Évaluation de nouveaux modèles de machine learning dans la prévision météo

Prévoir la météo, c'est pas simple. C'est un peu comme essayer de deviner ce que va faire ton chat ensuite : parfois, t'es pile poil, et d'autres fois, tu te grattes la tête. Au départ, les météorologues se basaient sur des modèles mathématiques bien détaillés pour prévoir le temps. Ces modèles utilisent les règles fondamentales de la physique pour simuler le comportement de l'atmosphère. Mais avec l'arrivée de l'apprentissage automatique (ML), on a de nouveaux outils qui pourraient rendre ce boulot plus facile et plus précis.

Deux des modèles de météo ML les plus intéressants du moment sont GraphCast et NeuralGCM. Pense à eux comme les nouveaux élèves dans la classe qui pourraient rendre les choses bien plus amusantes. Mais avant de s'emballer, faut voir si ces nouveaux modèles peuvent vraiment s'intégrer dans les systèmes qu'on utilise pour les prévisions météo, surtout ceux qui mélangent des données en temps réel avec des prédictions-ce qu'on appelle souvent l'assimilation de données.

#C'est quoi l'assimilation de données ?

Avant de plonger dans nos nouveaux amis, parlons de l'assimilation de données. Imagine que tu essaies de faire un gâteau avec une recette qui te dit de "ajouter un peu de sucre" sans te donner de mesures précises. Ça va pas le faire. De la même manière, prévoir la météo, c'est affiner des suppositions initiales en utilisant des observations réelles, comme la température, l'humidité et les données de pression. L'assimilation de données est le processus qui combine ces observations avec les prévisions pour créer la meilleure estimation possible du temps à tout moment.

Une des méthodes utilisées dans ce processus s'appelle l'assimilation de données variationnelle à quatre dimensions, ou 4DVar pour les intimes. Imagine 4DVar comme une calculatrice super intelligente qui prend tous tes anciens indices sur l'atmosphère et les met à jour au fur et à mesure que de nouvelles données arrivent. La précision de cette méthode dépend beaucoup du modèle sous-jacent. Si le modèle est un peu branlant, ça peut vite devenir le bazar-comme essayer d'empiler des crêpes qui tiennent pas.

#Présentation de GraphCast et NeuralGCM

GraphCast, c'est comme ce gosse super intelligent qui semble tout savoir-il est basé sur des réseaux neuronaux graphiques, qui sont géniaux pour gérer des données désordonnées et irrégulières, comme le temps. Tu peux le voir comme organiser une fête en fonction des préférences de chacun-even those you didn’t even know about! GraphCast est conçu pour produire des prévisions météo compétitives et est particulièrement intéressant parce qu'il peut traiter beaucoup de données rapidement.

NeuralGCM, d'un autre côté, c'est un peu un hybride. Imagine mélanger une voiture classique avec un moteur de fusée. Ce modèle combine un cadre traditionnel de prévisions météo avec des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer la simulation de divers processus atmosphériques, comme la formation des nuages ou la pluie qui tombe. Donc, pendant que GraphCast mise sur la vitesse et l'agilité, NeuralGCM veut combiner le meilleur des deux mondes.

#Le besoin de tests

Même si ces modèles ont l'air impressionnants, on peut pas juste les balancer dans le mix sans vérifier leur performance d'abord. Juste parce qu'un modèle peut prévoir la pluie, ça veut pas dire qu'il va bien prédire si tu dois prendre un parapluie. On doit voir comment GraphCast et NeuralGCM se comportent quand ils sont intégrés dans le cadre 4DVar.

À ce stade, on va regarder les modèles linéaires tangents et adjoints de GraphCast et NeuralGCM. Pense aux modèles linéaires tangents comme de petits compas fiables qui nous guident sur comment des petits changements peuvent affecter nos prévisions. Les modèles adjoints nous aident à comprendre comment les changements dans la sortie se rapportent à l’entrée. Les deux sont cruciaux pour vérifier si les modèles sont fiables.

#Comparer les modèles avec un ancien favori

Pour notre comparaison, on va utiliser un modèle météo éprouvé, appelé MPAS-A, qui est la voiture classique de notre sélection. Il est fiable et existe depuis un moment, donc il devrait nous aider à voir comment GraphCast et NeuralGCM se comparent. On va voir à quel point les modèles sont similaires ou différents pour prédire les changements de temps après quelques ajustements initiaux.

Un premier test consiste à introduire un petit changement dans les modèles, comme jeter un caillou dans un étang et regarder les ondulations se propager. On va mesurer jusqu'où ces ondulations vont, la taille des vagues qu'elles créent, et si elles ressemblent à quelque chose de naturel. Si GraphCast continue de montrer des signes de vie juste après qu'on ait balancé le caillou, on pourrait avoir un petit souci.

#Les résultats : Ce qu'on a découvert

Après avoir un peu secoué les choses, on a regardé de plus près comment GraphCast et NeuralGCM ont performé par rapport à MPAS-A. Les résultats étaient mitigés.

Pour GraphCast, il a bien réagi aux changements au départ, montrant des ondulations dans les champs de vent-comme une brise forte après avoir balancé un caillou. Cependant, il a aussi montré un comportement un peu étrange ; il s'est accrochés à la perturbation originale plus longtemps que prévu, un peu comme ce pote qui capte pas que c'est le moment de quitter la fête.

NeuralGCM avait certaines caractéristiques physiques qui semblaient prometteuses, mais il a aussi produit un peu de bruit dans ses prédictions, comme une station de radio légèrement désaccordée. Ce bruit suggère qu'il y a encore du travail à faire avant qu'il soit prêt pour le grand show.

Les deux modèles avaient des points forts, mais ils ont aussi soulevé des questions sur leur capacité à vraiment s'intégrer de manière fiable dans le cadre d'assimilation de données.

#Et après ? D'autres tests !

Ça veut pas dire qu'on doit jeter ces nouveaux jouets tout de suite. Ça veut juste dire qu'on doit peaufiner ces modèles pour s'assurer qu'ils peuvent gérer les complexités des vrais patterns météo. GraphCast et NeuralGCM montrent qu'ils peuvent capturer certains processus atmosphériques vitaux, mais le chemin est encore long.

Si on envisage d'intégrer un de ces modèles dans le système d'assimilation de données, il faut s'assurer qu'ils n'introduisent pas de bruit indésirable ou de réponses incorrectes aux perturbations. Sinon, on risque de rendre nos prévisions moins fiables, entraînant des échecs de prévision potentiels, comme prédire du soleil un jour où il pleut des cordes.

#Conclusion : Le chemin à suivre

En résumé, même si les modèles d'apprentissage automatique comme GraphCast et NeuralGCM montrent du potentiel, ils ont encore plusieurs petites manies qu'il faut régler avant de pouvoir les utiliser de manière fiable pour prévoir la météo.

Les luttes mathématiques avec le bruit et le réalisme physique mettent en évidence les défis à venir. On doit peaufiner ces modèles, en s'assurant qu'ils prédisent les patterns météo avec précision sans perdre de vue les lois physiques de la nature. Donc, tant qu'on n'a pas affiné ces modèles et qu'on s'assure qu'ils s'entendent bien, on va peut-être rester avec notre classique et fiable MPAS-A pour le moment.

Mais qui sait ? Avec quelques améliorations, nos nouveaux amis ML pourraient finalement rejoindre le rang des meilleurs prévisionnistes météo, nous présentant des prévisions qui nous permettent de laisser le parapluie à la maison sans craindre de nous faire tremper.