L’IA améliore les prévisions d’orages sans supercalculateur

Un outil d’IA développé à l’université de São Paulo, au Brésil, a amélioré les prévisions d’orages à court terme lors de tests, réduisant les fausses alertes de près de 70 % par rapport à une méthode traditionnelle. Baptisé TITAN-LSTM, il prévoit la trajectoire d’un orage, la zone touchée par la pluie et l’intensité des précipitations jusqu’à 30 minutes à l’avance, avec une mise à jour toutes les cinq minutes.

L’outil associe un logiciel éprouvé de suivi radar à une IA qui apprend comment les orages évoluent dans le temps. Plutôt que de traiter des images radar entières, il utilise des descriptions numériques de chaque orage, comme sa taille, sa vitesse et l’intensité des précipitations. Cette charge de calcul réduite lui permet de fonctionner sur un ordinateur portable ordinaire.

Les chercheurs ont utilisé des observations radar recueillies près de São Paulo entre 2016 et 2019. Parmi plus de 32 000 orages suivis, ils en ont sélectionné 439 dont l’évolution complète pouvait être retracée, en utilisant 307 pour entraîner l’IA et en réservant 132 aux tests. Les résultats ont été publiés dans le Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation.

Des limites importantes subsistent : l’outil ne traite actuellement que les orages qui ne fusionnent pas avec d’autres et ne se divisent pas, et l’incertitude augmente à mesure que l’échéance de prévision s’éloigne. L’équipe travaille désormais sur des orages plus complexes et espère adapter le système à d’autres radars, afin de fournir des prévisions aux organismes chargés des alertes en cas de catastrophe.