EPISODE · May 8, 2023 · 1 MIN
Comment prédire les canicules ?
Liées en partie au réchauffement de la planète, mais aussi à la résurgence de phénomènes climatiques comme "El Niño", qui se traduit par une température plus chaude d'une partie de l'océan Pacifique, les canicules sont de plus en plus fréquentes.Et, à cet égard, l'été 2023 pourrait être pire que celui de l'année précédente. Ces phénomènes climatiques extrêmes provoquent des décès et aggravent une sécheresse déjà très préoccupante dans de nombreuses parties du monde.D'où l'intérêt de prédire ces canicules. C'est le travail des prévisionnistes météo, qui alimentent des ordinateurs très puissants de données aussi variées que les températures, les précipitations ou la pression atmosphérique.Serait-il possible, cependant, de prédire les canicules avec encore plus d'avance ? Des chercheurs français répondent par l'affirmative. D'après eux, il serait possible de construire un dispositif d'intelligence artificielle capable de prévoir une canicule jusqu'à un mois à l'avance.Mais la difficulté, pour bâtir un tel système, réside dans la relative rareté des données disponibles. En effet, de telles chaleurs extrêmes ne se sont pas produites très souvent jusqu'à une date assez récente.Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont recréé, en quelque sorte, un climat typique du début de ce XXIe siècle. L'outil ainsi mis au point a ensuite recueilli des données sur une période comparable à l'écoulement de 8.000 années.Ce modèle climatique, fondé sur ce que les spécialistes appellent le "deep learning", ou "apprentissage profond", a permis de nourrir le système d'un assez grand nombre d'informations significatives pour permettre des prévisions plus précoces.Les rapports du GIEC, qui regroupe les informations sur l'évolution du climat, sont d'ailleurs fondés sur l'utilisation de modèles comparables.Malgré tout, le manque de données relatives aux canicules restera, dans les années à venir, un problème que les chercheurs entendent résoudre tant par l'utilisation conjointe d'autres modèles climatiques que par l'intervention d'experts, pour orienter, en quelque sorte, le travail de l'IA.Quoi qu'il en soit, ce dispositif, qui nécessite encore de nombreux aménagements, ne sera pas opérationnel dans l'immédiat. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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Liées en partie au réchauffement de la planète, mais aussi à la résurgence de phénomènes climatiques comme "El Niño", qui se traduit par une température plus chaude d'une partie de l'océan Pacifique, les canicules sont de plus en plus fréquentes.Et, à cet égard, l'été 2023 pourrait être pire que celui de l'année précédente. Ces phénomènes climatiques extrêmes provoquent des décès et aggravent une sécheresse déjà très préoccupante dans de nombreuses parties du monde.D'où l'intérêt de prédire ces canicules. C'est le travail des prévisionnistes météo, qui alimentent des ordinateurs très puissants de données aussi variées que les températures, les précipitations ou la pression atmosphérique.Serait-il possible, cependant, de prédire les canicules avec encore plus d'avance ? Des chercheurs français répondent par l'affirmative. D'après eux, il serait possible de construire un dispositif d'intelligence artificielle capable de prévoir une canicule jusqu'à un mois à l'avance.Mais la difficulté, pour bâtir un tel système, réside dans la relative rareté des données disponibles. En effet, de telles chaleurs extrêmes ne se sont pas produites très souvent jusqu'à une date assez récente.Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont recréé, en quelque sorte, un climat typique du début de ce XXIe siècle. L'outil ainsi mis au point a ensuite recueilli des données sur une période comparable à l'écoulement de 8.000 années.Ce modèle climatique, fondé sur ce que les spécialistes appellent le "deep learning", ou "apprentissage profond", a permis de nourrir le système d'un assez grand nombre d'informations significatives pour permettre des prévisions plus précoces.Les rapports du GIEC, qui regroupe les informations sur l'évolution du climat, sont d'ailleurs fondés sur l'utilisation de modèles comparables.Malgré tout, le manque de données relatives aux canicules restera, dans les années à venir, un problème que les chercheurs entendent résoudre tant par l'utilisation conjointe d'autres modèles climatiques que par l'intervention d'experts, pour orienter, en quelque sorte, le travail de l'IA.Quoi qu'il en soit, ce dispositif, qui nécessite encore de nombreux aménagements, ne sera pas opérationnel dans l'immédiat. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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