Google lance WeatherNext 2, un modèle IA de prévision météo 8x plus rapide et plus précis, bientôt intégré à Pixel Weather, Google Maps, Search et Gemini.
© B. Naumkin
Google a dévoilé WeatherNext 2, un modèle de prévision météorologique dopé à l’IA, conçu pour offrir une précision nettement supérieure et des mises à jour plus rapides. Le système alimentera les informations météo dans Pixel Weather, Google Search, l’application Gemini et Google Maps. L’initiative traduit une volonté d’installer l’IA comme standard des prévisions dans tout son écosystème.
D’après l’entreprise, WeatherNext 2 produit des prévisions huit fois plus vite que les modèles précédents et génère quatre mises à jour toutes les six heures, sur un horizon allant jusqu’à 15 jours. Il dépasse WeatherNext 1 en précision sur 99 % des variables météorologiques — température, précipitations, pression, vent et humidité. Sur le papier, c’est un bond notable pour une deuxième génération.
Le changement clé tient à l’adoption d’une architecture Functional Generative Network (FGN), qui remplace les modèles GNN et de diffusion de la première version. En s’appuyant sur les ASIC TPU de Google, WeatherNext 2 peut produire une prévision complète en moins d’une minute, là où des modèles physiques comparables exécutés sur un supercalculateur prendraient environ une heure. Cet écart éclaire le virage de Google vers des approches pilotées par les données.
Google prévoit de déployer WeatherNext 2 dans tous ses services affichant la météo. Dans les prochaines semaines, le nouveau système commencera à fournir des prévisions dans Google Maps. Les utilisateurs de Pixel Weather, Gemini et Google Search constateront progressivement une précision accrue et des relevés plus stables. Un déploiement par étapes qui laisse entendre que la fiabilité prime au moment de passer à l’échelle.
WeatherNext 2 analyse des variables météorologiques interdépendantes sans résoudre d’équations physiques sur un supercalculateur ; l’IA repère plutôt des motifs récurrents dans d’immenses jeux de données. Résultat, une prévision à 15 jours peut être produite en environ une minute et, si nécessaire, des milliers de scénarios distincts peuvent être générés.