Prévoir le temps au-delà de deux semaines reste l’un des grands défis de la météorologie. Une équipe internationale réunissant notamment Judah Cohen, chercheur au département de génie civil et environnemental du MIT, des chercheurs de Microsoft et du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF), présente une solution dans la revue Nature, rapporte MIT News le 14 octobre 2026.
Leur méthode d’apprentissage automatique ne remplace pas les modèles existants : elle s’ajoute à eux. Elle apprend des erreurs passées d’un modèle de prévision et corrige ses résultats pour l’horizon de deux à six semaines. Combinée au modèle de l’ECMWF, elle a doublé sa capacité de prévision sur cette période et, pour la première fois, fait mieux que les moyennes climatiques. Elle améliore aussi la prévision des événements extrêmes, et ne nécessite pas de superordinateur.
« Cela pourrait aider à décider quand fertiliser en fonction de la pluie, ou à éviter les sécheresses », souligne Judah Cohen. Selon MIT News, le service météorologique du Kenya a déjà contacté l’équipe pour prévoir la saison des pluies et améliorer les rendements agricoles.
Pourquoi c’est important pour l’UCKim
Cette recherche montre comment l’intelligence artificielle peut répondre à des besoins très concrets : agriculture, énergie, gestion des catastrophes. Un sujet qui relie le domaine des Sciences et technologie à celui des Sciences agronomiques.
Image : la Terre vue par le satellite Meteosat-12. EUMETSAT/ESA, via Wikimedia Commons.