En 2026, prévoir un temps hyperlocal reste délicat, même si cela influence tout, des chaînes d’approvisionnement et des événements sportifs jusqu’au tourisme et à la production d’énergie. Désormais, Google affirme que son dernier modèle d’IA s’améliore considérablement dans ce domaine.
Google DeepMind et Google Research ont lancé WeatherNext 3 jeudi, que l’entreprise présente comme son modèle météo IA mondial le plus avancé et le plus précis à ce jour.
« Notre modèle apprend directement à partir d’observations en temps réel, ce qui permet de fournir des prévisions plus rapides et davantage localisées pour les événements météorologiques qui touchent le plus les gens », a déclaré l’entreprise dans un communiqué. « En utilisant des données satellites brutes pour produire une prévision chaque heure à haute résolution, notre modèle rend des prévisions fiables accessibles sur les produits Google dans le monde entier. »
L’utilisation d’images satellites en temps réel, capturées chaque heure, semble constituer la grande avancée de ce modèle.
Pour contexte, les modèles météorologiques traditionnels reposent sur ce que l’on appelle la prévision numérique du temps. Ces modèles prennent des observations atmosphériques recueillies auprès de sources comme les satellites, les stations météo et les ballons météorologiques et les font passer par des simulations physiques complexes sur des supercalculateurs afin de prédire à quoi ressemblera le temps.
Les modèles météorologiques basés sur l’IA, en revanche, peuvent générer des prévisions beaucoup plus rapidement, mais s’appuient encore largement sur les données produites par ces systèmes traditionnels. Google affirme que cela peut entraîner un décalage d’environ six heures, rendant plus difficile la prévision des conditions qui évoluent rapidement.
WeatherNext 3 adopte une approche différente en injectant directement des observations satellite en temps réel dans le modèle d’IA, en parallèle avec les données d’analyse météorologique traditionnelles. Il est également entraîné directement sur des observations de stations météorologiques peu denses. Cela lui permet de générer chaque heure une nouvelle prévision mondiale et d’offrir des prédictions beaucoup plus localisées.
Pour certaines variables de surface, notamment la température et l’humidité, WeatherNext 3 fournit des prévisions avec une résolution pouvant atteindre 5 kilomètres. Cela signifie qu’il peut montrer comment les conditions varient d’une zone à l’autre sur une distance de cinq kilomètres. À une résolution de 25 kilomètres, il produit des prévisions de vitesse du vent.
Ceci est particulièrement important dans les zones où le temps peut changer rapidement sur de courtes distances, comme les zones côtières et les chaînes de montagnes.
De plus, Google affirme que WeatherNext 3 peut livrer des prévisions de précipitations jusqu’à 50 % plus précises lorsque les utilisateurs consultent les prévisions à un jour ou plus à l’avance
Google indique que ces améliorations pourraient être particulièrement importantes dans certaines parties de l’Amérique latine, d’Afrique et de la région Asie-Pacifique, où les prévisions à haute résolution ont historiquement été limitées par le coût colossal des supercalculateurs nécessaires au fonctionnement des modèles traditionnels.
WeatherNext 3 occupe déjà la première place sur Operational WeatherBench, un classement indépendant géré par la startup Brightband spécialisée dans les prévisions météorologiques par IA, qui compare la précision des principaux modèles IA et des modèles météorologiques traditionnels.
WeatherNext 3 ajoute aussi des prévisions destinées spécifiquement à la production d’énergie renouvelable. Le modèle prévoit les vitesses du vent à 100 mètres du sol, soit approximativement la hauteur d’une éolienne, ainsi que la couverture nuageuse et le rayonnement solaire, ce qui pourrait aider les opérateurs éoliens et solaires à estimer la quantité d’électricité que leurs installations pourront produire.
À partir de jeudi, Google affirme que WeatherNext 3 commencera à alimenter les expériences météorologiques sur Google Search, Gemini, Google Maps, l’API météo de Google Maps Platform et Google Earth Engine.
Malgré ces déclarations, Google dirige toutefois les utilisateurs vers leur agence météorologique locale ou le service météorologique national pour les prévisions officielles, les avertissements en cas de temps dangereux et les avis de sécurité publique.
Google n’a pas immédiatement répondu à une demande de commentaire.
