Le Centre américain pour les ouragans (NHC) utilise désormais les modèles d'intelligence artificielle de Google DeepMind pour prédire la trajectoire et l'intensité des cyclones tropicaux, une avancée qui a porté ses fruits lors du passage de l'ouragan Isaias sur le sud-est des États-Unis en octobre dernier.
Le NHC a commencé à intégrer des modèles d'IA à ses travaux à la fin du mois de juin 2025, puis les modèles DeepMind ont été ajoutés à certains de ses outils en 2026, selon Le Journal de Montréal, qui rapporte les propos de Dan Brown, chef des opérations du NHC.
Une journée de prévision supplémentaire
L'apport de l'IA est mesurable. Selon un article publié en août par DeepMind dans la revue Nature, les modèles générés par intelligence artificielle offrent en moyenne des prévisions d'une journée de plus que les anciens outils. Concrètement, les prévisions sur trois jours sont aujourd'hui aussi fiables que les prévisions sur deux jours l'étaient avant.
Les modèles d'IA apprennent à partir de vastes ensembles de données, à l'instar des modèles statistiques traditionnels, mais à une échelle bien plus grande et avec la capacité de détecter des schémas bien plus complexes. Ils peuvent générer jusqu'à mille scénarios possibles pour chaque cyclone et prévoir les précipitations, la trajectoire et l'intensité de la tempête.
DeepMind a par exemple calculé qu'Isaias pouvait devenir un cyclone tropical une semaine avant sa formation. Ce gain de temps, pour les autorités et les populations exposées, ça peut faire la différence entre une évacuation organisée et le chaos.
Un contexte climatique qui presse
Ces travaux ont pris une importance particulière cette année, marquée par un phénomène El Niño très intense à l'origine d'un nombre record d'ouragans dans le Pacifique, ainsi que par l'ouragan Isaias qui a frappé le sud-est des États-Unis le mois dernier.
Le défi est immense : les phénomènes météorologiques extrêmes sont « le plus grand défi pour nous », affirme Ferran Alet, chercheur chez DeepMind chargé d'étudier les cyclones, cité par l'AFP. « Une fois celui-ci relevé, tout le reste suivra. »
Google n'a pas développé d'outil spécifique aux ouragans, ce qui oblige les scientifiques à recourir à des modèles conçus pour la météo quotidienne. Le NHC utilise également des modèles d'IA mis au point par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme et le Service météorologique national, et a conclu un accord avec Google pour développer de nouveaux modèles.
Cette approche par émulateurs s'étend d'ailleurs à d'autres pans de la recherche climatique. Comme le rapporte Catnat, des chercheurs du laboratoire national Lawrence Livermore développent des émulateurs d'IA capables d'accélérer les simulations météorologiques et de mieux anticiper les phénomènes extrêmes pour protéger les infrastructures.
Des résultats « excellents », mais des limites réelles
Les modèles d'IA ont donné « d'excellents résultats lors du passage d'Isaias », notamment « en matière de trajectoire », selon Dan Brown. DeepMind et les modèles internes du NHC sont les plus performants pour calculer la trajectoire des ouragans.
Mais la technologie a ses limites. Les modèles peuvent « faire varier considérablement leurs prévisions de trajectoire ou d'intensité d'un cycle à l'autre », admet le météorologue. Les spécialistes doivent donc s'appuyer sur leur expérience et leur jugement pour déterminer quels modèles reflètent le mieux une tempête donnée.
Le rôle des chercheurs reste « plus important que jamais », insiste Dan Brown. « Un algorithme peut indiquer la probabilité d'une trajectoire, mais il ne tient pas compte des données en temps réel provenant des avions et des satellites pour déterminer la structure de la tempête. »
La question de la trajectoire versus l'intensité, d'ailleurs, mérite d'être comprise dans toute sa complexité, comme l'explique une analyse publiée sur Substack sur les défis propres à la prévision de la force des ouragans.
Et au Québec, dans tout ça ?
On pourrait croire que les ouragans ne nous concernent pas, nous autres, dans nos latitudes. Faux. Les restes de systèmes tropicaux nous atteignent régulièrement, avec des pluies diluviennes et des vents destructeurs. L'automne dernier, on s'en souvient encore.
La prévision des inondations urbaines, un enjeu bien réel pour nos villes, profite d'ailleurs des mêmes avancées. Le 4 novembre 2026, Avizo présentait InteliFlow, une plateforme québécoise qui combine données météorologiques, capteurs locaux et intelligence artificielle pour anticiper les débordements.
Il faut aussi le dire franchement : l'IA a mauvaise réputation côté environnement, et pas sans raison. Les centres de données énergivores, les centrales thermiques construites pour les alimenter, tout ça pose de vraies questions écologiques. Mais voici un cas où la technologie sert directement la protection des populations. Quand un modèle peut prévoir un cyclone une semaine à l'avance, c'est du temps gagné pour sauver des vies.
Le NHC et Google poursuivent leur collaboration pour développer de nouveaux modèles. La prochaine saison des ouragans dira si l'IA confirme ses promesses.
Questions fréquentes
Depuis quand le NHC utilise-t-il l'IA pour les ouragans ?
Le Centre américain pour les ouragans a intégré les modèles d'IA à ses travaux à la fin du mois de juin 2025, et les modèles DeepMind de Google ont été ajoutés à certains de ses outils en 2026.
L'IA améliore-t-elle vraiment les prévisions d'ouragans ?
Oui. Selon une étude de DeepMind publiée dans Nature en août, les modèles d'IA offrent en moyenne une journée de prévision supplémentaire par rapport aux anciens modèles.
L'IA peut-elle remplacer les météorologues ?
Non. Les modèles peuvent varier considérablement d'un cycle à l'autre, et les spécialistes doivent combiner leurs jugements avec les données en temps réel des avions et des satellites.