La prévision à moyenne échéance de la tempête Ciaràn par intelligence artificielle

Medium Range forecast of Ciaràn storm using artificial intelligence

Pardé, Mickaël ; Raynaud, Laure ; Mounier, Arnaud

Année de publication
2024
Résumé
Depuis un an environ, les performances des modèles de prévision du temps basés sur les réseaux de neurones sont devenues suffisamment intéressantes pour que les prévisionnistes commencent à les considérer. À l'occasion du passage de la tempête Ciaràn sur l'ouest de la France, nous évaluons les qualités et les défauts de quatre d'entre eux : GraphCast (Google Deepmind), Pangu-Weather (Huawei), AIFS (Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme, CEPMMT) et FourCastNet (Nvidia). Nous montrons que, loin encore de la prévision opérationnelle, les modèles de prévision par intelligence artificielle proposent des informations très pertinentes pour anticiper les tempêtes violentes.
Texte intégral

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