La Chine déploie des modèles d'IA développés à l'interne au premier plan de son infrastructure de surveillance et de prévision des typhons, marquant une nouvelle étape dans l'ambition plus large du pays de devenir un leader mondial de l'IA. L'agence météorologique nationale et les instituts de recherche affiliés utilisent désormais ces systèmes nationaux dans des contextes opérationnels, avec des projets de les étendre aux pays en développement de la région Asie-Pacifique et au-delà. Cette initiative intervient alors que la prévision météorologique basée sur l'IA émerge comme un domaine compétitif, les modèles issus d'institutions chinoises et d'entreprises occidentales comme Google DeepMind remettant en question les méthodes numériques traditionnelles qui ont dominé la prévision mondiale pendant des décennies.

Un système météorologique d'IA conçu pour un usage mondial

La Chine a été la première à adopter ses propres laboratoires d'IA météorologique, mais le pays a également manifesté son ambition d'en faire un standard international. Selon un rapport de Xinhua diffusé par le Bureau de l'Information du Conseil des Affaires d'État, l'Administration météorologique de Chine (CMA) a présenté le grand modèle de langage Fenghe dédié aux services météorologiques lors de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle de cette année à Shanghai, en tant que projet open-source mondial.

Fenghe fournit des informations météorologiques personnalisées et des alertes aux risques pour les utilisateurs chinois. Une version internationale a été fournie à l'initiative « Alertes précoces pour tous » des Nations Unies — un programme visant à assurer une protection universelle contre les dangers d'ici 2027 — proposant des consultations en chinois et en anglais et permettant aux développeurs de créer des applications sur la base du modèle.

Les pays qui utilisent déjà des modèles météorologiques d'IA chinois

Sept pays en développement — le Pakistan, Djibouti, l'Éthiopie, la Jordanie, la Mongolie, les îles Salomon et le Sri Lanka — ont déjà intégré des modèles météorologiques d'IA chinois directement dans leurs opérations quotidiennes de gestion des catastrophes. Beaucoup de ces nations se trouvent dans des régions fortement exposées aux cyclones tropicaux, aux inondations et autres aléas liés aux conditions météorologiques, mais n'ont historiquement pas disposé de l'infrastructure de supercalcul nécessaire à la prévision numérique haute résolution. Ils n'utilisent cependant pas Fenghe. À la place, ils exploitent Mazu (Multi-hazard Alert, Zero-gap and Universal), un autre système de la CMA qui est plus avancé dans son déploiement international.

Pan Jinjun, ingénieur en chef de la CMA, a décrit Mazu comme un « bien public international » qui offre « des services d'alerte précoce adaptés aux nations en développement ». Quarante autres pays du Sud global expérimentent actuellement une version cloud public plus rapide du système, nommé d'après la déesse chinoise de la mer.

La recherche montre des gains mesurables dans la prévision des typhons

Sur le front de la recherche, les scientifiques chinois rapportent des améliorations concrètes. Des chercheurs de l'Institut de physique atmosphérique relevant de l'Académie chinoise des sciences, en collaboration avec l'Université Fudan, ont combiné le modèle météorologique d'IA FuXi de la Chine avec une technique appelée Orthogonal Conditional Nonlinear Optimal Perturbations (O-CNOPs) pour cartographier l'éventail des trajectoires possibles des tempêtes. PreventionWeb a rapporté ces travaux le 1er août.

Sur 62 cas de typhons et 91 expériences comparatives, le système combiné FuXi-CNOPs a égalé les performances des meilleurs ensembles opérationnels mondiaux à la marque de 24 heures et les a surpassés de 24 à 120 heures. Le système a réduit les erreurs maximales de trajectoire jusqu'à 32,33 % et resserré les estimations d'incertitude jusqu'à 29,2 %, selon l'équipe de recherche dirigée par les chercheurs Duan Wansuo et Li Hao. Les résultats ont été publiés dans Advances in Atmospheric Sciences.

Duan a déclaré au Global Times que cette approche ne nécessite aucun apprentissage supplémentaire des grands modèles, ce qui maintient les coûts de calcul à un niveau bas et facilite le déploiement dans les opérations courantes — un avantage pratique pour les agences météorologiques disposant de budgets de calcul limités.

Une pile croissante de modèles de prévision chinois

Ces outils s'appuient sur un ensemble de plusieurs modèles de prévision chinois qui ont attiré l'attention internationale. FengWu, développé par des chercheurs basés à Shanghai, génère des prévisions mondiales avec une résolution de 0,25 degré. Dans une étude publiée dans Communications Earth & Environment, FengWu a surpassé le modèle haute résolution du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) — longtemps considéré comme la référence mondiale pour la prévision à moyen terme — ainsi que Pangu-Weather et GraphCast. Il a prolongé les prévisions fiables au-delà du seuil de 10 jours et réduit l'erreur de trajectoire des cyclones tropicaux à cinq jours à 201 kilomètres pour 2022.

Le Pangu-Weather de Huawei, un autre système développé à l'interne, produit des prévisions de manière significativement plus rapide que les méthodes de prévision numérique traditionnelles. Huawei a déclaré que l'ECMWF et le Centre météorologique national de la CMA ont tous deux confirmé ses avantages en termes de performance.

Ensemble, ces modèles fournissent à Pékin une base technologique nationale alors qu'il promeut ses systèmes d'IA météorologique à l'international, positionnant la Chine non seulement comme utilisatrice de prévisions avancées, mais aussi comme fournisseur pour les nations cherchant des alternatives abordables aux infrastructures de prévision occidentales.