Au-delà de deux semaines, les meilleures prévisions météo font souvent moins bien qu’une simple moyenne des années passées. Les petites erreurs s’accumulent jour après jour, et les spécialistes parlent d’un « désert de prévisibilité » entre deux et six semaines. Une équipe réunissant des chercheurs de Harvard, de l’Université de Toronto, du MIT et de Microsoft Research a présenté dans la revue Nature un outil qui aide à franchir une partie de ce cap.
L’outil ne prévoit pas la météo lui-même. Il prend les prévisions d’un modèle, sous forme de probabilités qu’une semaine soit plus chaude, plus froide, plus sèche ou plus humide que d’habitude, et il les corrige. Pour cela, il compare 20 ans de prévisions passées à ce qui s’est réellement produit, retire les erreurs que le modèle répète, et tient compte de la météo des dernières semaines. Il se réentraîne chaque jour, sans superordinateur, et son code est libre.
Testé sur trois systèmes, il a amélioré chacun d’eux, et il a doublé la justesse d’un modèle d’IA à trois et quatre semaines. Il a aussi mieux repéré les chaleurs extrêmes et les pluies liées aux grandes inondations. Les auteurs restent prudents : les gains sont modestes, une prévision peut encore se tromper, et l’outil ne remplace pas de meilleurs modèles.
Nous ne maîtrisons pas le temps qu’il fera. Mais quelques semaines de préparation de plus peuvent aider à protéger des récoltes, des réseaux d’énergie et des vies.