Google confie sa météo à une IA qui apprend directement des satellites
Les prévisions météo classiques reposent sur des simulations physiques calculées par superordinateur, avec six heures de décalage. Le nouveau modèle de Google apprend directement des images satellite en direct et sort une prévision toutes les heures.
Les prévisions météo officielles sont calculées en simulant les équations physiques de l’atmosphère sur des superordinateurs, un cycle lourd qui arrive avec environ six heures de retard sur la réalité. Google a présenté le 6 septembre WeatherNext 3, qui procède autrement : le modèle a appris à prévoir le temps directement à partir des images des satellites géostationnaires (des satellites fixes au-dessus d’un même point du globe, qui photographient l’atmosphère en continu). Il produit une prévision neuve toutes les heures.
La finesse change aussi d’échelle. La température et l’humidité sont désormais calculées sur une maille de 5 kilomètres, contre 25 auparavant, et Google annonce des prévisions de pluie jusqu’à 50 % plus justes lorsqu’on regarde un jour ou plus à l’avance. Autrement dit, la prévision cesse d’être régionale pour devenir locale.
Ce modèle alimente déjà la recherche Google, Google Maps, l’application Gemini et les outils de données de Google Cloud. Beaucoup d’activités se planifient à la pluie près : chantiers, livraisons, tournages, terrasses, marchés, événements en plein air, cultures. Savoir six heures plus tôt qu’une averse arrive sur un quartier précis se traduit en équipes qu’on ne déplace pas pour rien et en annulations décidées à temps.