DeepMind a développé un modèle d’intelligence artificielle qui va permettre d’affiner à l’avenir les prédictions météo.
Et l’effet papillon ?
Chouette, Evelyne Dhéliat va « enfin » pouvoir prendre sa retraite …
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En fait, l’effet papillon (petites causes, grands effets) n’est pas un problème en soit. Scientifiquement, on parle plus de chaos qui ne représente pas de l’aléatoire mais un système pour lequel on manque de données initiales et puissance de calcul pour avoir des résultats locaux. Il n’y a théoriquement pas de limite à la prévision, mais on aura jamais tous les paramètres qui sont en nombre quasi infinis. Cet effet papillon est du à l’instabilité du système (et donc par manque de données associé à l’échantillonnage trop imprécis) qui ne permet pas une prévision météorologique à moyen terme.
Par contre pour la climatologie, c’est bien plus « simple », c’est juste une question d’énergie entrante (le rayonnement solaire) et sortante (effet radiatif) que l’on maitrise bien, avec une bonne stabilité du système qui permet des approximations sur les mécanismes et données mineurs.
Attendons de voir les premiers résultats avant de se réjouir. Depuis le temps que l’on promet des prévisions météo plus fiable. En attendant, je garde mon parapluie sous la main 
On en aurait bien besoin en France car c’est une catastrophe ! On passe tout l’été avec risque d’orage ou de grêle qui ne veut rien dire !
J’ai peut être mal lu, mais si j’ai bien compris c’est juste que l’ordi donne un résultat issu des probabilités calculés à partir de 40ans de statistiques.
C’est bien ça ? Donc rien d’IA.
C’est bien si le modèle météorologique ne bouge pas trop. Si ça bouge. Ça va pas valoir grand chose. Si ?
S’il y a des expert sur le sujet qui passent ici…