utilité de combiner la force des deux modèles dans un outil unique de prévision hybride.

La mise au point de cet outil a nécessité deux années de travail pour une dizaine de scientifiques d’Environnement Canada.

L'intelligence artificielle est particulièrement efficace pour les prévisions portant sur les systèmes de grande ampleur. (Photo d'archives)

Photo : Fournie par Environnement et Changements climatiques Canada

Amélioration des prévisions

Selon Jean-François Caron, cette innovation technologique permet une réduction de jusqu'à 20 % de l'amplitude de l’erreur (erreur quadratique moyenne) et augmente la prévisibilité d'une journée entière.

Cela signifie, par exemple, que les prévisions sur six jours du nouveau modèle sont aussi fiables que les prévisions sur cinq jours de l’ancien modèle.

Le modèle hybride améliorera aussi, de 8 à 24 heures plus tôt, la prévision des phénomènes majeurs, comme les tempêtes hivernales, les rivières atmosphériques ou les vagues de chaleur, estime Environnement Canada dans un communiqué.

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Des avancées qui auraient nécessité auparavant dix années de recherche et de développement, estime M. Caron.

Normalement, ça prend 100 scientifiques sur 10 ans pour amener une amélioration comme celle qu'on a vue avec le modèle hybride, qui, lui, a été développé sur deux ans avec une dizaine de scientifiques.

Mais, le jour où un robot prédira le temps qu’il fait n’est pas encore arrivé. C’est très différent des algorithmes d’intelligence artificielle qu’on connaît, les fameux chatbots, précise Jean-François Caron.

Les modèles d’IA en météo vont ingérer des nombres pour produire d’autres nombres. Ce n’est pas eux qui vont générer le texte des prévisions publiques ou des avertissements, prévient M. Caron.

Ils vont, comme les modèles basés sur la physique, utiliser des nombres pour générer d’autres nombres qui, après coup, vont être analysés par d’autres algorithmes […] et aussi des humains, des prévisionnistes, qui vont analyser ces données-là pour générer les prévisions publiques et les avertissements qu’on connaît.

Pour ce qui est des gains réalisés en matière de prévisions météorologiques, une certaine modestie s’impose, dans la mesure où la marge d’erreur demeure, malgré tout, élevée à long terme.

Il est essentiel de prévoir le plus longtemps possible à l'avance les phénomènes météo violents. (Photo d'archives)

Photo : Shutterstock / Pictureguy

Le fait que les prévisions sur six jours soient aujourd’hui aussi fiables que celles de l’ancien modèle sur cinq jours n’est pas une si grande victoire quand on tient compte du fait que les prévisions sur cinq jours ne sont pas toujours d’une grande fiabilité.

C’est une évolution, mais ce n’est pas une révolution. Les prévisions météo vont toujours être sujettes à de grandes erreurs […] mais c’est une amélioration notable dans notre domaine, résume Jean-François Caron.

Avec les informations de Mathieu Papillon