MétéoSuisse utilise désormais un modèle de prévision des orages basé sur l'IA. Dans cette interview, notre expert explique les avantages et les inconvénients de ce modèle, comment MétéoSuisse a pu améliorer ses alertes d'orage grâce à lui et pourquoi l'intervention humaine reste irremplaçable.
En l’espace de quelques minutes, un orage peut se développer à partir d’un cumulus inoffensif et devenir une menace sérieuse. Les fortes pluies peuvent provoquer des inondations et des glissements de terrain ; les rafales tempétueuses, la grêle et la foudre peuvent mettre des personnes en danger et causent chaque année en Suisse des dégâts se chiffrant en millions. Des alertes précises en temps utile sont cruciales : chaque minute peut sauver des vies et limiter les dégâts.
MétéoSuisse utilise désormais un modèle de prévision des orages basé sur l’intelligence artificielle. Ce modèle a permis d’améliorer les alertes d’orage et de garantir une prévision plus précise des orages à court terme. Ulrich Hamann, chercheur à MétéoSuisse, travaille sur le site de Locarno et est responsable du développement de ce nouveau modèle.
Ulrich Hamann : MétéoSuisse a très tôt misé sur des alertes d’orage largement automatisées et a ainsi produit, au cours des dix dernières années, des prévisions d’orage fiables pour la Suisse. Pour MétéoSuisse, l’introduction d’un modèle de prévision des orages basé sur l’IA constitue la prochaine grande étape. Pour la première fois, un algorithme dit de « Deep Learning » est utilisé à cette fin, ce qui améliore encore la qualité des prévisions.
Les prévisions ont été améliorées à plusieurs égards : non seulement nous sommes en mesure de détecter correctement davantage d’orages violents, mais nous réduisons également le taux d’erreur, ce qui signifie qu’il y a moins de fausses alertes. Le délai d’alerte a également pu être amélioré. Globalement, cela veut dire pour la population que lorsqu’une alerte d’orage est diffusée sur l'application MeteoSwiss ou sur d’autres canaux, elle est encore plus fiable qu’auparavant. Mais il ne faut pas oublier une chose : la nature reste la nature, nous ne pouvons jamais prévoir correctement 100 % des orages.
La plupart des modèles utilisés jusqu'à présent reposent sur ce qu'on appelle « l'approche lagrangienne ». On détecte d'abord une cellule orageuse et on lui attribue une intensité. On détermine ensuite sa direction et sa vitesse de déplacement, ce qui permet de calculer sa position future. Cette approche part du principe que l'intensité et le mouvement de l'orage restent constants pendant la période de prévision.
Avec le nouvel algorithme, ces contraintes n’existent plus.
Le nouvel algorithme dispose de davantage d’informations sur lesquelles s’appuyer et peut donc calculer une meilleure prévision. Il faut voir les choses ainsi : l’algorithme analyse une séquence chronologique de données d’entrée, telles que des images radar. Il peut ainsi déterminer si un orage s’affaiblit ou s’intensifie. Il peut également voir si l’orage se dirige vers une crête de montagne et s’y intensifier, par exemple. De plus, il est capable de reconnaître dans les images des structures indiquant, par exemple, la présence d’une zone de courant ascendant rotatif, comme on en observe lors d’orages à risque élevé (supercellules). Le nouvel algorithme peut également déterminer la position relative des orages les uns par rapport aux autres et évaluer comment ils s’influencent mutuellement.
Oui, : lorsqu’un orage violent s’approche d’une région, MétéoSuisse émet une alerte. Les prévisions sont actualisées toutes les 5 minutes afin de toujours utiliser les dernières observations radar et de foudre. Nous évaluons ensuite les risques liés à cet orage et émettons des alertes pour les régions concernées. L’application MétéoSuisse diffuse également des alertes pour des localités isolées. Si les utilisateurs ont autorisé la réception de notifications, ils reçoivent des alertes pour leurs lieux favoris.
Les données d'entrée sont d'une part des produits radar : nous y détectons la grêle, la pluie et la neige ; ces données proviennent des cinq radar météorologiques exploités par MétéoSuisse. À cela s'ajoutent les données de foudre en temps réel. Chaque éclair est détecté et ces informations sont intégrées au modèle.
L’algorithme fonctionne en deux étapes. Dans un premier temps, le modèle est entraîné à l’aide d’observations radar et de foudre recueillies sur plusieurs années, ainsi que de données topographiques à haute résolution, ceci au Centre national de calcul scientifique (CSCS) de Lugano. Au départ, l’algorithme n’est pas capable de faire de bonnes prévisions. Au fil de l’entraînement, il commence à apprendre comment les orages évoluent dans le temps, tout en mémorisant les multiples interactions entre les orages et le relief – c’est ce qu’on appelle le « Deep Learning ». Le modèle apprend ainsi comment les orages se comportent généralement en Suisse. La deuxième étape consiste ensuite à appliquer le modèle entraîné aux observations actuelles, c’est-à-dire à prévoir les orages en cours.
Cette nouvelle prévision d’orages est représentée sur notre plateforme de visualisation interne. Les météorologues peuvent ainsi consulter les produits de prévision distincts pour la grêle de forte taille, la foudre et les précipitations, ainsi que les alertes générées par le nouveau modèle de prévision.
Le développement scientifique du nouveau modèle de prévision des orages a été rendu possible grâce à l’octroi d’une bourse d’EUMETSAT, qui a permis de financer un poste de post-doctorant chez MétéoSuisse pendant trois ans. Nous avons ensuite travaillé pendant deux années supplémentaires à la mise en œuvre de cet algorithme dans le cadre des opérations, afin de le rendre fiable, robuste et efficace.
Il y a eu quelques défis, j’en cite un exemple : les météorologues peuvent, si nécessaire, émettre leurs propres alertes d’orage manuellement. Si leur expérience et l’observation des conditions météorologiques les amènent à considérer que « des orages approchent », alors que le modèle n’en prévoit aucun, ils peuvent en quelque sorte passer outre la technologie. Intégrer cette fonctionnalité dans le nouveau modèle n’a pas été simple.
Le système a passé son premier test le 9 juin 2026 au Tessin. Le soir de son premier jour de fonctionnement, un orage d’une violence exceptionnelle s’est abattu sur le Mendrisiotto. Des grêlons atteignant cinq centimètres et des précipitations record ont causé des dégâts considérables. Le nouveau système a alerté de l’arrivée de violents orages environ 35 minutes avant que des grêlons de plus de 2 cm ne soient confirmés par radar. Le nouveau système a circonscrit le risque avec précision à la région en attribuant le niveau d’alerte maximal, et a averti la région moins touchée du lac de Lugano avec un niveau d’alerte inférieur. Il a ainsi fait ses preuves dès son premier jour de fonctionnement.
Le principal avantage du modèle est aussi son inconvénient. Nous utilisons ici des technologies modernes. Les relations entre les données d’entrée et les résultats sont complexes et plus difficiles à expliquer. Des techniques spécifiques sont utilisées pour comprendre le fonctionnement exact du modèle. L’« Explainable AI », ou XAI, est une boîte à outils qui nous aide dans cette démarche.
Nos services destinés au grand public, aux autorités et à nos clients continueront de reposer sur une combinaison de prévisions automatiques et de conseils prodigués par les météorologues. Grâce à la mise en place d’algorithmes automatiques, nous gagnons en efficacité, en rapidité et en précision. Mais le jugement humain restera irremplaçable à l’avenir : les météorologues examinent les prévisions d’un œil critique et les évaluent à la lumière de leur longue expérience des situations météorologiques et des alertes complexes.