Le 3 juin, Microsoft a dévoilé son modèle de fondation d'intelligence artificielle générative, baptisé Aurora conçu pour transformer les prévisions météorologiques. Développé par une équipe de chercheurs de Microsoft, ce modèle analyse plus d’un milliard de paramètres atmosphériques avec pour objectif d'atténuer les dégâts causés par les événements météorologiques extrêmes, en particulier les catastrophes naturelles, en fournissant des prévisions précises sur une période de cinq à dix jours.
Des Prévisions Ultra-Rapides et Précises
Aurora repose sur une architecture de transformateur 3D intégrant des encodeurs et décodeurs, basée sur le modèle Perceiver. Lors de sa phase de pré-entraînement, Aurora analyse plusieurs ensembles de données atmosphériques avec différentes résolutions et niveaux de pression, optimisant ainsi la perte pour améliorer la précision des prévisions. Le modèle est ensuite affiné grâce à la technologie de low rank adaptation (LoRA), qui permet de l'adapter à des tâches spécifiques de prévisions.
Ce qui distingue Aurora des modèles traditionnels, tels que l'Integrated Forecasting System (IFS), c'est sa vitesse et son efficacité. Selon Microsoft, Aurora est 5000 fois plus rapide que ces modèles, permettant d'obtenir des prévisions météorologiques sur dix jours en moins d'une minute. En plus de prédire des variables classiques comme la température et la vitesse du vent, Aurora peut également estimer le niveau de pollution atmosphérique et les concentrations de gaz à effet de serre, grâce aux données du programme européen Copernicus.
Une Réponse aux Limitations des Modèles Actuels
La tempête Ciarán, qui a traversé l'Europe du 29 octobre au 4 novembre 2023 et causé 23 victimes, a mis en lumière les limites des modèles de prévision météorologiques actuels. De nombreuses personnes ont été prises au dépourvu par la violence de cette tempête, soulignant le besoin de modèles plus performants. Aurora se révèle particulièrement efficace pour capturer des phénomènes extrêmes comme les vitesses de vent maximales, offrant une meilleure anticipation des catastrophes naturelles.
Combler les Lacunes de Données Mondiales
Aurora se distingue également par sa capacité à fournir des prévisions précises dans des régions où les données atmosphériques sont rares, comme les pays en développement et les zones polaires. Cette fonctionnalité est cruciale pour combler les lacunes de données et améliorer les prévisions dans ces zones vulnérables, contribuant ainsi à une meilleure préparation et réponse face aux événements météorologiques extrêmes.
Une Concurrence Intense dans le Domaine des Prévisions Météorologiques
L'annonce d'Aurora intervient dans un contexte de concurrence accrue entre les géants de la technologie. En avril, Huawei a présenté Zhiji, un modèle d'IA générative capable de fournir des prévisions à cinq jours avec une précision d'environ trois kilomètres. IBM, en partenariat avec la NASA, travaille sur un modèle de fondation pour déduire la dynamique de l'atmosphère. De son côté, Google DeepMind développe GraphCast, un modèle de deep learning qui analyse 36,7 millions de paramètres sur 40 ans de données météorologiques pour affiner les prévisions.
Une Reconnaissance Internationale
Quelques jours avant la présentation d'Aurora, le service météo de Microsoft, "Weather", a été nommé "fournisseur de prévisions météorologiques le plus précis au monde" par l'institut ForecastWatch. Cette reconnaissance souligne l'expertise de Microsoft dans le domaine et le potentiel d'Aurora à redéfinir les standards de précision et de rapidité des prévisions météorologiques.
