Vous pouvez savoir s'il pleuvra samedi. À peu près s'il fera beau dans dix jours. Mais si vous demandez le temps qu'il fera dans un mois, aucun météorologue sérieux ne vous répondra avec assurance.
Entre deux et six semaines, la météo est un territoire presque vierge. Les spécialistes l'appellent parfois le « désert de la prévisibilité ». Une équipe de chercheurs vient d'y planter un premier drapeau.
Ce qu'ils ont réussi
Dans une étude publiée mercredi dans la revue Nature, des chercheurs du MIT et de Microsoft présentent une méthode qui améliore nettement les prévisions entre deux et six semaines à l'avance, y compris pour les événements extrêmes comme les vagues de chaleur.
Pour la première fois, selon eux, un modèle fait mieux que les moyennes climatiques sur cette période. C'est le point essentiel : jusqu'ici, pour savoir le temps qu'il ferait dans un mois, se fier aux moyennes des années passées était aussi efficace que n'importe quelle prévision. L'un des chercheurs le résume : personne n'avait encore réussi à montrer qu'un modèle faisait mieux.
Leur méthode a également remporté une compétition internationale de prévision.
Comment ça marche
L'astuce est élégante. L'IA ne remplace pas les grands modèles météo existants, qui simulent l'atmosphère grâce aux lois de la physique. Elle apprend leurs erreurs.
Imaginez un marin qui sait que sa boussole dévie toujours de trois degrés vers l'est. Il ne jette pas sa boussole : il corrige mentalement chaque lecture. L'IA fait la même chose avec les modèles météo : elle a appris dans quelles situations ils se trompent, et dans quel sens, et elle corrige leurs prévisions en conséquence.
Si la météo à long terme est si difficile, c'est à cause d'une découverte faite par le météorologue américain Edward Lorenz dans les années 1960. En relançant une simulation avec des chiffres arrondis à peine différemment, il obtient une météo complètement différente quelques semaines plus tard. En 1972, il popularise l'idée dans une conférence au titre resté célèbre : le battement d'ailes d'un papillon au Brésil peut-il déclencher une tornade au Texas ? Des différences minuscules s'amplifient avec le temps. C'est pour ça qu'aucun outil ne pourra jamais prédire la météo d'un jour précis dans six semaines, seulement des tendances.
Pourquoi c'est utile
Une tendance fiable à quelques semaines change beaucoup de choses. Un agriculteur peut décider quand semer ou récolter. Un hôpital peut se préparer à une vague de chaleur. Un fournisseur d'électricité peut anticiper un pic de consommation. Les secours peuvent pré-positionner du matériel avant une période de fortes pluies.
Et l'outil a un autre atout : il est gratuit, publié en accès libre, et il n'a pas besoin d'un superordinateur pour fonctionner. Les pays qui n'ont pas les moyens de faire tourner de grands modèles météo, au Kenya par exemple, peuvent l'utiliser pour améliorer leurs propres prévisions.
Les limites
Il ne s'agit pas de savoir s'il pleuvra le samedi 21 novembre. Les prévisions à plusieurs semaines restent des probabilités et des tendances : plus chaud ou plus froid que la normale, plus sec ou plus humide. L'amélioration est réelle et mesurée, mais elle ne transforme pas l'incertain en certain.
C'est la même logique que nous expliquions à propos de l'importance de savoir dire « je ne sais pas » : un bon prévisionniste n'est pas celui qui prétend tout savoir, mais celui dont les probabilités sont justes.
Ce qu'on retient
On parle beaucoup de l'IA qui écrit, qui dessine ou qui programme. Celle-ci fait quelque chose de plus discret, et peut-être de plus précieux : elle nous donne quelques semaines d'avance sur le temps qu'il fera.
Dans un monde où les événements extrêmes se multiplient, ces quelques semaines peuvent sauver des récoltes, et des vies.