Le 8 juillet 2024, l’ouragan Beryl a touché terre près de Matagorda, au Texas, vers 4 heures du matin, heure centrale.
La tempête a dévasté une partie des Caraïbes et de la péninsule du Yucatan avant d’atteindre la côte américaine du golfe, à deux heures au sud-ouest de Houston.
Il s’agissait du premier ouragan, ainsi que du premier ouragan de catégorie 5, de la saison cyclonique 2024 extrêmement active de l’Atlantique et a battu plusieurs records météorologiques, principalement en termes de formation et d’intensité.
Beryl, décrite comme la tempête atlantique la plus violente et la plus précoce jamais enregistrée, a causé 69 morts, dont au moins 40 dans la région de Houston, tandis que les estimations des pertes économiques américaines variaient entre 28 et 32 milliards de dollars.
Et pourtant, aussi destructeur qu’ait été l’ouragan Beryl, l’intelligence artificielle a joué un rôle important dans la prévention des décès.
Alors que Beryl traversait le bassin atlantique, GraphCast, l’outil de prévision météorologique produit par Google DeepMind, l’unité d’intelligence artificielle de l’entreprise technologique, a vu quelque chose que d’autres modèles avaient manqué, a rapporté Bloomberg.
HOUSTON – Un arbre tombé sur le toit d’une maison de Meadowcreek Village, une communauté dans son neuvième jour sans électricité après que l’ouragan Beryl a laissé des milliers de personnes sans électricité, est photographié le mardi 16 juillet 2024 à Houston. (Raquel Natalicchio/Houston Chronicle via Getty Images)
Chronique de Houston/Journaux Hearst via Getty Images/Getty Images
L’IA nécessite une supervision humaine
GraphCast a prédit à juste titre que la tempête se déplacerait brusquement du sud du Mexique vers le sud du Texas presque une semaine plus tôt que les prévisions conventionnelles.
Un autre modèle, Horizon AI Global de Climavision de Louisville, Kentucky, a également prédit l’atterrissage au Texas avec un délai d’environ neuf jours, surpassant de loin les modèles traditionnels.
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“L’introduction de l’IA dans le suivi des ouragans a donné aux scientifiques un nouvel outil plus accessible”, selon un article de blog publié le 1er octobre sur le site Web du Musée d’histoire naturelle de Floride. “Contrairement aux modèles traditionnels, l’IA utilisée pour suivre les ouragans peut fonctionner sur des ordinateurs portables plutôt que sur des superordinateurs et consomme moins d’énergie.”
“Cette technologie peut aider les scientifiques à prédire la force des ouragans rapides avec plus de rapidité et de précision.”
Google DeepMind a été formé avec 40 ans de descriptions météorologiques et apprend à prévoir l’intensité et la force des ouragans.
Toutefois, note la publication, cela ne signifie pas que l’IA prendra en charge les prévisions météorologiques. “Google DeepMind, ainsi que d’autres modèles d’IA, commettent encore des erreurs, et des humains sont nécessaires pour les surveiller et analyser leurs données”, indique le message.
Outre les ouragans, l’IA est formée pour prédire et gérer les catastrophes naturelles telles que les tremblements de terre, les inondations et les incendies de forêt.
Les catastrophes naturelles ont un lourd tribut économique.
Le nombre moyen de catastrophes d’une valeur d’un milliard de dollars par an est passé à 19 événements par an au cours des dix dernières années, contre environ trois événements par an dans les années 1980.
Le coût total des catastrophes d’un milliard de dollars entre 2020 et 2024 s’est élevé à 746,7 milliards de dollars, avec un coût annuel moyen sur cinq ans de 149,3 milliards de dollars, selon Climate.gov.
Prédire les tremblements de terre est le Saint Graal
“Les services d’incendie explorent une suite d’innovations en matière d’intelligence artificielle pour lutter contre les incendies, telles que des algorithmes d’apprentissage automatique qui analysent les données satellite pour prévoir les trajectoires des incendies”, a récemment déclaré l’écrivain d’IBM Sascha Brodsky.
Dans le même temps, les réseaux de capteurs intelligents recherchent les signatures thermiques et filtrent les fausses alarmes, ce qui pourrait donner aux pompiers des alertes précoces cruciales, écrit-il.
Brodsky a déclaré que les agences utilisaient l’IA sur le terrain, notamment Austin Energy, qui a déployé un réseau de caméras alimentées par l’IA dans tout le centre du Texas qui recherchent automatiquement les signes d’incendies de forêt, dans le but de détecter les incendies avant qu’ils ne se propagent.
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Les inondations représentent jusqu’à 40 % des catastrophes liées au climat dans le monde, et une équipe de chercheurs de Penn State a développé un modèle hydrologique capable de prévoir les impacts des inondations et de gérer les ressources en eau à l’échelle mondiale.
“Ce modèle change la donne pour l’hydrologie mondiale”, a déclaré Chaopeng Shen, professeur de génie civil et environnemental à Penn State.
En 2023, une équipe de chercheurs de l’Université du Texas à Austin a publié les résultats d’un test de sept mois mené en Chine après avoir utilisé l’intelligence artificielle pour prédire correctement 70 % des tremblements de terre une semaine avant qu’ils ne surviennent.
L’équipe de la Jackson School of Geosciences a entraîné son algorithme d’intelligence artificielle sur cinq années d’enregistrements sismiques dans la région, puis lui a demandé de localiser les prochains tremblements de terre en fonction de l’activité sismique actuelle.
L’algorithme a prédit avec succès 14 tremblements de terre, chacun dans un rayon d’environ 200 milles de son épicentre. Il a également négligé un tremblement de terre et en a prédit huit qui ne se sont jamais produits.
De nombreux scientifiques ont longtemps considéré la prévision des tremblements de terre comme impossible, a déclaré l’université, mais étant donné les récents progrès de l’IA, “certains chercheurs ont commencé à se demander si cela pourrait changer, et l’essai de l’UT Austin a renforcé les espoirs dans ce domaine”.
“Prédire les tremblements de terre est le Saint Graal”, a déclaré Sergey Fomel, géoscientifique à l’UT Austin et membre de l’équipe de recherche.
“Nous ne sommes pas encore près de faire des prédictions pour quelque endroit que ce soit dans le monde, mais ce que nous avons réalisé nous indique que ce que nous pensions être un problème impossible, en principe, a une solution.”
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