Publication du Laboratoire de Physique dans la revue Physical Review Fluids le 4 avril 2023. Alerte presse du CNRS du 3 avril 2023.
Les vagues de chaleur extrême sont rares, mais ont des conséquences importantes sur les êtres vivants et leurs environnements. Anticiper leur arrivée est un enjeu majeur. Dans un article paru dans Physical Review Fluids le 4 avril, une équipe interdisciplinaire de scientifiques français, incluant des membres du Laboratoire de Physique de l’ENS de Lyon, dévoile une intelligence artificielle capable de prévoir les canicules.
Basée sur le "deep learning", cette IA s’appuie sur des modèles statistiques englobant de nombreux paramètres, et s’enrichit de multiples données. Cette approche probabiliste diffère des prévisions traditionnelles, basées sur les lois de la physique, et utilisées notamment pour les bulletins météorologiques. À partir des conditions environnementales, telles que l’humidité des sols et l’état de l’atmosphère, l’IA associe une probabilité à l’arrivée d’une vague de chaleur extrême, jusqu’à un mois avant son apparition. L’équipe de recherche a entraîné cette technologie sur 8 000 ans, simulés grâce au modèle climatique PlaSim de l’université Hambourg. L’IA a également l’avantage de fournir un modèle statistique qui fait une prédiction en quelques secondes, et d’avoir un usage complémentaire aux prévisions météorologiques classiques ou aux modèles climatiques, dans la prévision des phénomènes rares. Néanmoins, l’étude insiste sur un point : pour que l’IA soit fiable, elle a besoin d’un grand nombre de données pour s’enrichir. Ces événements étant rares, peu d’informations sont disponibles. Pour pallier cette faiblesse, les scientifiques vont/comptent conjuguer cette IA avec des algorithmes de simulations d’événements rares, conçus par eux il y a cinq ans, afin d’obtenir une prévision optimale.
Référence : Probabilistic forecasts of extreme heatwaves using convolutional neural networks in a regime of lack of data. George Miloshevich, Bastien Cozian, Patrice Abry, Pierre Borgnat et Freddy Bouchet. Physical Review Fluids, 4 avril 2023.
DOI : 10.1103/PhysRevFluids.8.040501
Les chercheurs de cette étude travaillent au sein du Laboratoire de Physique de l’ENS de Lyon (CNRS/ENS de Lyon), du Laboratoire de météorologie dynamique (CNRS/ENS-PSL/Ecole polytechnique/Sorbonne Université) et du Laboratoire des sciences du climat et de l’environnement (CNRS/CEA/UVSQ). Ces deux derniers laboratoires font partie de l’Institut Pierre-Simon-Laplace.
Ces travaux sont financés notamment par l’ "Initiative d’excellence" Idex Lyon et le projet ANR Samprace.
Dans les médias
- Le Progrès, 04/04/2023, Un doctorant participe à la création d’une IA qui prévoit les canicules
- Futura science, 04/04/2023, Les canicules bientôt prédites par l'Intelligence artificielle ?
- France 3 Région, 05/04/2023, CLIMAT. Mieux prédire les canicules grâce à l’intelligence artificielle
- Capital, 06/04/2023, Canicules : une intelligence artificielle prédit les vagues de chaleur un mois avant leur arrivée
- RTS, CQFD, 0/04/2023, Un IA capable de prédire les canicules
- La Tribune de Lyon, 11/04/2023, Une intelligence artificielle pour mieux prévoir les canicules
- France Culture, Le journal des sciences, 12/04/2023, Une intelligence artificielle pour prédire les vagues de chaleur extrêmes
- RCF Lyon, 14/04/2023, Des scientifiques lyonnais développent une IA pour prédire les canicules
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