IA générative : Microsoft dévoile Aurora, un modèle de fondation pour les prévisions météo

Microsoft a présenté le 3 juin son premier modèle de fondation d’intelligence artificielle générative pour les prévisions météorologiques, nommé “Aurora”. Cet outil devrait permettre d’améliorer la précision et l’efficacité des événements météo, notamment les catastrophes naturelles, en analysant 1,3 milliards de données atmosphériques.

Des prévisions sur dix jours obtenues en moins d’une minute

“Aurora” s’appuie sur un transformateur 3D doté d’encodeurs et décodeurs, basé sur Perceiver. Lors de la phase de pré-entraînement, le modèle analyse plusieurs ensembles de données atmosphériques avec différentes résolutions et niveaux de pression, en optimisant la perte. Le modèle est ensuite affiné grâce à une technologie de low rank adaptation (LoRA) pour s’ajuster à des tâches de prévisions spécifiques. Microsoft a déjà réalisé “plus d’un million d’heures de simulations météorologiques et climatiques diverses”.

Microsoft assure qu'Aurora est 5000 fois plus rapide que les modèles météo traditionnels comme l'Integrated Forecasting System (IFS). En outre, Aurora peut prévoir différents facteurs atmosphériques, comme la température, la vitesse du vent, mais aussi le niveau de pollution atmosphérique (à partir du système de surveillance du programme européen Copernicus) et les concentrations de gaz à effet de serre. Les prévisions de pollution atmosphérique mondiale sur 5 jours et de prévision météo sur 10 jours peuvent alors être obtenues en moins d’une minute.

Combler le manque de données dans certaines zones du globe

La firme de Redmond précise que son modèle se révèle particulièrement efficace pour capturer les vitesses de vent maximales. Elle prend en exemple la tempête Ciarán, qui “a pris de nombreuses personnes au dépourvu, révélant les limites des modèles de prévision météorologiques actuels”. La tempête, qui avait traversé l’Europe du 29 octobre au 4 novembre 2023, avait fait 23 victimes.

Elle affirme enfin que “Aurora” peut s’avérer utile dans des régions du globe où les données atmosphériques sont rares, comme les pays en développement et les zones polaires. La présentation de ce nouveau modèle d’IA intervient quelques jours après la nomination du service météo “Weather” de Microsoft comme “fournisseur de prévisions météorologiques le plus précis au monde” par l’institut ForecastWatch.

Google, IBM et Huawei tentent aussi d’établir de nouveaux modèles météo

Le géant de l’informatique n’est en revanche pas le seul à se lancer dans la course aux meilleures prévisions météo : début avril, Huawei avait présenté Zhiji, son modèle d’IA générative capable de fournir des prévisions à 5 jours avec une précision d’environ 3 kilomètres. IBM avait aussi annoncé, en décembre dernier, élaborer un modèle de fondation en partenariat avec la NASA afin de déduire la dynamique de l’atmosphère. Google DeepMind planche enfin sur le sujet avec GraphCast, modèle de deep learning ayant analysé 36,7 millions de paramètres sur 40 ans de données d’analyse météo.