Le modèle d'IA de Nvidia a prédit avec précision la tempête plusieurs semaines à l'avance

Alors que la tempête hivernale s'abattait sur une grande partie des États-Unis, les prévisions météorologiques pour certaines régions présentaient des divergences importantes, avec des prévisions de chutes de neige très variables.

Le lancement des nouveaux modèles de prévision météorologique Earth-2 de Nvidia ne pouvait pas mieux tomber. Ou peut-être, compte tenu de la précision revendiquée de ces modèles, l'entreprise avait-elle une connaissance préalable des conditions météorologiques ?

Ces nouveaux modèles d'IA sont conçus pour fournir des prévisions météorologiques plus rapides et plus précises. Nvidia affirme qu'un modèle spécifique, Earth-2 Medium Range, surpasse le modèle météorologique d'IA de Google DeepMind, GenCast, sur plus de 70 variables. GenCast, lancé par Google en décembre 2024, avait déjà démontré une précision supérieure à celle des modèles météorologiques existants capables de générer des prévisions jusqu'à 15 jours à l'avance.

Nvidia a présenté ces nouveaux outils lundi lors de la réunion de l'American Meteorological Society à Houston.

« D'un point de vue philosophique et scientifique, cela représente un retour à la simplicité », a expliqué Mike Pritchard, directeur de la simulation climatique chez Nvidia, aux journalistes avant la réunion. « Nous nous éloignons des architectures d'IA spécialisées et artisanales pour embrasser l'avenir des systèmes simples et évolutifs basés sur des transformateurs. »

Les prévisions météorologiques conventionnelles s'appuient principalement sur des simulations physiques basées sur des observations du monde réel. Les modèles d'IA sont un développement plus récent dans ce domaine. Le modèle Earth-2 Medium Range est basé sur une nouvelle architecture Nvidia appelée Atlas, dont les détails seront dévoilés lundi.

Outre Medium Range, la suite Earth-2 de Nvidia comprend un modèle Nowcasting et un modèle Global Data Assimilation.

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Le nowcasting génère des prévisions météorologiques à court terme, de zéro à six heures à l'avance, aidant les météorologues à évaluer les impacts potentiels des tempêtes et autres conditions météorologiques dangereuses.

« Étant donné que ce modèle est directement entraîné à partir de données satellitaires géostationnaires disponibles à l'échelle mondiale plutôt que de résultats de modèles physiques spécifiques à une région, Nowcasting peut être adapté à n'importe quel endroit disposant d'une couverture satellitaire adéquate », a noté M. Pritchard. Cette capacité devrait aider les gouvernements des États et les petits pays à comprendre comment les systèmes météorologiques violents pourraient affecter leurs régions.

Le modèle d'assimilation des données mondiales traite les données provenant de sources telles que les stations météorologiques et les ballons afin de créer des instantanés continus des conditions météorologiques dans des milliers d'endroits à travers le monde. Ces instantanés servent de point de départ aux modèles météorologiques pour générer leurs prévisions.

Traditionnellement, la production de ces instantanés exigeait d'énormes ressources informatiques avant que les prévisions puissent commencer. « Ce processus consomme généralement environ 50 % de la capacité totale de supercalcul utilisée dans les prévisions météorologiques traditionnelles », explique M. Pritchard. « Notre modèle peut accomplir cette tâche en quelques minutes à l'aide de GPU, au lieu des heures requises par les supercalculateurs. »

Ces trois nouveaux modèles viennent s'ajouter à deux modèles existants : CorrDiff, qui utilise des prévisions à gros grains pour générer rapidement des prévisions à haute résolution, et FourCastNet 3, qui modélise des variables météorologiques individuelles telles que la température, le vent et l'humidité.

Selon M. Pritchard, ces nouveaux modèles devraient démocratiser l'accès aux outils de prévision météorologique avancés, qui étaient jusqu'à présent principalement réservés aux pays riches et aux grandes entreprises pouvant se permettre de payer le temps d'utilisation coûteux des supercalculateurs.

« Ces outils constituent des éléments fondamentaux pour tous les acteurs de l'écosystème : services météorologiques nationaux, sociétés financières, entreprises énergétiques, toute organisation intéressée par le développement et le perfectionnement de modèles de prévisions météorologiques », a déclaré M. Pritchard. Certains outils sont déjà opérationnels : des météorologues en Israël et à Taïwan utilisent Earth-2 CorrDiff, tandis que The Weather Company et Total Energies évaluent Nowcasting.

« Si certains utilisateurs préfèrent s'abonner à des systèmes centralisés de prévisions météorologiques d'entreprise, d'autres, en particulier les pays, accordent la priorité à la souveraineté », a souligné M. Pritchard. « La météo représente un enjeu de sécurité nationale, ce qui rend la souveraineté et les prévisions météorologiques intrinsèquement liées. »