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[Actualité scientifique] L’intelligence artificielle et les observations satellitaires au service des prévisions météorologiques

par Clément Blondel - publié le , mis à jour le

Comment faire des prévisions météorologiques de qualité ? En utilisant les meilleurs modèles de prévision numérique du temps et en les contraignant avec les meilleures observations disponibles avec des techniques statistiques dites d’assimilation de données. Pour un résultat optimal, les observations assimilées doivent être adaptées au formalisme du modèle. Une équipe française composée notamment de chercheur·es toulousain·es du Centre d’études spatiales de la biosphère (Cesbio-OMP, UT3-Paul Sabatier/CNES/CNRS/IRD) et du Centre national de recherches météorologiques (CNRM, Météo-France/CNRS), a démontré qu’en utilisant des techniques d’intelligence artificielle, en l’occurrence des réseaux de neurones, et des observations du satellite SMOS (ESA, CNES), il est possible de générer des données d’humidité du sol avec des propriétés optimales pour être assimilées et ainsi contribuer à l’amélioration des prévisions météorologiques à courte ou moyenne échéance. Ces résultats ont été publiés dans la revue Remote Sensing.

Contact chercheur
Nemesio Rodriguez-Fernandez, ingénieur CNRS au Centre d’études spatiales de la biosphère (Cesbio-OMP, UT3-Paul Sabatier/CNES/CNRS/IRD)

Voir en ligne : Sur le site de l’Institut des sciences de l’Univers