Climat Mieux anticiper El Niño avec l’intelligence artificielle

Réapparaissant tous les deux à sept ans, El Niño provoque des hausses anormales de températures de l’océan Pacifique sud, déplaçant les zones de précipitations et de sécheresse. Il est pour l’heure difficile de prévoir ses survenues plus d’un an à l’avance. Mais une nouvelle méthode, utilisant le deep learning, ou apprentissage profond, permet de prévoir l’apparition des cycles de ce phénomène climatique jusqu’à dix-huit mois à l’avance.

« Un immense progrès »

« C’est un immense progrès. C’est la première fois que le deep learning est utilisé pour prévoir les variations climatiques », se félicite Yoo-Geun Ham, auteur de l’étude publiée dans Nature, et chercheur à l’université de Chnonnam en Corée du Sud. Cette méthode est basée sur des algorithmes utilisant des réseaux de neurones artificiels, qui ont analysé à la fois des données climatiques sur plus de cent ans, de 1871 à 1973, et des simulations d’épisodes d’El Niño.

Outre de meilleures prévisions, cette technologie assure une localisation plus précise du phénomène. « Anticiper les conditions climatiques au-delà d’un an va permettre d’améliorer la sécurité alimentaire », les sécheresses provoquées par El Niño pouvant avoir des conséquences dramatiques sur les récoltes et les prix des matières premières. « Un gouvernement pourra avoir le temps de prendre les mesures appropriées, comme faire des réserves d’eau. »