Les pays de la Corne de l’Afrique subissent de plein fouet les affres du changement climatique. Inondations dévastatrices ou sécheresses hypothèquent la vie des populations. Shruti Nath, fait partie des climatologues à l’Université de physique d’Oxford en Angleterre – pour qui, l’intelligence artificielle pourrait aider à mieux prévoir les conditions météorologiques extrêmes et sauver des vies dans la région.
En utilisant les données satellitaires des bancs de nuages et les températures au sommet des nuages, l’IA fait des prédictions et tente d’identifier les conditions météorologiques extrêmes à venir.
« Pour l’IA, il y a donc une partie où elle prédit. Mais pour prédire, elle doit d’abord s’entraîner. Et nous nous entraînons à partir de données d’observation historiques. Les données d’entrée de notre dispositif d’IA sont donc les prévisions météorologiques. Il prend ces prévisions météorologiques et s’entraîne à les faire correspondre à la réalité observée sur la base des observations satellitaires de pointe et des données des stations dont nous disposons », explique-t-elle.
Comme tous les modèles d’IA, il s’améliore constamment. Le code récompense les prévisions exactes et pénalise celles qui sont inexactes.
« Ainsi, au fur et à mesure de l’entraînement, le modèle apprend de plus en plus, et il est récompensé lorsqu’il fournit des prévisions exactes qui correspondent à la réalité observée. S’il ne le fait pas, il est pénalisé ».
Dans des pays comme le Royaume-Uni, des superordinateurs sont utilisés pour prévoir le temps.
Par exemple, le superordinateur du Met Office effectue 16 000 milliards de calculs par seconde.
Le coût de ces superordinateurs, des stations de collecte de données et des banques de radars qui les alimentent est élevé, et ils ne sont pas disponibles dans les pays en développement.
En revanche, le code de prévision de l’IA produit par l’Université de physique d’Oxford peut être utilisé à partir d’un ordinateur portable.
« C’est la beauté de la chose, parce que le calcul est tellement abordable que nous avons littéralement des gens qui l’exécutent sur leur ordinateur portable. Vous pouvez donc avoir ce modèle et, une fois qu’il a été formé, il vous suffit de l’exécuter sur votre ordinateur portable pour produire 50 prédictions sur toutes les possibilités d’évolution du temps, ce qui, comme vous l’avez dit, aurait autrement nécessité des banques et des banques ou des superordinateurs », explique M. Nath.
Le projet en est encore à sa phase pilote, mais les résultats sont impressionnants, selon les personnes présentes sur le terrain dans la Corne de l’Afrique.
Isaac Obai, chef de projet des systèmes alimentaires au Programme alimentaire mondial, se trouve au Royaume-Uni pour la réunion semestrielle du projet.
Il déclare : « Si rien n’est fait pour diffuser des informations ou des messages d’alerte précoce concernant ces conditions météorologiques extrêmes, nous verrons de plus en plus de personnes devenir vulnérables, de plus en plus de personnes être exposées à ces conditions météorologiques extrêmes et nous aurons beaucoup de vies perdues, beaucoup de vies affectées, ainsi que des moyens de subsistance. En fin de compte, la gravité des conditions météorologiques s’intensifie et leur fréquence s’accroît. Et je pense qu’en raison du changement climatique, elles deviennent également plus agressives.
Si rien n’est fait, de nombreuses personnes seront touchées, des vies seront perdues, des moyens de subsistance seront affectés et le niveau de pauvreté augmentera considérablement.
Il est notoirement difficile de prévoir le temps dans cette région d’Afrique en raison de sa nature changeante et du manque de stations météorologiques qui observent et enregistrent les données.
Grâce à l’alerte de 48 heures fournie par les prévisions météorologiques de l’IA, les personnes en danger peuvent être prévenues par des messages textuels, des courriels et même des émissions de radio et de télévision.
Maislin Gudoshava est météorologue à l’IQPAC (Organisation régionale africaine de prévision).
« Nous sommes donc convaincus que les modèles d’IA peuvent réellement améliorer le système de prévision. Non seulement à courte portée, mais aussi à courte échelle de temps. Par court terme, j’entends quelques jours, mais aussi toute la saison. Si nous pouvions vraiment faire cela, je pense que cela pourrait vraiment améliorer nos systèmes d’alerte précoce », dit-elle.
Le programme pilote est actuellement mis en œuvre au Kenya et en Éthiopie, mais il est prévu de l’étendre à l’ensemble de la région.
S’il s’avère concluant, il pourrait être utilisé dans d’autres régions du monde où les conditions météorologiques extrêmes, dues au changement climatique, sont dévastatrices.
Le programme est le fruit d’une collaboration entre le Programme alimentaire mondial, l’Université de physique d’Oxford, le département météorologique du Kenya et l’IQPAC (le service météorologique de la région).
Le projet a reçu l’appui et le soutien de Google.
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