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Un modèle d'intelligence artificielle (IA) de Microsoft a obtenu des prévisions météorologiques à 10 jours plus précises et à moindre coût que les modèles traditionnels des grandes agences internationales, selon des résultats publiés le 21 mai dans la revue Nature. Ces performances expérimentales sont une nouvelle percée dans l'ère ouverte en 2023 par le modèle d'IA Pangu-Weather de Huawei. En l'occurrence, le modèle d'apprentissage Aurora de Microsoft « surpasse les prévisions opérationnelles en matière de prévision de la qualité de l'air, des vagues océaniques, des trajectoires des cyclones tropicaux et des conditions météorologiques haute résolution, le tout à un coût de calcul » nettement inférieur, rapportent les chercheurs dans Nature. Il a dépassé dans 92 % des cas la qualité des prévisions mondiales, à 10 jours et sur une échelle d'environ 10 km2, établies par le modèle du Centre européen de prévisions météorologiques (ECMWF, en anglais). Ces performances, seulement testées sur des données passées, sont scrutées de près par les agences météo, dont plusieurs comme Météo-France développent leur propre modèle d'apprentissage IA en parallèle des modèles numériques traditionnels.