L’IA de Google DeepMind commence à prédire les ouragans dangereux un jour à l’avance

Les spécialistes de Google DeepMind et de Google Research ont développé WeatherNext, un modèle d’IA capable de prédire avec précision l’évolution des cyclones tropicaux en moyenne un jour plus tôt que les modèles traditionnels. Selon ixbt.com, cette technologie a même surpris les météorologues : ses prévisions à trois jours affichent une précision équivalente à celle des analyses classiques à deux jours. C’est ce que rapporte Ixbt.com qui l’annonce.

Les capacités de cette nouvelle technologie sont apparues clairement avec l’ouragan « Melissa », survenu en octobre 2025. Cinq jours avant que la tempête ne touche terre, le système WeatherNext avait prédit avec une probabilité de 80 % qu’elle se dirigerait vers la Jamaïque et se renforcerait jusqu’au niveau maximal, la catégorie 5. La catastrophe naturelle s’est effectivement abattue sur la région, accompagnée de graves inondations et de glissements de terrain. Une alerte aussi précise et anticipée a donné aux services compétents davantage de temps pour évacuer la population, constituer des réserves et mobiliser les ressources nécessaires.

Caractéristiques de la technologie

Prédire simultanément la trajectoire et l’intensité des cyclones tropicaux est considéré comme l’une des tâches les plus complexes de la météorologie. Alors que la trajectoire dépend de processus globaux, notamment des fronts atmosphériques et des vents, la puissance d’un ouragan repose sur les conditions locales de l’océan et de l’atmosphère. Les anciens modèles d’IA obtenaient de bons résultats pour déterminer la trajectoire, mais peinaient à prévoir l’intensité.

Le modèle WeatherNext n’a pas été entraîné uniquement à partir de données limitées sur les cyclones, mais aussi sur un immense ensemble d’observations météorologiques ordinaires. Cette approche a permis au système de prévoir simultanément la météo générale et d’étudier l’évolution des cyclones tropicaux. Ce qui a le plus étonné les chercheurs est que le modèle a obtenu de très bons résultats avec des données atmosphériques d’une résolution relativement faible, contrairement aux systèmes traditionnels.

Création de scénarios et prévisions à venir

WeatherNext génère également des centaines, voire des milliers de scénarios possibles concernant l’évolution d’une tempête, au lieu de produire une seule prévision fixe. Cette approche tient compte du fait que de petites variations initiales peuvent entraîner des résultats totalement différents au fil du temps. Dans ce cadre, le modèle avait généré 50 scénarios pour une seule tempête l’année dernière, contre 1000 aujourd’hui. Selon les spécialistes, obtenir autant de variantes avec des modèles numériques traditionnels serait très difficile avec les ressources de calcul disponibles.

Le Centre national américain de surveillance des ouragans souligne que l’IA ne remplacera pas entièrement les spécialistes, mais qu’elle constitue uniquement un outil d’aide. Parallèlement, Google DeepMind a publié en accès libre le code source initial des modèles WeatherNext utilisés pour les prévisions saisonnières des ouragans. Cette initiative devrait permettre à d’autres scientifiques d’étudier les secrets de la haute précision du système et de mieux comprendre les phénomènes atmosphériques.