L'IA de Google meilleure que les modèles météo pour prévoir les ouragans ?

Une avancée majeure dans la prévision des ouragans : définitions et précision

L’intelligence artificielle s’impose comme un tournant pour la prévision des ouragans, aussi appelés cyclones ou typhons dans certaines régions du monde : il s’agit du même phénomène, désignant une tempête tropicale très intense avec des vents violents et de fortes pluies.

Le modèle développé par Google Deepmind, opérationnel depuis juin 2025, a affiché des performances remarquables dans l’anticipation de ces événements. Pour évaluer la qualité d’une prévision, on utilise notamment « l’erreur de localisation », c’est-à-dire la distance entre la position prévue de l’œil de l’ouragan et sa position réelle au bout de plusieurs jours.

Selon les analyses de Brian McNoldy, chercheur à l’université de Miami, l’IA de Google a atteint une erreur de localisation de 165 milles nautiques (306 km) après cinq jours, alors que le modèle AVNI – le principal modèle numérique américain – affichait une erreur de 360 milles nautiques (667 km).

Le modèle AVNI (Automated Tropical Cyclone Forecasting System) est un outil basé sur des équations physiques, utilisé de longue date par les services météo des États-Unis. À côté de celui-ci, les prévisionnistes utilisent aussi des « modèles de consensus » : il s’agit de méthodes qui combinent plusieurs modèles indépendants pour obtenir une estimation moyenne, a priori plus fiable. Parmi eux, le TVCN (Tropical Cyclone Consensus) et le HCCA (Hurricane Center Consensus Aid) sont utilisés comme références internationales.

Google Deepmind a surpassé à la fois AVNI et les modèles de consensus TVCN et HCCA, ce qui marque une rupture technologique dans la manière d’anticiper ces tempêtes.

Pourquoi l’IA fait mieux que les modèles traditionnels ?

Les outils classiques de prévision reposent sur des modèles physiques complexes. Ils simulent l’atmosphère à l’aide de superordinateurs et de nombreuses équations, mais ce processus peut prendre plusieurs jours et nécessite d’énormes ressources.

À l’inverse, l’IA de Google Deepmind fonctionne différemment. Elle s’appuie sur l’apprentissage automatique, c’est-à-dire la capacité à apprendre à partir de vastes ensembles de données passées et actuelles. Cela lui permet de détecter des schémas invisibles à l’œil humain et d’ajuster ses prévisions en continu, en temps réel.

Cette rapidité d’exécution et cette adaptabilité font toute la différence face à la complexité croissante des phénomènes météo, accentuée par le réchauffement climatique. L’IA peut intégrer de nouveaux paramètres sans attendre les mises à jour logicielles lourdes, comme c’est le cas pour les modèles traditionnels.

Le contexte budgétaire joue aussi un rôle. L’administration américaine souhaite réduire les dépenses liées aux services météorologiques, ce qui a pu affecter les ressources allouées au développement des anciens modèles. Toutefois, comme le souligne le spécialiste des ouragans Michael Lowry, cet élément ne suffit pas à expliquer l’écart majeur de performance observé aujourd’hui.

Conséquences et perspectives pour la gestion des risques

L’amélioration de la prévision des ouragans grâce à l’IA ouvre des perspectives inédites pour la gestion des alertes et l’organisation des évacuations.

Avec des prévisions plus fiables et plus rapides, les autorités disposent de davantage de temps pour mettre en place des mesures de protection et limiter les pertes humaines et matérielles. Les populations peuvent s’organiser plus sereinement face à l’arrivée d’un ouragan.

Cette avancée intervient alors que d’autres acteurs, comme Microsoft, investissent également dans l’intelligence artificielle pour la météo. Les agences américaines devraient prochainement publier des analyses officielles pour confirmer les résultats obtenus par Google et mieux comprendre les causes des contre-performances d’AVNI.

L’essor de l’IA dans la météorologie pose la question de la place des modèles classiques. On pourrait assister à un basculement progressif vers des outils innovants et plus réactifs, capables d’anticiper efficacement les phénomènes extrêmes qui toucheront demain la France et le reste du monde.