Google vient de dévoiler WeatherNext 3, son nouveau modèle d’intelligence artificielle consacré aux prévisions météorologiques. Plus précis géographiquement, actualisé toutes les heures et directement alimenté par des observations satellites, il va progressivement fournir les données météo affichées dans Google Search, Maps et Gemini.
À retenir
- WeatherNext 3 peut produire des prévisions avec une résolution allant jusqu’à 5 kilomètres, contre 25 kilomètres pour la génération précédente.
- Google promet des prévisions de précipitations jusqu’à 50 % plus précises pour certaines échéances d’un jour ou plus.
- Les nouvelles données commencent à alimenter Google Search, Gemini, Google Maps et plusieurs services professionnels de Google.
Regarder la météo sur Google pourrait bientôt devenir nettement plus fiable. Google DeepMind et Google Research ont présenté le 3 septembre WeatherNext 3, leur modèle d’IA météorologique le plus avancé à ce jour. Et cette fois, il ne restera pas cantonné à un laboratoire : Google commence directement à l’intégrer dans les services utilisés quotidiennement par des milliards d’internautes.
Des prévisions cinq fois plus détaillées
L’une des principales améliorations concerne la précision géographique. WeatherNext 2 travaillait essentiellement sur une grille de 25 kilomètres avec de nouvelles prévisions toutes les six heures. WeatherNext 3 peut désormais descendre jusqu’à une résolution de 5 kilomètres pour certaines données de surface, comme la température ou l’humidité, et générer une nouvelle prévision chaque heure.
Google parle ainsi d’une image globale de la météo environ cinq fois plus détaillée qu’avec son précédent modèle.
Cette différence peut être particulièrement importante dans des endroits où les conditions changent fortement sur quelques kilomètres. Une ville située sur la côte, dans une vallée ou à proximité d’une zone montagneuse peut connaître une météo très différente de celle observée à quelques dizaines de kilomètres.
WeatherNext 3 devrait donc être capable de mieux tenir compte de ces variations locales plutôt que de proposer une prévision trop lissée à l’échelle d’une grande zone.
Les satellites vont alimenter directement l’IA
L’autre grande nouveauté se trouve dans les données utilisées. De nombreux modèles météorologiques basés sur l’IA apprennent à partir des résultats produits par les systèmes traditionnels de prévision numérique, eux-mêmes basés sur de lourdes simulations physiques réalisées sur des supercalculateurs.
WeatherNext 3 peut désormais intégrer directement des données provenant de satellites météorologiques géostationnaires. Le modèle dispose ainsi d’une représentation beaucoup plus récente de l’atmosphère et peut mettre ses prévisions à jour toutes les heures.
Cette rapidité doit notamment l’aider lorsque la situation évolue brusquement : apparition d’un front, formation d’un orage ou déplacement rapide d’une zone de précipitations.
La pluie et la neige font justement partie des domaines sur lesquels Google revendique d’importants progrès. L’entreprise entraîne son modèle avec plusieurs sources spécialisées, dont les données satellites IMERG de la NASA.
Pour les prévisions proposées un jour ou davantage à l’avance, Google annonce que les utilisateurs pourront obtenir des prévisions de précipitations jusqu’à 50 % plus précises, avec des gains particulièrement importants dans les régions où les modèles météo étaient jusqu’ici moins performants.
Google va utiliser cette météo partout
WeatherNext 3 ne sera pas uniquement un outil destiné aux météorologues. Son déploiement commence dans Google Search, l’application Gemini et Google Maps. Il sera également proposé aux entreprises et développeurs à travers Google Maps Platform, Earth Engine, BigQuery et Google Cloud.
TechCrunch rapporte par ailleurs que WeatherNext 3 se place actuellement en tête des modèles évalués par Operational WeatherBench, un outil indépendant développé par Brightband pour comparer différentes méthodes de prévision basées sur l’intelligence artificielle.
Google vise également des usages beaucoup plus spécialisés. WeatherNext 3 peut, par exemple, prévoir la vitesse du vent à environ 100 mètres de hauteur afin d’aider à estimer la production d’une éolienne. Il analyse aussi la couverture nuageuse et le rayonnement solaire pour améliorer les estimations de production des installations photovoltaïques.
L’IA ne permettra évidemment pas de supprimer l’incertitude inhérente à la météo. Google précise d’ailleurs que les alertes officielles concernant les phénomènes dangereux doivent toujours être consultées auprès des services météorologiques nationaux.
Mais pour une question beaucoup plus quotidienne — faut-il prendre un parapluie demain ? — Google compte désormais sur son IA pour donner une réponse sensiblement plus fiable.
