« Quand la technologie se mêle au climat, il vaut mieux s’attendre à des prévisions… rafraîchissantes ! »
Avec une avalanche de données météorologiques impossibles à gérer avec les outils d’antan, l’IA pourrait-elle être l’avenir de la météo? C’est en tout cas l’ambition de la startup Brightband, qui a l’intention de révolutionner le domaine grâce au machine learning, en transformant ses modèles en standards open source et commerciaux. La recherche suggère également cette tendance.
Jusqu’à présent, les techniques de prévision météorologique et de surveillance du climat reposaient sur des modèles statistiques et numériques vieux de plusieurs décennies. Bien qu’efficaces, ces modèles physiques nécessitent des semaines de calculs sur des superordinateurs. Cependant, l’IA a prouvé sa capacité à détecter des motifs dans des masses de données importantes, permettant des prévisions surprenamment précises basées sur des années de données météorologiques et d’observations globales.
Alors, pourquoi ne voyons-nous pas l’IA utilisée à tout va? « Attirer les meilleurs talents est un défi pour les gouvernements et les entreprises météo, tandis que les géants de la tech n’ont pas la météo comme cœur de métier », explique Julian Green, CEO de Brightband. La startup mise sur une équipe réunissant des experts en IA, en données et en météorologie pour rendre ces outils accessibles à tous.
En combinant l’IA avec des années de données météorologiques, Brightband vise à révolutionner les prévisions avec rapidité et précision.
Le co-fondateur et dirigeant des données et de la météo, Daniel Rothenberg, insiste sur le fait qu’ils s’appuient sur des travaux antérieurs : « Les grands modèles physiques sont des monstres, mais l’IA en bénéficie — nous construisons sur ces bases pour obtenir des prévisions de pointe, aussi bonnes ou meilleures que celles existantes à l’échelle mondiale. » Et en plus rapide, dixit Green. Cette rapidité et cette économie rendent les prévisions plus adaptées aux besoins spécifiques de secteurs variés.
Green précise que de nombreux secteurs, tels que l’énergie, les transports et l’agriculture, ont des besoins particuliers qu’une IA rapide et précise pourrait satisfaire. De plus, Brightband s’engage à rendre ses modèles accessibles sous forme open source, permettant ainsi à chacun de les utiliser. « Nous voulons ouvrir la capacité de prévision, en rendant les données et les modèles disponibles tout en proposant des services payants pour des capacités plus spécifiques », explique Green.
Il y a des pétaoctets de données historiques ignorées, provenant par exemple des ballons météo et des satellites, car difficiles à traiter. Plus les données sont variées et nombreuses, meilleure sera la qualité des prévisions. Le projet de Brightband inclut donc la gestion et la libération de ces données en libre accès. « Nous croyons qu’une communauté autour de ce projet va accélérer notre compréhension de l’atmosphère à grande échelle », confie Rothenberg.
À noter, Brightband est une société d’intérêt public (PBC), signifiant que la mission est aussi importante que les profits — des profits qui ne sont pas bannis, rassurez-vous. Green admet que leur produit est encore en développement, avec des ambitions de sortie d’ici 2025.
Le tour de table de 10 millions de dollars de Brightband, mené par Prelude Venture, témoigne de la confiance des investisseurs dans cette vision révolutionnaire de la météo pilotée par l’IA.
Source : Techcrunch
