{"id":10259,"date":"2023-11-24T22:24:05","date_gmt":"2023-11-24T22:24:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/sao-tome-e-principe\/politique\/graphcast-lintelligence-artificielle-de-google-qui-revolutionne-les-previsions-meteo"},"modified":"2023-11-25T00:50:08","modified_gmt":"2023-11-25T00:50:08","slug":"graphcast-lintelligence-artificielle-de-google-qui-revolutionne-les-previsions-meteo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/sao-tome-e-principe\/toutes-les-actualites\/graphcast-lintelligence-artificielle-de-google-qui-revolutionne-les-previsions-meteo","title":{"rendered":"GraphCast, l\u2019intelligence artificielle de Google qui r\u00e9volutionne les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9o"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – S\u00e3o Tom\u00e9 e Pr\u00edncipe. <\/strong><\/span>La me\u0301te\u0301o sur dix jours en moins d\u2019une minute. C\u2019est la promesse affiche\u0301e par un nouveau projet de DeepMind, la division intelligence artificielle (IA) de Google, dans un article paru dans la revue Science mi-novembre 2023. Il fait partie d\u2019une se\u0301rie de recherches correspondant, comme le projet AlphaFold sur la structure des prote\u0301ines, a\u0300 des cas d\u2019applications scientifiques de l\u2019IA.<\/p>\n

Appele\u0301 GraphCast, le mode\u0300le prend en donne\u0301es d\u2019entre\u0301e la me\u0301te\u0301o du moment sur un carre\u0301 de 0,25 degre\u0301 de latitude et de longitude (correspond a\u0300 28 km de co\u0302te\u0301 au niveau de l\u2019e\u0301quateur) et ce qu\u2019elle e\u0301tait six heures plus to\u0302t au me\u0302me endroit. Sur cette base, l\u2019algorithme livre une pre\u0301vision du temps qu\u2019il fera six heures plus tard. Et ces me\u0302mes pre\u0301visions servent a\u0300 leur tour de donne\u0301es d\u2019entre\u0301e pour produire d\u2019autres pre\u0301visions, et ainsi de suite, jusqu\u2019a\u0300 obtenir le temps sur une dizaine de jours.<\/p>\n

Des donne\u0301es structure\u0301es en graphes<\/b><\/p>\n

Voila\u0300 pour le me\u0301canisme. Derrie\u0300re, l\u2019algorithme rele\u0300ve de ce que l\u2019on appelle les re\u0301seaux de neurones a\u0300 graphes (GNN). C\u2019est un type d\u2019algorithme pour lequel les donne\u0301es d\u2019entrainement, d\u2019entre\u0301e et de sortie sont en fait un ensemble de donne\u0301es structure\u0301es en graphes, c\u2019est-a\u0300-dire une figure ge\u0301ome\u0301trique compose\u0301e de n\u0153uds (nodes) relie\u0301s entre eux par des are\u0302tes (edges), ou\u0300 chaque n\u0153ud correspond a\u0300 une variable. Le Jazz Musicians Network est ainsi un graphe faisant des liaisons entre des musiciens de jazz pour repre\u0301senter qui a joue\u0301 avec qui dans un me\u0302me orchestre.<\/p>\n

\u201cLes n\u0153uds d\u2019un graphe peuvent repre\u0301senter n\u2019importe quoi du moment que les are\u0302tes repre\u0301sentent les relations entre eux, explique Alvaro Sanchez-Gonzalez chez DeepMind et coauteur de l\u2019article. Ces n\u0153uds peuvent, par exemple, figurer les utilisateurs d\u2019un re\u0301seau social, avec les are\u0302tes qui correspondraient a\u0300 la connexion entre deux utilisateurs, ou des villes et les routes qui les relient.\u201d<\/p>\n

Pour GraphCast, les n\u0153uds sont ces carre\u0301s de 0,25 degre\u0301 de co\u0302te\u0301, et les are\u0302tes les relient aux carre\u0301s voisins, ce qui donne une repre\u0301sentation de toute la surface de la Terre en un graphe.<\/p>\n

La me\u0301te\u0301o sur dix jours en moins d\u2019une minute. C\u2019est la promesse affiche\u0301e par un nouveau projet de DeepMind, la division intelligence artificielle (IA) de Google, dans un article paru dans la revue Science mi-novembre 2023. Il fait partie d\u2019une se\u0301rie de recherches correspondant, comme le projet AlphaFold sur la structure des prote\u0301ines, a\u0300 des cas d\u2019applications scientifiques de l\u2019IA.<\/p>\n

Appele\u0301 GraphCast, le mode\u0300le prend en donne\u0301es d\u2019entre\u0301e la me\u0301te\u0301o du moment sur un carre\u0301 de 0,25 degre\u0301 de latitude et de longitude (correspond a\u0300 28 km de co\u0302te\u0301 au niveau de l\u2019e\u0301quateur) et ce qu\u2019elle e\u0301tait six heures plus to\u0302t au me\u0302me endroit. Sur cette base, l\u2019algorithme livre une pre\u0301vision du temps qu\u2019il fera six heures plus tard. Et ces me\u0302mes pre\u0301visions servent a\u0300 leur tour de donne\u0301es d\u2019entre\u0301e pour produire d\u2019autres pre\u0301visions, et ainsi de suite, jusqu\u2019a\u0300 obtenir le temps sur une dizaine de jours.<\/p>\n

Des donne\u0301es structure\u0301es en graphes<\/b><\/p>\n

Voila\u0300 pour le me\u0301canisme. Derrie\u0300re, l\u2019algorithme rele\u0300ve de ce que l\u2019on appelle les re\u0301seaux de neurones a\u0300 graphes (GNN). C\u2019est un type d\u2019algorithme pour lequel les donne\u0301es d\u2019entrainement, d\u2019entre\u0301e et de sortie sont en fait un ensemble de donne\u0301es structure\u0301es en graphes, c\u2019est-a\u0300-dire une figure ge\u0301ome\u0301trique compose\u0301e de n\u0153uds (nodes) relie\u0301s entre eux par des are\u0302tes (edges), ou\u0300 chaque n\u0153ud correspond a\u0300 une variable. Le Jazz Musicians Network est ainsi un graphe faisant des liaisons entre des musiciens de jazz pour repre\u0301senter qui a joue\u0301 avec qui dans un me\u0302me orchestre.<\/p>\n

\u201cLes n\u0153uds d\u2019un graphe peuvent repre\u0301senter n\u2019importe quoi du moment que les are\u0302tes repre\u0301sentent les relations entre eux, explique Alvaro Sanchez-Gonzalez chez DeepMind et coauteur de l\u2019article. Ces n\u0153uds peuvent, par exemple, figurer les utilisateurs d\u2019un re\u0301seau social, avec les are\u0302tes qui correspondraient a\u0300 la connexion entre deux utilisateurs, ou des villes et les routes qui les relient.\u201d<\/p>\n

Pour GraphCast, les n\u0153uds sont ces carre\u0301s de 0,25 degre\u0301 de co\u0302te\u0301, et les are\u0302tes les relient aux carre\u0301s voisins, ce qui donne une repre\u0301sentation de toute la surface de la Terre en un graphe. Dans un premier temps, l\u2019e\u0301quipe de DeepMind a cre\u0301e\u0301 un graphe en forme de volume a\u0300 20 faces triangulaires (un icosae\u0300dre), dont les 12 n\u0153uds e\u0301taient e\u0301quidistants du centre. Puis, pour monter en re\u0301solution, les faces ont e\u0301te\u0301 divise\u0301es en quatre (ce qui a donne\u0301 42 n\u0153uds), puis encore en 4 et ainsi de suite jusqu\u2019a\u0300 obtenir un total de 40.962 n\u0153uds. \u201cNous avons estime\u0301 que c\u2019e\u0301tait suffisant pour des pre\u0301dictions exactes, me\u0302me si nous avons conscience que travailler sur plus de points encore pourrait donner de meilleurs re\u0301sultats\u201d, souligne le chercheur.<\/p>\n

Une se\u0301lection de pre\u0301visions de GraphCast sur 10 jours montrant l\u2019humidite\u0301 spe\u0301cifique a\u0300 700 hectopascals (environ 3 km au-dessus de la surface), la tempe\u0301rature de surface et la vitesse du vent en surface.<\/p>\n

37 niveaux de pressions atmosphe\u0301riques<\/b><\/p>\n

A chacun des points est associe\u0301 une se\u0301rie de variables comme la tempe\u0301rature, la vitesse et la direction du vent, les pre\u0301cipitations, le niveau de la mer, le ge\u0301opotentiel et l\u2019humidite\u0301 spe\u0301cifique (rapport dans une parcelle d\u2019air donne\u0301e entre la masse de la vapeur d\u2019eau et la masse humide). Et pour chaque n\u0153ud, ces variables sont disponibles pour 37 niveaux diffe\u0301rents de pression atmosphe\u0301rique. \u201cPour chaque zone, le graphe apprend a\u0300 communiquer aux zones voisines, gra\u0302ce aux are\u0302tes qui les relient, afin de pre\u0301dire l\u2019e\u0301tat de l\u2019atmosphe\u0300re a\u0300 cet endroit pre\u0301cis mais six heures plus tard\u201d, pre\u0301cise le chercheur.<\/p>\n

La phase d\u2019apprentissage a utilise\u0301 39 ans d\u2019archives me\u0301te\u0301orologiques mondiales du Centre europe\u0301en pour les pre\u0301visions me\u0301te\u0301orologiques a\u0300 moyen terme, le corpus ERA5. Bilan ? \u201cGraphCast donne de meilleures pre\u0301dictions me\u0301te\u0301orologiques que le mode\u0300le HRES (l\u2019outil du centre europe\u0301en de pre\u0301dictions a\u0300 moyen terme, ndlr) quand on le teste a\u0300 dix jours\u201d, note l\u2019article. Mais il rappelle que le test porte sur 13 niveaux atmosphe\u0301riques (et non 37), et bien su\u0302r, sur une re\u0301solution de 0,25\u00b0 de latitude et longitude, alors que le HRES s\u2019applique normalement a\u0300 une re\u0301solution bien supe\u0301rieure, de 0,1\u00b0. Sur 1380 variables e\u0301value\u0301es, l\u2019algorithme de DeepMind est meilleur dans 90,3% des cas. Les zones ou\u0300 HRES est meilleur se concentrent dans la stratosphe\u0300re.<\/p>\n

Le projet s\u2019est aussi inte\u0301resse\u0301 a\u0300 la pre\u0301diction d\u2019e\u0301ve\u0301nements me\u0301te\u0301orologiques extre\u0302mes : suivi de cyclone, extre\u0302mes chaleur et froid et rivie\u0300res atmosphe\u0301riques, cause potentielle de tempe\u0302te et pre\u0301cipitations diluviennes. Sur une pe\u0301riode allant de 2018 a\u0300 2021, GraphCast ge\u0301ne\u0300re moins d\u2019erreurs sur la trajectoire d\u2019un cyclone que HRES, par exemple. \u201cMe\u0302me s\u2019il n\u2019a pas e\u0301te\u0301 spe\u0301cifiquement entrai\u0302ne\u0301 pour caracte\u0301riser les rivie\u0300res atmosphe\u0301riques, GraphCast ame\u0301liore les pre\u0301dictions de l\u2019IVT (\u201cintegrated water vapor transport\u201d, indice associe\u0301 aux rivie\u0300res atmosphe\u0301riques, ndlr) par rapport a\u0300 HRES\u201d, note l\u2019article. De 10 a\u0300 25% selon le moment ou\u0300 se place la pre\u0301diction. Les tempe\u0301ratures extre\u0302mes sont, elles, mieux pre\u0301dites par HRES sur une pe\u0301riode de 12 heures, quand GraphCast se distingue sur des e\u0301chelles de temps plus longues, de 5 et 10 jours.<\/p>\n

GraphCast a du mal a\u0300 \u201cge\u0301rer l\u2019incertitude\u201d<\/b><\/p>\n

Le mode\u0300le a en fait e\u0301te\u0301 entrai\u0302ne\u0301 quatre fois, sur quatre pe\u0301riodes de\u0301marrant toutes en 1979, mais se terminant a\u0300 une anne\u0301e d\u2019e\u0301cart : 2017, 2018, 2019 et 2020. L\u2019ide\u0301e e\u0301tant de voir, au moment du test du mode\u0300le, quel impact pouvait avoir des donne\u0301es de plus en plus re\u0301centes sur l\u2019exactitude de la pre\u0301vision. Ce qui a permis de ve\u0301rifier que plus l\u2019algorithme inte\u0300gre de donne\u0301es re\u0301centes, meilleures sont ses pre\u0301dictions, ce qui s\u2019ave\u0300re particulie\u0300rement inte\u0301ressant pour notre e\u0301poque de bouleversements climatiques et de phe\u0301nome\u0300ne extre\u0302mes re\u0301currents.<\/p>\n

Pour l\u2019e\u0301quipe de DeepMind, le mode\u0300le souffre ne\u0301anmoins de plusieurs limites. D\u2019abord, sa re\u0301solution spatiale, moindre que les outils europe\u0301ens. Ensuite, sa nature de\u0301terministe. En effet, les outils en vigueur sont capables de fournir des probabilite\u0301s que se produise un e\u0301ve\u0301nement me\u0301te\u0301orologique, variable selon l\u2019e\u0301chelle de temps. GraphCast, lui, ne refle\u0300te pas le fait que, par nature, plus une pre\u0301vision est effectue\u0301e en amont, moins pre\u0301cise elle est. Il a du mal a\u0300 \u201cge\u0301rer l\u2019incertitude\u201d, comme le signalent les auteurs en conclusion, et manque encore de nombre de capacite\u0301s dont sont dote\u0301s les outils actuels.<\/p>\n

Pour plus d’informations et d’analyses sur la S\u00e3o Tom\u00e9 e Pr\u00edncipe<\/a>, suivez Africa-Press<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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