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GenCast, l'IA qui prédit la météo avec une précision inégalée sur 15 jours

GenCast, l'IA qui prédit la météo avec une précision inégalée sur 15 jours

03min |09/12/2024
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03min |09/12/2024
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Description

Aujourd’hui, parlons météo et intelligence artificielle, avec une annonce qui pourrait bien révolutionner la façon dont nous prévoyons le temps qu'il fera dans les jours qui viennent.

Google affirme avoir développé un modèle d’IA, baptisé GenCast, capable de prédire la météo avec une précision inégalée sur une période de 15 jours.

Oui car de la précision sur 15 jours, c'est une véritable prouesse technologique.

Une prévision détaillée en seulement 8 minutes

GenCast est une création de DeepMind, le laboratoire d’IA de Google basé à Londres. Ce modèle a été entraîné sur des décennies de données météorologiques, de 1979 à 2018, pour analyser la température, la vitesse du vent et la pression atmosphérique.

Résultat, il peut produire une prévision détaillée en seulement 8 minutes. Et ce alors que les outils traditionnels mettent plusieurs heures pour réaliser la même tâche.

De quoi permettre de nouveaux cas d'usage.

Mieux anticiper dans un temps très court

Car là où GenCast se démarque vraiment, c’est dans sa capacité à anticiper des phénomènes climatiques extrêmes comme des vagues de chaleur, de froid intense ou encore des vents violents.

Ce modèle a surpassé les outils existants dans 97 % des cas étudiés pour l'année 2019, notamment lors de catastrophes naturelles. Imaginez ce que cela peut changer. Une telle précision doit permettre aux autorités de mieux anticiper.

Par exemple, lorsqu’un ouragan s'approche, chaque heure gagnée pour évacuer des populations peut être déterminante.

L'IA n'est pas la solution définitive

Enfin, ce système rencontre des défis et des limites. Oui, ce modèle n’est pas parfait et ne remplace pas les systèmes actuels. Il est conçu pour les assister, assure Florence Rabier, directrice du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme.

Pourquoi ? Parce que cette IA dépend des données et des modèles traditionnels pour fonctionner.

Par ailleurs, ces travaux de recherche sont loin de faire l'unanimité chez les météorologistes. En février dernier, la mise en place d'un logiciel d'automatisation des prévisions chez Météo France, nommé Alpha, avait provoqué une grogne en interne. Et surtout, deux épisodes neigeux en Ile de France et en Picardie n'avaient pas été correctement anticipés.

Enfin, l'an passé à la même époque, DeepMind avait déjà annoncé que son modèle était capable de faire mieux qu'un modèle traditionnel. La chose amusante, c'est que l'an passé ce modèle se nommait GraphCast. Avec ce nouveau nom, GenCast, DeepMind se met donc à l'heure de la mode de l'IA générative. Et surtout, le temps d'analyse a été fortement réduit.

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Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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Aujourd’hui, parlons météo et intelligence artificielle, avec une annonce qui pourrait bien révolutionner la façon dont nous prévoyons le temps qu'il fera dans les jours qui viennent.

Google affirme avoir développé un modèle d’IA, baptisé GenCast, capable de prédire la météo avec une précision inégalée sur une période de 15 jours.

Oui car de la précision sur 15 jours, c'est une véritable prouesse technologique.

Une prévision détaillée en seulement 8 minutes

GenCast est une création de DeepMind, le laboratoire d’IA de Google basé à Londres. Ce modèle a été entraîné sur des décennies de données météorologiques, de 1979 à 2018, pour analyser la température, la vitesse du vent et la pression atmosphérique.

Résultat, il peut produire une prévision détaillée en seulement 8 minutes. Et ce alors que les outils traditionnels mettent plusieurs heures pour réaliser la même tâche.

De quoi permettre de nouveaux cas d'usage.

Mieux anticiper dans un temps très court

Car là où GenCast se démarque vraiment, c’est dans sa capacité à anticiper des phénomènes climatiques extrêmes comme des vagues de chaleur, de froid intense ou encore des vents violents.

Ce modèle a surpassé les outils existants dans 97 % des cas étudiés pour l'année 2019, notamment lors de catastrophes naturelles. Imaginez ce que cela peut changer. Une telle précision doit permettre aux autorités de mieux anticiper.

Par exemple, lorsqu’un ouragan s'approche, chaque heure gagnée pour évacuer des populations peut être déterminante.

L'IA n'est pas la solution définitive

Enfin, ce système rencontre des défis et des limites. Oui, ce modèle n’est pas parfait et ne remplace pas les systèmes actuels. Il est conçu pour les assister, assure Florence Rabier, directrice du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme.

Pourquoi ? Parce que cette IA dépend des données et des modèles traditionnels pour fonctionner.

Par ailleurs, ces travaux de recherche sont loin de faire l'unanimité chez les météorologistes. En février dernier, la mise en place d'un logiciel d'automatisation des prévisions chez Météo France, nommé Alpha, avait provoqué une grogne en interne. Et surtout, deux épisodes neigeux en Ile de France et en Picardie n'avaient pas été correctement anticipés.

Enfin, l'an passé à la même époque, DeepMind avait déjà annoncé que son modèle était capable de faire mieux qu'un modèle traditionnel. La chose amusante, c'est que l'an passé ce modèle se nommait GraphCast. Avec ce nouveau nom, GenCast, DeepMind se met donc à l'heure de la mode de l'IA générative. Et surtout, le temps d'analyse a été fortement réduit.

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Google affirme avoir développé un modèle d’IA, baptisé GenCast, capable de prédire la météo avec une précision inégalée sur une période de 15 jours.

Oui car de la précision sur 15 jours, c'est une véritable prouesse technologique.

Une prévision détaillée en seulement 8 minutes

GenCast est une création de DeepMind, le laboratoire d’IA de Google basé à Londres. Ce modèle a été entraîné sur des décennies de données météorologiques, de 1979 à 2018, pour analyser la température, la vitesse du vent et la pression atmosphérique.

Résultat, il peut produire une prévision détaillée en seulement 8 minutes. Et ce alors que les outils traditionnels mettent plusieurs heures pour réaliser la même tâche.

De quoi permettre de nouveaux cas d'usage.

Mieux anticiper dans un temps très court

Car là où GenCast se démarque vraiment, c’est dans sa capacité à anticiper des phénomènes climatiques extrêmes comme des vagues de chaleur, de froid intense ou encore des vents violents.

Ce modèle a surpassé les outils existants dans 97 % des cas étudiés pour l'année 2019, notamment lors de catastrophes naturelles. Imaginez ce que cela peut changer. Une telle précision doit permettre aux autorités de mieux anticiper.

Par exemple, lorsqu’un ouragan s'approche, chaque heure gagnée pour évacuer des populations peut être déterminante.

L'IA n'est pas la solution définitive

Enfin, ce système rencontre des défis et des limites. Oui, ce modèle n’est pas parfait et ne remplace pas les systèmes actuels. Il est conçu pour les assister, assure Florence Rabier, directrice du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme.

Pourquoi ? Parce que cette IA dépend des données et des modèles traditionnels pour fonctionner.

Par ailleurs, ces travaux de recherche sont loin de faire l'unanimité chez les météorologistes. En février dernier, la mise en place d'un logiciel d'automatisation des prévisions chez Météo France, nommé Alpha, avait provoqué une grogne en interne. Et surtout, deux épisodes neigeux en Ile de France et en Picardie n'avaient pas été correctement anticipés.

Enfin, l'an passé à la même époque, DeepMind avait déjà annoncé que son modèle était capable de faire mieux qu'un modèle traditionnel. La chose amusante, c'est que l'an passé ce modèle se nommait GraphCast. Avec ce nouveau nom, GenCast, DeepMind se met donc à l'heure de la mode de l'IA générative. Et surtout, le temps d'analyse a été fortement réduit.

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Oui car de la précision sur 15 jours, c'est une véritable prouesse technologique.

Une prévision détaillée en seulement 8 minutes

GenCast est une création de DeepMind, le laboratoire d’IA de Google basé à Londres. Ce modèle a été entraîné sur des décennies de données météorologiques, de 1979 à 2018, pour analyser la température, la vitesse du vent et la pression atmosphérique.

Résultat, il peut produire une prévision détaillée en seulement 8 minutes. Et ce alors que les outils traditionnels mettent plusieurs heures pour réaliser la même tâche.

De quoi permettre de nouveaux cas d'usage.

Mieux anticiper dans un temps très court

Car là où GenCast se démarque vraiment, c’est dans sa capacité à anticiper des phénomènes climatiques extrêmes comme des vagues de chaleur, de froid intense ou encore des vents violents.

Ce modèle a surpassé les outils existants dans 97 % des cas étudiés pour l'année 2019, notamment lors de catastrophes naturelles. Imaginez ce que cela peut changer. Une telle précision doit permettre aux autorités de mieux anticiper.

Par exemple, lorsqu’un ouragan s'approche, chaque heure gagnée pour évacuer des populations peut être déterminante.

L'IA n'est pas la solution définitive

Enfin, ce système rencontre des défis et des limites. Oui, ce modèle n’est pas parfait et ne remplace pas les systèmes actuels. Il est conçu pour les assister, assure Florence Rabier, directrice du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme.

Pourquoi ? Parce que cette IA dépend des données et des modèles traditionnels pour fonctionner.

Par ailleurs, ces travaux de recherche sont loin de faire l'unanimité chez les météorologistes. En février dernier, la mise en place d'un logiciel d'automatisation des prévisions chez Météo France, nommé Alpha, avait provoqué une grogne en interne. Et surtout, deux épisodes neigeux en Ile de France et en Picardie n'avaient pas été correctement anticipés.

Enfin, l'an passé à la même époque, DeepMind avait déjà annoncé que son modèle était capable de faire mieux qu'un modèle traditionnel. La chose amusante, c'est que l'an passé ce modèle se nommait GraphCast. Avec ce nouveau nom, GenCast, DeepMind se met donc à l'heure de la mode de l'IA générative. Et surtout, le temps d'analyse a été fortement réduit.

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