L’intelligence artificielle (IA) remodeance profondément les prévisions météorologiques, marquant une ère de précision, de détail et de vitesse améliorées dans les prédictions. La capacité de la technologie à analyser de vastes ensembles de données modifie les prévisions, allant de la «mise à jour» immédiate aux perspectives de sous-saison jusqu’à deux mois à l’avance. Ces progrès promettent des avantages importants, notamment une amélioration de la sécurité publique, une plus grande efficacité pour les industries dépendant des intempéries et des outils vitaux pour l’adaptation climatique. L’Organisation météorologique mondiale (WMO) a confirmé son”changement stratégique pour intégrer l’intelligence artificielle (AI) pour avancer les sciences du système de terre”2023.
Cependant, cette progression dirigée par l’IA est confrontée à de sérieux défis. Le fondement critique de ces modèles-accès ouvert aux données météorologiques mondiales-fait face à la danger. The Financial Times Rapports que le budget 2026 de l’administration Trump a conçu le Budget National Oceanic et l’administration Trump (NOAA) à National Oceanic et atmosphérique. ou 24%. Depuis le début de 2025, plus de 550 employés ont quitté le National Weather Service (NWS).
de la NOAA. AVERTISSEMENT que les pénuries de personnel, disant: «Notre pire cauchemar est que les bureaux des prévisions météorologiques seront tellement en sous-effectif qu’il y aura des pertes de vie inutiles». Les tensions géopolitiques croissantes menacent également la libre circulation des informations. En outre, des problèmes comme la nature de la «boîte noire» de l’interprétabilité du modèle d’IA et la nécessité d’une validation continue persistent. Le secrétaire général de l’OMM, Celeste Saulo, a noté que «nous sommes loin de la réalisation des objectifs mondiaux climatiques», mettant en évidence l’urgence.
Les initiatives mondiales de l’IA transforment les capacités de prévision
Le centre européen pour les prévisions météorologiques moyennes (ECMWF) est un acteur clé. Son premier Modèle d’IA opérationnel , lancé en février 2025, une précision améliorée d’environ 20% pour des métriques cruciales comme les chemins de cyclon tropicaux, le Financial Times détaillé. Florence Rabier, directrice générale de l’ECMWF, a expliqué au Financial Times que les données satellites avancées ont largement conclu l’écart de précision des prévisions historique entre les hémisphères nord et sud.
Le MECMWF a également développé le modèle de probabilité de feu (POF) AI. This system forecasts wildfire activity by tracking vegetation and ignition sources, as detailed in a Nature Communications article, and has been opérationnel depuis 2023 via le service de gestion des urgences copernicus. Pour stimuler davantage l’innovation, l’ECMWF, avec l’approbation de WMO, a lancé le “Ai météo”L’administration (CMA) adopte également l’IA. Il a hébergé un World Meteorological Center Beijing Workshop En novembre 2024. Centre, a expliqué que l’atelier visait à favoriser un échange d’idées sur l’IA en météorologie, à discuter de nouvelles opportunités et de défis technologiques, de délibérer sur les projets pilotes de l’OMM et de soutenir les premiers avertissements des Nations Unies pour tous les modèles d’initiative. Ces modèles fonctionnent directement à partir d’observations brutes. Aardvark Weather, du University of Cambridge , l’Alan Turing Institute, et Microsoft Research, Exemplifies This. Il offre des prévisions plus rapides et à moindre coût sur le matériel de bureau standard, l’accès potentiellement démocratisant.
Scott Hosking de l’Institut Alan Turing a observé:”Soudain, nous sommes dans cet endroit où un nouveau capteur peut être mis en place et nous pouvons ingérer cela dans le modèle très rapidement.”Les géants de la technologie investissent considérablement. Le modèle Gencast de Google Deepmind, lancé en décembre 2024, aurait dépassé les systèmes traditionnels dans 97,2% des scénarios.
Google s’est également associé à ECMWF sur NEURALGCM et élargit son Metnet Modèle Nowcasting vers l’Afrique . L’équipe météorologique de départ de Microsoft a été reconnue pour la précision et des modèles développés comme Aurora. Nvidia’s Cordiff Model vise la prévision locale ultra-high-résolution. Dion Harris de Nvidia a expliqué que l’IA permet des milliers de membres d’ensemble, améliorant la prédiction des événements extrêmes.
NASA et IBM ont également contribué avec le modèle d’IA open-source Prithvi WXC. Des start-ups spécialisées comme Brightband, Silurian et Tomorrow.io sont également innovantes. Shimon Elkabetz, PDG de Tomorrow.io, a déclaré à The Financial Times:”Lorsque nous avons commencé, tout le monde a dit qu’il serait trop coûteux de construire notre propre constellation, mais la nouvelle économie spatiale nous permet de faire des choses qui n’étaient pas possibles auparavant.”, Concernant leur constellation de satellite. données ouvertes continues. Richard Turner, professeur à l’apprentissage automatique de l’Université de Cambridge, a souligné au Financial Times le niveau fantastique du partage international des données. Cependant, la crise de la NOAA se profile grande.
Au-delà des rapports initiaux de coupe budgétaire, pbs newshour noa noa noa noa noa target=”_ wad”> pbs newshour noa noa noa noa noa target=”_ blanc”> pbs newshour noa noa noa noa noa target=”_ Blank”> pbs newshour noa noa noa noa noa target=”_ Blank”> pbs newshour noa noa noa noa ne nora nowa”Base de données de la météo et des catastrophes climatiques d’un milliard de dollars au-delà de 2024. Le professeur Turner a exprimé dans le Financial Times que la perte potentielle de données”est une énorme inquiétude. La communauté n’a pas-étonnamment, à mon avis-réveillé jusqu’à ce danger encore… oui, il y a une énorme préoccupation à ce sujet et je pense que les coupes sont très dangereuses à une époque où le climat est vraiment change.”
Les modèles traditionnels peuvent encore surpasser l’IA pour prédire des aspects spécifiques comme l’intensité de la tempête. Le soi-disant «Black Box» Le problème Complique également la compréhension des sorties dirigées par AI. Peter Neilley de The Weather Company a fait remarquer au Financial Times sur la façon dont «à quelle vitesse cela a dépassé au moins la prévision météorologique d’une partie de notre science est vraiment remarquable. Cela s’est vraiment produit au cours des cinq dernières années et il accélère.»
Cependant, Florian Pappenberger, ECMWF Direct
Le rôle évolutif des météorologues dans une ère AI
AI se transforme, sans remplacer les météorologues humains. Kirstine Dale, chef de l’IA de Met Office, a déclaré au Financial Times:”Nous voyons le potentiel d’un véritable changement d’étape… dans la façon dont nous prévoyons, ce qui est d’une certaine manière similaire à ce que nous commencions à utiliser des ordinateurs”, et prévoit”une relation de plus en plus symbiotique. Nous avons besoin d’eux pour travailler ensemble dans une équipe.”
Expertise humaine restera victoire entre les modèles, les prévisions contextuelles, les prévisions humaines et la communication pour les risques pour l’expert entre les modèles, les prévisions contextuelles, et la communication des risques. L’Office du Royaume-Uni explore Hyperlocal, , que Mme Dale a décrit au Financial Times comme «c’est comme des prévisions au niveau de la rue».
