L’Inde renforce l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer ses capacités de prévisions météorologiques.
Cette décision intervient alors que le pays connaît une augmentation des phénomènes météorologiques extrêmes tels que des pluies torrentielles, des inondations et des sécheresses.
Événements météorologiques extrêmes en Inde
Le réchauffement climatique a provoqué des confrontations plus intenses entre les systèmes météorologiques en Inde ces dernières années, augmentant les phénomènes météorologiques extrêmes qui ont tué plus de 3 000 personnes cette année, selon le Centre indépendant pour la science et l’environnement.
Le Département météorologique indien (IMD), chargé de fournir des prévisions météorologiques cruciales pour ce pays de 1,4 milliard d’habitants, mène la charge.
L’IMD s’appuie actuellement sur des modèles mathématiques exécutés par des superordinateurs, mais l’intégration de l’IA dans un réseau d’observation plus vaste pourrait fournir des données de prévision de meilleure qualité à moindre coût.
KS Hosalikar, responsable de la recherche et des services climatiques à l’IMD, a déclaré que le département a utilisé efficacement l’IA pour informer le public des vagues de chaleur et des maladies telles que le paludisme.
La prochaine phase consiste à augmenter le nombre d’observatoires météorologiques offrant des données au niveau du village, fournissant potentiellement des données à plus haute résolution pour des prévisions plus précises.
Le gouvernement a également annoncé son intention de développer des prévisions météorologiques et climatiques en mélangeant l’intelligence artificielle aux modèles traditionnels et qu’il a créé un centre pour tester cette notion à travers des ateliers et des conférences.
« Un modèle d’IA ne nécessite pas le coût élevé de fonctionnement d’un superordinateur – vous pouvez même le faire fonctionner à partir d’un ordinateur de bonne qualité », a déclaré Saurabh Rathore, professeur adjoint à l’Institut indien de technologie de Delhi.
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L’avenir de l’IA dans les prévisions météorologiques
Les agences de prévisions météorologiques du monde entier se concentrent sur l’IA, qui pourrait réduire les coûts et améliorer la vitesse, et qui, selon le Met Office, pourrait « révolutionner » la prévision météorologique, avec un récent modèle financé par Google surpassant les approches traditionnelles.
Les experts préviennent toutefois que le succès de l’IA en matière de prévision météorologique dépend fortement de la disponibilité de données à haute résolution.
« Sans disposer de données à haute résolution dans l’espace et le temps, aucun modèle d’IA permettant d’agrandir les prévisions des modèles existants en fonction d’un emplacement n’est réalisable », a déclaré Parthasarathi Mukhopadhyay, climatologue à l’Institut indien de météorologie tropicale.
Alors que l’Inde est aux prises avec les difficultés liées au changement climatique, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les prévisions météorologiques semble être une étape cruciale vers l’amélioration de la précision, de la rentabilité et de la résilience globale face à des conditions météorologiques de plus en plus imprévisibles.
La NASA et International Business Machines Corporation (IBM) ont annoncé lors de la récente COP28 qu’un outil d’IA nommé Watsonx.ai serait proposé sur la plateforme d’IA open source Hugging Space. Watsonx.ai aidera les utilisateurs à surveiller la Terre depuis son orbite, à mesurer les changements environnementaux passés et à fournir des prévisions pour l’avenir.
IBM a déclaré que lorsque ce type d’IA générative sera utilisé dans les prévisions météorologiques à l’avenir, il sera peut-être possible de mieux prédire les ouragans, les sécheresses et d’autres événements météorologiques graves. Cela pourrait élucider la manière précise dont les changements environnementaux, tels que la fonte des glaces aux pôles, peuvent affecter notre vie quotidienne.
La technologie pourrait également être utilisée dans les entreprises, par exemple pour aider les équipes d’intervention en cas de catastrophe à se préparer aux incendies qui affectent les logements résidentiels ou pour aider les organisations logistiques de la chaîne d’approvisionnement à mieux comprendre les modèles macro-météo.
