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Quel temps va-t-il faire demain ? Ce week-end, la semaine prochaine ?… Pour répondre jour après jour à ces questions, Météo-France fonde ses prévisions sur des modèles numériques, eux-mêmes nourris des dizaines de millions de données issues d’observations et de mesures effectuées quotidiennement. La survenue d’événements extrêmes, trop souvent responsables de catastrophes humaines et économiques, atteint cependant les limites de précision de la prévision météorologique.
Dans le projet T-REX¹, financé par l’Agence nationale de la recherche (ANR) et qui s’est clôturé fin 2024 au terme de quatre ans de travail, des spécialistes de la prévision de différents organismes de recherche se sont penchés, entre autres, sur cette problématique.
L’équipe de Clément Dombry, directeur du Laboratoire de mathématiques de Besançon, pilote du projet, a combiné modélisation probabiliste et outils d’intelligence artificielle pour assurer un post-traitement statistique des prévisions météo, et ainsi les rendre plus précises. Développement du modèle théorique, application au domaine de la météo et validation sur les données réelles ont constitué les trois étapes clés de la recherche.
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« Pour affiner les prévisions fournies par les modèles numériques à une échelle locale, le réseau de neurones U-NET s’est avéré très pertinent, parce qu’il donne la possibilité de quantifier les incertitudes en prenant en compte la dimension spatiale de la prévision. Le recours à cet outil d’intelligence artificielle a été central dans le travail de thèse effectué par Romain Pic, le doctorant de l’équipe », explique Clément Dombry.
Entre mathématiques et informatique, et à partir des relevés de température, pression et autres paramètres fournis par les modèles météo, U-NET a aidé à préciser les probabilités d’occurrence de précipitations extrêmes sur le quart sud-est de la France, selon des grilles de répartition spatiale plus fines que celles que les modèles numériques peuvent habituellement produire.
La prévision d’épisodes cévenols formulée a posteriori selon cette méthode a été confrontée à la réalité des événements observés sur les dix dernières années : la comparaison a permis de valider la méthode, un succès relayé par plusieurs publications scientifiques.
Ces recherches posent les bases d’une méthodologie innovante et probante pour améliorer la prévision des événements extrêmes en météorologie, et constitue un préliminaire avant un développement opérationnel chez Météo-France.
Pour en savoir plus, ce projet a fait l’objet de 3 publications scientifiques, à consulter ici.
