La conférence de Dubaï sur les changements climatiques (COP 28) démarre en ce 30 novembre, un an jour pour jour après le lancement de ChatGPT. En cette date symbolique pour la démocratisation de l’intelligence artificielle, IBM et la NASA ont annoncé que leur collaboration pour un nouveau modèle d’IA climatique allait s’étendre aux prévisions météorologiques. Un nouveau cap, pour un milieu particulièrement difficile à repousser les limites, où il a fallu 10 ans pour passer de 5 à 6 jours de prévisions pertinentes. Avec l’évolution des événements climatiques, il était urgent de faire monter sur scène l’IA.
Les données de la NASA enregistrées sur ces 40 dernières années ont été complétées par tout un tas de données de stations météorologiques et de ballons-sondes. IBM révèle avoir entraîné un nouveau modèle d’intelligence artificielle dit « modèle de fondation » avec celles-ci. Pour faire mieux que les outils d’analyses et de prédictions actuels, l’IA d’IBM et de la NASA doit alors observer plus loin dans le temps, mais aussi imaginer de lui-même l’évolution des événements climatiques. Sachant que les tempêtes il y a 40 ans ne sont plus du même ordre que celles d’aujourd’hui.
La météo change, le climat aussi
IBM a profité de l’annonce pour mentionner l’existence des émulateurs actuels, déjà attachés à percer le secret des prévisions météorologiques et climatiques. Il y a Google, via sa branche DeepMind avec l’outil GraphCast, que le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme a commencé à utiliser ces derniers mois. Mais selon la multinationale américaine, ces outils se limitent à surveiller des cas de figure très précis ; se baser sur une seule tâche à la fois. L’intérêt, alors, de bâtir un modèle d’IA pour élargir cet horizon, utiliser davantage de types de données et prendre en compte le fait que les conditions climatiques évoluent elles aussi.
« Le passé n’est pas toujours un bon indicateur de l’avenir, surtout lorsque le climat se réchauffe aussi rapidement qu’aujourd’hui. Un ouragan en 2024, par exemple, pourrait avoir des vitesses de vent plus élevées qu’un ouragan en 1933. Par conséquent, nous ne le verrons peut-être pas arriver si nos prévisions sont basées exclusivement sur des données historiques seules. L’IA nous permet de mettre continuellement à jour le modèle pour tenir compte du changement climatique sous forme de nouvelles données devient disponible », explique IBM, en pleine année du phénomène climatique El Niño, « renseigné six mois plus tôt que les précédentes années ».
D’un supercalculateur à un ordinateur de bureau
Plus à même d’être fiable, plus puissant et plus complet qu’un émulateur, le modèle d’IA doit aussi démocratiser l’accès même à la technologie. Et ce, malgré le besoin colossal d’énergie pour entraîner les milliers de GPU que sollicite un large modèle d’apprentissage d’IA. « Une prévision peut être exécutée sur un ordinateur de bureau en quelques minutes au lieu des heures que cela peut prendre avec un système HPC », explique IBM, qui remarque que de nombreux experts en modélisation météorologique et climatique n’ont pas accès aux machines nécessaires capables d’effectuer des HPC (calcul haute performance).
Le but dans les mois futurs pour IBM et la NASA est d’obtenir un modèle d’IA d’être plus largement exploitable, alors que les deux entités travaillent déjà de pair dans l’analyse d’imagerie satellite, notamment dans des cas spécifiques comme la reforestation au Kenya, la surveillance de la chaleur en centre urbain aux Emirats Arabes Unis, et les prédictions de zones d’inondation et d’incendies. Mentionné pour la première fois en septembre dernier, le projet open source doit être disponible pour tous, via la plateforme Hugging Face, par laquelle IBM possède déjà un partenariat pour l’utilisation de différents modèles sur la plateforme watsonx.ai.
En attendant un premier bilan des résultats sur le modèle d’IA, IBM et la NASA annoncent qu’ils proposeront des outils tiers, pour des cas de figure précis, dont la prévision météo sous 10-14 jours ainsi que des prévisions de turbulence pour le secteur aérien, et des tempêtes de sable. Des cas d’usage en guise de première fondation à ce à quoi ressemblera la surveillance de notre planète, de ses sauts d’humeur et de l’impact sur nos infrastructures.
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