Un développement récent dans le monde de l’IA attire l’attention.
La révolution de l’IA dans le domaine de la météorologie et de la climatologie n’a rien de révolutionnaire
L’apprentissage automatique a ses limites : comment est-il utilisé ?
On a l’impression qu’il est impossible d’échapper à l’IA en ce moment, que ce soit quand on essaie de taper une phrase sans être interrompu par un « assistant » numérique ou quand on peine à trouver un nouveau réfrigérateur qui, pour une raison ou une autre, ne nécessite pas de connexion Wi-Fi. On pourrait facilement se demander si nous sommes en train d’assister à un véritable bond en avant technologique ou si tout ce battage médiatique ne sert qu’à vanter les mérites d’un tas de bêtises.
Que faut-il donc penser de l’utilisation croissante de l’IA dans la modélisation météorologique et climatique ?
La conversation n’a pas très bien démarré en début d’année lorsqu’un bureau du Service météorologique national a publié une carte de prévisions sur laquelle figuraient des villes inexistantes de l’Idaho portant des noms tels que « Whata Bod » et « Orangeotild ». Heureusement, il s’agissait simplement d’une image générée par l’IA et destinée aux réseaux sociaux, et non du modèle de prévisions réel. Les météorologues et les climatologues ne sont pas encore remplacés par des ingénieurs spécialisés dans les modèles linguistiques de grande envergure.
Point notable, mais l’IA est déjà utilisée dans ces domaines grâce à des techniques que les chercheurs étudient depuis des années et dont les forces et les faiblesses sont bien connues. Et pour cause, ces techniques diffèrent selon qu’il s’agit de modèles de simulation météorologique ou climatique.
Dans tous ces modèles, le terme « IA » fait référence à l’apprentissage automatique. Sans entrer dans les détails techniques des nombreuses variantes de l’apprentissage automatique, le principe est simple : il s’agit d’exploiter des ordinateurs pour identifier des tendances dans les éléments.
À noter également, l’ajustement d’une droite aux données, appelé régression linéaire, est un moyen très simple d’identifier une tendance. On peut également effectuer des régressions à l’aide de courbes et d’équations plus complexes. La force (et le risque potentiel) de l’apprentissage automatique réside dans le fait qu’un algorithme est capable de gérer des niveaux de complexité bien plus élevés, en mettant en évidence des relations qu’il nous serait difficile de cerner manuellement.
L’apprentissage automatique commence par l’entraînement d’un modèle d’IA à partir de zéro. On attribue au modèle d’IA une structure donnée — comme un réseau neuronal —, ce qui nous offre plusieurs paramètres pouvant être ajustés indépendamment les uns des autres afin d’affiner le comportement de l’algorithme. On lui fournit une énorme quantité de éléments d’exemple, souvent accompagnées de la réponse, comme par exemple des milliers de photos d’oiseaux classées par espèce. Le système détermine ensuite, par itération, le meilleur ensemble de paramètres permettant d’associer le contenu de la photo à l’espèce correspondante.
À retenir de cette annonce :
- Dans tous ces modèles, le terme « IA » fait référence à l’apprentissage automatique.
- On peut également effectuer des régressions à l’aide de courbes et d’équations plus complexes.
- L’apprentissage automatique commence par l’entraînement d’un modèle d’IA à partir de zéro.
L’écosystème continuera probablement de s’ajuster dans les semaines à venir.
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Selon l’information initialement publiée par Ars Technica AI : Ars Technica AI