Le BMKG Indonésien & CLS unissent leurs expertises pour co-développer une nouvelle génération de modèles d’intelligence artificielle dédiés à la prévision météorologique et océanique

Pourquoi avoir choisi de compléter les modèles numériques traditionnels par de l’intelligence artificielle ? Quels sont les bénéfices concrets de cette approche ? 

Contrairement à une idée reçue, l’intelligence artificielle n’a pas vocation à remplacer les modèles numériques de prévision utilisés aujourd’hui. 

Ces derniers restent extrêmement performants mais nécessitent des capacités de calcul considérables, notamment lorsqu’ils fonctionnent à très haute résolution. 

L’IA apporte une approche complémentaire. En apprenant à partir de plusieurs années d’observations radar et de vastes ensembles de données environnementales, les modèles développés dans le cadre de MMS2 sont capables de reconstituer instantanément les informations manquantes. Une fois entraînés, ils produisent des observations continues et des prévisions à très court terme beaucoup plus rapidement que les simulations numériques traditionnelles. 

« Grâce à l’intelligence artificielle, les observations ne s’interrompent jamais. »

L’Indonésie présente des conditions météorologiques particulièrement complexes. Comment l’IA permet-elle d’améliorer les prévisions sur un territoire aussi vaste et fragmenté ? 

L’objectif est clair : garantir que les services opérationnels disposent en permanence des informations dont ils ont besoin pour agir. Reconstituer l’invisible grâce aux données satellitaires et à l’IA c’est possible. En Indonésie, prévoir les précipitations relève d’un véritable défi. 

Les milliers d’îles, les reliefs montagneux et la forte convection tropicale génèrent des épisodes pluvieux très localisés, parfois en seulement quelques minutes. Même si les radars météorologiques constituent des outils d’observation indispensables, aucun réseau radar ne peut couvrir physiquement un territoire aussi vaste. 

Pour surmonter cette limite, nos chercheurs ont développé un modèle capable de fusionner les observations radar, les images satellitaires et les données issues des modèles numériques afin de créer une couverture radar virtuelle. Cette technologie reproduit une information de qualité comparable à celle d’un radar, y compris dans les zones qui ne disposent d’aucune infrastructure. 

Les autorités bénéficient ainsi d’une vision beaucoup plus rapide et détaillée de l’évolution des précipitations, ce qui leur permet d’identifier les situations dangereuses dès leur apparition. Dans ces cas extrêmes, mais fréquents, chaque minute gagnée peut contribuer à sauver des vies.

Quel impact ces nouveaux modèles auront-ils, à terme, pour les autorités et pour les citoyens indonésiens ? 

L’impact attendu dépasse largement le cadre de la recherche et du développement. En fournissant des informations plus précises sur les courants marins et les épisodes de fortes pluies, ces nouveaux modèles permettront aux services de secours d’intervenir plus efficacement, d’améliorer la préparation face aux catastrophes naturelles et d’anticiper ou de mesurer l’intensité des inondations, des événements météorologiques extrêmes ainsi que d’améliorer les opérations de recherche et de sauvetage en mer. 

À plus long terme, les nouvelles données produites contribueront également à une meilleure planification des infrastructures et au renforcement de la résilience climatique du pays. 

L’intelligence artificielle devient ainsi un véritable outil d’aide à la décision au service des pouvoirs publics et, au final, des citoyens. 

Vous insistez souvent sur la notion de co-développement. En quoi le programme MMS2 va-t-il bien au-delà d’un simple transfert de technologie ? 

L’une des forces du programme MMS2 réside dans son mode de développement. 

Plutôt qu’un simple transfert de technologie, le BMKG et CLS ont fait le choix d’une véritable démarche de co-développement. 

CLS apporte son expertise en intelligence artificielle, modélisation environnementale, systèmes opérationnels et science des données. Le BMKG contribue quant à lui avec sa connaissance approfondie de la météorologie, de la géographie et des réalités opérationnelles indonésiennes. 

Cette collaboration permet de concevoir des solutions parfaitement adaptées aux besoins du pays tout en donnant progressivement au BMKG les moyens d’exploiter, de maintenir et de faire évoluer ces modèles de manière autonome. La véritable innovation réside dans la co-construction. 

Derrière ces modèles d’intelligence artificielle se cache tout un écosystème technologique. Quelles sont les expertises et les infrastructures mobilisées par CLS pour développer une IA réellement opérationnelle ? 

Derrière chacun des modèles d’intelligence artificielle développés par CLS se cache bien davantage qu’un algorithme. 

Ils s’appuient sur un écosystème complet associant technologies spatiales, observation de la Terre, sciences de l’environnement et ingénierie avancée des données. 

Au cœur de cet écosystème se trouve le DataLab de CLS, une structure interne qui rassemble data scientists, data engineers et experts environnementaux qui ensemble conçoivent des solutions d’intelligence artificielle capables de répondre à des problématiques opérationnelles concrètes. 

Leur travail repose sur des infrastructures de calcul sécurisées, des serveurs haute performance fonctionnant 24 heures sur 24, 365 jours par an, ainsi que sur un Data Lake environnemental unique, réunissant plusieurs décennies d’observations satellitaires, de mesures in situ et de modèles numériques. 

Ces capacités permettent à CLS non seulement de développer des modèles d’IA à forte valeur ajoutée, mais aussi de les déployer, de les exploiter et de les améliorer en continu dans des environnements critiques. 

Aux côtés de partenaires tels que le BMKG, CLS transforme ainsi les données environnementales en intelligence opérationnelle fiable, offrant aux autorités des informations plus rapides, plus complètes et directement exploitables pour anticiper les événements météorologiques extrêmes, renforcer la résilience climatique et mieux protéger les populations. 

C’est toute la vision de Technology for Good portée par CLS : une intelligence artificielle pensée pour enrichir l’expertise scientifique, accompagner les décideurs publics et contribuer à construire un avenir plus sûr, plus résilient et plus durable. 

Découvrez le programme MMS2 

Le programme MMS2 constitue le plus important contrat jamais adressé par CLS. Il illustre la capacité du Groupe à mettre l’innovation spatiale, les sciences de l’environnement et l’intelligence artificielle au service de projets d’intérêt public à grande échelle. Il est aujourd’hui réplicable partout sur Terre.