Voilà enfin une IA qui peut nous aider face au changement climatique

Difficile d’oublier les vagues de chaleur de l’été 2022. Avec le réchauffement de la planète, elles sont amenées à se reproduire. Il en existe une forme plus poussée, les vagues de chaleur extrêmes : c’est celle qu’a pu connaître le Pakistan, par exemple. Elles sont plus rares, heureusement, mais plus dangereuses. Pour l’être humain, la biodiversité et l’ensemble de l’écosystème touché.

De fait, il est nécessaire d’anticiper ces canicules hors du commun. C’est là que peut intervenir l’intelligence artificielle. Celle-ci ne prend pas seulement la forme de chatbots : elle peut aussi servir de modèles de calcul pour projeter un événement et son niveau de probabilité. Dans un papier publié ce 4 avril, une équipe française adossée au CNRS présente une IA capable de prédire les canicules extrêmes.

Prédire les vagues de chaleur 1 mois avant leur arrivée

Cette IA repose sur plusieurs modèles statistiques combinés, sous forme de deep learning (un réseau de neurones profonds). Le système de prédiction n’est pas le même que les modèles probabilistes habituels utilisés pour la météo. Ces derniers reposent sur les lois de la physique, là où cette IA se fonde sur l’ensemble des conditions environnementales — « telles que l’humidité des sols et l’état de l’atmosphère ».

Ces données permettent à l’IA de prédire un niveau de probabilité pour l’arrivée d’une vague de chaleur de longue durée. Et ce, de 15 jours à 1 mois avant son apparition. C’est un exploit : la principale difficulté pour prédire ce type de canicules relève justement du manque de données, ces événements extrêmes étant récents et encore très rares, ce qui complique l’obtention d’un niveau de probabilité fiable.

Pour palier le manque de données concrètes, cette IA repose sur la simulation informatique de ces événements rares — à partir d’un algorithme que ces mêmes chercheurs ont conçu il y a cinq ans. « En utilisant un modèle climatique, cet outil nous permet d’obtenir plusieurs ordres de grandeur de vagues de chaleur plus extrêmes, par rapport à une simulation de contrôle », écrivent les auteurs. Ce modèle climatique a été entraîné sur l’équivalent de 8 000 années.

Le résultat est efficace et produit une prédiction en une seconde seulement, tout en ayant l’avantage d’avoir « un usage complémentaire aux prévisions météorologiques classiques ou aux modèles climatiques, dans la prévision des phénomènes rares », estime le CNRS.

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