Météo & data/IA

Les prévisions météorologiques sont entrées dans une nouvelle ère, celle de la data, du machine learning et de l’intelligence artificielle. A travers des initiatives comme celles de MétéoSuisse, qui ouvrira ses données en open source en avril 2025, et de Meteomatics, basée à Saint-Gall, le potentiel de l’IA et des données pour améliorer les prévisions se concrétise.

MétéoSuisse a déployé ICON, un modèle basé sur le supercalculateur Alps, offrant des prévisions plus fiables grâce à une meilleure modélisation de la physique. Lionel Moret, responsable d’une équipe dédiée au machine learning au sein de MétéoSuisse, souligne en entretien que ce modèle n’intègre pas directement l’IA. Mais l’objectif consiste désormais à créer un émulateur capable de reproduire le fonctionnement d’ICON en mobilisant beaucoup moins de ressources, avec un gain de rapidité à la clé.

De son côté, Alexander Stauch, directeur marketing chez Meteomatics, met en avant les avantages des prévisions hyper localisées, rendues possibles grâce à un modèle fait maison qui résout des équations complexes. Si l’IA joue un rôle important dans l’assimilation des données, il insiste sur le fait que les modèles «traditionnels», résolvant des équations physiques et mathématiques complexes, restent supérieurs pour les prévisions à court terme.

La course à l’innovation dans le domaine des prévisions météorologiques concerne aussi les géants de la tech. Microsoft avec son IA Aurora  ou Nvidia avec StormCast, espèrent également repousser les limites en la matière, notamment pour anticiper rapidement la survenue de phénomènes météo extrêmes et très localisés.