{"id":180921,"date":"2025-11-10T15:00:00","date_gmt":"2025-11-10T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/?p=401371"},"modified":"2025-11-10T16:24:49","modified_gmt":"2025-11-10T15:24:49","slug":"google-a-devance-avec-lia-tous-les-modeles-meteorologiques-professionnels-du-monde","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/google-a-devance-avec-lia-tous-les-modeles-meteorologiques-professionnels-du-monde\/","title":{"rendered":"Google a devanc\u00e9 avec l&#039;IA tous les mod\u00e8les m\u00e9t\u00e9orologiques professionnels du monde"},"content":{"rendered":"\n<p>Lors de sa premi\u00e8re saison des ouragans, l&#8217;IA r\u00e9volutionnaire Deepmind de Google n&#8217;a pas seulement \u00e9gal\u00e9 des d\u00e9cennies d&#8217;exp\u00e9rience humaine, mais <strong>a \u00e9galement surpass\u00e9 les r\u00e9sultats de deux des mod\u00e8les de superordinateurs les plus avanc\u00e9s au monde.<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Alors que le Centre National des Ouragans et les agences de pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique mondiales traitent les donn\u00e9es de v\u00e9rification finales, <strong>la question n&#8217;est plus de savoir si l&#8217;IA peut faire des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques, mais combien de temps les m\u00e9thodes traditionnelles mettront \u00e0 s&#8217;adapter ou \u00e0 dispara\u00eetre compl\u00e8tement.<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Alors que la saison des ouragans de l&#8217;Atlantique 2025 touche \u00e0 sa fin, les premi\u00e8res \u00e9valuations des performances des mod\u00e8les r\u00e9v\u00e8lent un changement dans la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions qui pourrait red\u00e9finir la m\u00e9t\u00e9orologie.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-twitter wp-block-embed-twitter\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"en\" dir=\"ltr\">With the Atlantic hurricane season nearly over, a new champion has emerged in predicting both track and intensity of hurricanes: Google DeepMind.<br><br>According to preliminary analysis by Brian McNoldy, a senior researcher at the University of Miami, Google&#39;s AI models had the lowest\u2026 <a href=\"https:\/\/t.co\/tXyCB1qBQH\">pic.twitter.com\/tXyCB1qBQH<\/a><\/p>&mdash; prinz (@deredleritt3r) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/deredleritt3r\/status\/1985896507594129507?ref_src=twsrc%5Etfw\">November 5, 2025<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">L&#8217;IA peut r\u00e9soudre de v\u00e9ritables d\u00e9fis technologiques et sauver des vies<\/h2>\n\n\n<p><strong>Le Laboratoire M\u00e9t\u00e9orologique de Google DeepMind,<\/strong> qui a commenc\u00e9 \u00e0 \u00e9mettre des pr\u00e9visions de cyclones tropicaux en juin, <strong>a largement surpass\u00e9 les mod\u00e8les traditionnels <\/strong>bas\u00e9s sur la physique utilis\u00e9s par les agences m\u00e9t\u00e9orologiques nationales.<\/p>\n\n\n<p>Les m\u00e9t\u00e9orologues et les chercheurs qui examinent les donn\u00e9es pr\u00e9liminaires affirment que les r\u00e9sultats repr\u00e9sentent le premier d\u00e9fi s\u00e9rieux en d\u00e9cennies \u00e0 la domination mondiale des syst\u00e8mes de pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique num\u00e9rique, comme le Syst\u00e8me de Pr\u00e9vision Globale du Service M\u00e9t\u00e9orologique National des \u00c9tats-Unis.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-twitter wp-block-embed-twitter\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"en\" dir=\"ltr\">Google\u2019s new weather model impressed during its first hurricane season <a href=\"https:\/\/t.co\/ZSH8zj5Al6\">https:\/\/t.co\/ZSH8zj5Al6<\/a><\/p>&mdash; Ars Technica (@arstechnica) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/arstechnica\/status\/1985842628848730252?ref_src=twsrc%5Etfw\">November 4, 2025<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<p>Le climatologue de l&#8217;Universit\u00e9 de Miami, Brian McNoldy, a analys\u00e9 la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions de 13 temp\u00eates nomm\u00e9es durant cette saison.<\/p>\n\n\n<p>Sa comparaison pr\u00e9liminaire montre que le mod\u00e8le d&#8217;IA de DeepMind a syst\u00e9matiquement produit des erreurs de position moyennes inf\u00e9rieures \u00e0 celles du GFS des \u00c9tats-Unis sur des intervalles de pr\u00e9vision allant jusqu&#8217;\u00e0 5 jours. Selon ses calculs, <strong>l&#8217;erreur de suivi de DeepMind \u00e0 120 heures \u00e9tait en moyenne de 165 milles nautiques, contre 360 milles nautiques pour le GFS<\/strong>, ce qui repr\u00e9sente une diff\u00e9rence de plus du double.<\/p>\n\n\n<p>Le contraste est particuli\u00e8rement significatif si l&#8217;on prend en compte les approches techniques qui sous-tendent chaque syst\u00e8me. Le GFS repose sur des \u00e9quations physiques explicites qui simulent le mouvement atmosph\u00e9rique en trois dimensions, et il s&#8217;ex\u00e9cute sur des superordinateurs \u00e0 grande \u00e9chelle de la NOAA avec des cycles fr\u00e9quents d&#8217;assimilation des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n<p><strong>Le syst\u00e8me de DeepMind, en revanche, est un r\u00e9seau de neurones entra\u00een\u00e9 avec des d\u00e9cennies de donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques archiv\u00e9es<\/strong>, ce qui lui permet d&#8217;inf\u00e9rer des motifs atmosph\u00e9riques de mani\u00e8re statistique plut\u00f4t qu&#8217;\u00e0 partir de principes physiques de base. Son architecture peut fournir des pr\u00e9visions en quelques minutes sur des clusters de GPU standard, \u00e9liminant ainsi le besoin d&#8217;une infrastructure informatique massive.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-twitter wp-block-embed-twitter\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"en\" dir=\"ltr\">Google DeepMind &amp; Google Research are collaborating up with National Hurricane Center to improve cyclone forecasting using AI. Their new model predicts cyclone path, size and intensity faster and more accurately than traditional methods even spotting storms up to 7 days before. <a href=\"https:\/\/t.co\/YmbkyMmzPH\">pic.twitter.com\/YmbkyMmzPH<\/a><\/p>&mdash; Kunal Rahangdale (@i_kunal_ar26) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/i_kunal_ar26\/status\/1952743677874364710?ref_src=twsrc%5Etfw\">August 5, 2025<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<p>Le mod\u00e8le de DeepMind a non seulement surpass\u00e9 les r\u00e9sultats individuels du mod\u00e8le GFS, mais il a \u00e9galement d\u00e9pass\u00e9 les pr\u00e9visions officielles g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par des humains et les mod\u00e8les de consensus comme TVCN et HCCA, qui combinent les r\u00e9sultats de plusieurs mod\u00e8les pour r\u00e9duire le biais.<\/p>\n\n\n<p>Si l&#8217;on v\u00e9rifie avec les statistiques finales du Centre National des Ouragans, ces r\u00e9sultats repr\u00e9senteraient <strong>la premi\u00e8re fois qu&#8217;un syst\u00e8me d&#8217;IA d\u00e9passe \u00e0 la fois les pr\u00e9visions automatis\u00e9es et les pr\u00e9visions de consensus humaines dans le bassin atlantique.<\/strong><\/p>\n\n\n<p>La performance exceptionnelle du syst\u00e8me de DeepMind soul\u00e8ve des questions sur le r\u00f4le \u00e0 long terme de la pr\u00e9vision num\u00e9rique traditionnelle du temps. Les mod\u00e8les bas\u00e9s sur la physique, comme le GFS, doivent int\u00e9grer des \u00e9quations qui d\u00e9crivent la dynamique des fluides, le transfert de radiation et la thermodynamique \u00e0 des millions de points de la grille.<\/p>\n\n\n<p><strong>Ce processus n\u00e9cessite une grande puissance de calcul et, souvent, introduit des erreurs d&#8217;arrondi num\u00e9rique. <\/strong>En revanche, les mod\u00e8les neuronaux bas\u00e9s sur des donn\u00e9es d\u00e9duisent la dynamique sous-jacente directement \u00e0 partir de jeux de donn\u00e9es de r\u00e9analyse globale, sans avoir besoin d&#8217;\u00e9quations explicites.<\/p>\n\n\n<p>Ces architectures appartiennent \u00e0 une classe de m\u00e9thodes d&#8217;IA connues sous le nom de \u00ab mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs profonds \u00bb, capables d&#8217;apprendre des motifs de haute dimension. <strong>On pense que le cadre de DeepMind utilise des fonctions d&#8217;encodeur-d\u00e9codeur optimis\u00e9es pour la pr\u00e9diction spatio-temporelle<\/strong>, ce qui lui permet de g\u00e9rer \u00e0 la fois le suivi et la pr\u00e9diction de l&#8217;intensit\u00e9 au sein d&#8217;une seule architecture de r\u00e9seau.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"How AI Hurricane Prediction Could Save Millions\u2014And Why DeepMind\u2019s Weather Lab Is a Game Changer\" width=\"840\" height=\"473\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/naPG3PDv6FE?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<p>Durant cette saison des ouragans, il a \u00e9galement montr\u00e9 une performance fiable dans l&#8217;estimation des vitesses maximales du vent et des fluctuations de pression, des t\u00e2ches que m\u00eame les syst\u00e8mes sophistiqu\u00e9s bas\u00e9s sur la physique continuent de g\u00e9rer de mani\u00e8re incoh\u00e9rente.<\/p>\n\n\n<p>En attendant,<strong> la performance du GFS cette ann\u00e9e a d\u00e9concert\u00e9 les m\u00e9t\u00e9orologues. <\/strong>Bien que le mod\u00e8le ait subi une importante mise \u00e0 jour en 2019 avec le noyau dynamique Finite-Volume Cubed-Sphere (FV3), la transition semble avoir produit une r\u00e9gression plut\u00f4t qu&#8217;une am\u00e9lioration.<\/p>\n\n\n<p>Lowry et d&#8217;autres sugg\u00e8rent que les lacunes dans les donn\u00e9es d&#8217;observation, possiblement li\u00e9es aux coupes budg\u00e9taires f\u00e9d\u00e9rales, pourraient avoir aggrav\u00e9 le probl\u00e8me, bien que cela reste une sp\u00e9culation. Le Service m\u00e9t\u00e9orologique national n&#8217;a pas encore publi\u00e9 son \u00e9valuation interne.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Lors de sa premi\u00e8re saison des ouragans, l&#8217;IA r\u00e9volutionnaire Deepmind de Google n&#8217;a pas seulement \u00e9gal\u00e9 des d\u00e9cennies d&#8217;exp\u00e9rience humaine, mais a \u00e9galement surpass\u00e9 les r\u00e9sultats de deux des superordinateurs les plus avanc\u00e9s au monde. Alors que le Centre national des ouragans et les agences de pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique mondiales traitent les donn\u00e9es de v\u00e9rification finales, la question n&#8217;est plus de savoir si l&#8217;IA peut faire des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques, mais combien de temps les m\u00e9thodes traditionnelles mettront \u00e0 s&#8217;adapter ou \u00e0 dispara\u00eetre compl\u00e8tement. 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