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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à GenCast : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 5 articles
Les modèles GraphCast et GenCast de Google DeepMind accélèrent la prévision météorologique et affinent l’évaluation des risques jusqu’à quinze jours. Ils ne prédisent pas une catastrophe certaine : ils donnent aux météorologues des scénarios supplémentaires pour anticiper les tempêtes, les pluies intenses et leurs conséquences.
Les modèles d’intelligence artificielle entrent dans la météo opérationnelle. GenCast et GraphCast de Google DeepMind, comme AIFS de l’ECMWF, promettent des prévisions mondiales plus rapides et mieux calibrées. Mais ces outils ne font pas disparaître l’incertitude, ni le rôle crucial des observations et des météorologues.
En janvier 2025, l’intelligence artificielle s’impose comme un fil rouge des prévisions scientifiques. Un podcast propose d’examiner ses promesses pour l’économie, la météo ou la transition écologique, sans éluder les questions d’emploi, d’énergie et de responsabilité.
Google DeepMind présente GenCast, un modèle d’IA capable de produire des prévisions météorologiques jusqu’à 15 jours. Testé sur les données de 2019, il dépasse le système ENS dans 97,2 % des cas évalués, tout en calculant un scénario en moins de huit minutes. Ses promesses sont fortes, mais la comparaison appelle aussi à la prudence.
Développé par Google DeepMind, GenCast produit des ensembles de prévisions météorologiques mondiales jusqu’à 15 jours. Environ huit minutes sur une seule puce TPU lui suffisent pour générer 50 scénarios possibles. Selon ses concepteurs, il dépasse le système de référence de l’ECMWF sur la grande majorité des critères évalués.
