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Changements climatiques : une meilleure prédiction des canicules grâce à l’IA

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Les vagues de chaleur extrême sont rares, mais ont des conséquences importantes sur les êtres vivants et leur environnement. Anticiper leur arrivée est un enjeu majeur. Une équipe interdisciplinaire de scientifiques français, du CNRS, du CEA et de l’Université Claude Bernard Lyon 1, dévoile une intelligence artificielle capable de prévoir les canicules. Basée sur le "deep learning", elle s’appuie sur des modèles statistiques englobant de nombreux paramètres et s’enrichit de multiples données.

Cette approche probabiliste diffère des prévisions traditionnelles, basées sur les lois de la physique, et utilisées notamment pour les bulletins météorologiques. À partir des conditions environnementales, telles que l’humidité des sols et l’état de l’atmosphère, l’IA associe une probabilité à l’arrivée d’une vague de chaleur extrême, jusqu’à un mois avant son apparition. L’équipe de recherche a entraîné cette technologie sur 8 000 ans, simulés grâce au modèle climatique PlaSim de l’Université Hambourg.

L’IA a également l’avantage de fournir un modèle statistique qui fait une prédiction en quelques secondes, et d’avoir un usage complémentaire aux prévisions météorologiques classiques ou aux modèles climatiques, dans la prévision des phénomènes rares. Néanmoins, l’étude insiste sur un point : pour que l’IA soit fiable, elle a besoin d’un grand nombre de données pour s’enrichir. Ces événements étant rares, peu d’informations sont disponibles. Pour pallier cette faiblesse, les scientifiques vont/comptent conjuguer cette IA avec des algorithmes de simulations d’événements rares, conçus par eux il y a cinq ans, afin d’obtenir une prévision optimale.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

CNRS

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