Voir à ce sujet notre article publié ce matin
La météo, c’est avant tout des maths (et du chaos)
La météo repose sur des modèles numériques, qui simulent l’évolution de l’atmosphère à partir d’équations physiques très complexes. Ces modèles sont alimentés par des données d’observation collectées à travers le monde (stations météo, satellites, ballons-sondes…). Mais malgré des supercalculateurs de plus en plus puissants et des algorithmes de plus en plus fins, les prévisions restent soumises à des incertitudes. Pourquoi ? Car comme nous le précise Alexis Vandevoorde, responsable de l'information du département Data & Calcul de METEO CONSULT, "parce que l'atmosphère est un système chaotique et qu'il est aujourd'hui impossible de le décrire parfaitement".
L’effet papillon : le cauchemar des prévisionnistes
Même avec des données précises, il est impossible de tout mesurer parfaitement partout et tout le temps — notamment au-dessus des océans ou dans des zones désertiques peu instrumentées. Or, un modèle météo a besoin de connaître très précisément l’état initial de l’atmosphère pour faire de bonnes prévisions. Ajoutez à cela les approximations mathématiques nécessaires pour rendre les calculs faisables, et vous comprenez pourquoi une prévision météo devient très incertaine au-delà de 7 à 10 jours. À l’échelle d’un mois, on peut évoquer des tendances climatiques générales, mais certainement pas prévoir le temps du 14 août 2033 à Dijon.
Les prévisions ensemblistes : un coup d’avance, mais pas dix ans
"Pour améliorer la prévision, à METEO CONSULT, nous développons notre propre modèle de prévisions ensemblistes : on lance plusieurs simulations météo en changeant légèrement les paramètres de départ" nous précise Alexis. "C'est un peu comme jouer plusieurs parties d'échecs en parallèle avec des ouvertures différentes, pour voir comment elles pourraient évoluer. Cela nous permet d'avoir une vision probabiliste de l'évolution du temps et de sélectionner le scénario météo le plus probable parmi l'ensemble des scénarios possibles."
Mais même cette méthode, aussi puissante soit-elle, ne permet pas de connaître le détail du ciel à plus de quelques semaines. Pas même avec un ordinateur quantique sorti tout droit d’un labo alpin secret…
Et l’IA dans tout ça ?
Oui, l’intelligence artificielle permet aujourd’hui de grandes avancées en météo, notamment pour affiner localement les prévisions à court terme, pour analyser les tendances climatiques à l’échelle globale et pour accélérer les temps de calcul. Mais elle ne contourne pas les lois de la physique ni le chaos atmosphérique.
Même l’IA la plus avancée ne peut pas prédire les caprices de l’atmosphère à 10 ans d’avance, jour par jour. Du moins, pas encore (et probablement jamais).
