Les défis de l'IA pour la météo et le climat ou... Comment utiliser les données massives pour réussir au 21e siècle

Résumé

Le monde de la météorologie et du climat a été parmi les premiers exemples de générateurs de données massives. Il est un moteur important d’innovation dans le développement des calculateurs de haute performance. 

Déjà dans les années 1970-1990, l’application de méthodes statistiques (dans le post-traitement des sorties de modèles numériques de prévisions du temps), les ancêtres des approches d’apprentissage machine (analog, perfect prog, MOS, UMOS, etc.), étaient utilisés avec les données massives de l’époque. Les deux dernières décennies ont vu une explosion du volume, de l’accessibilité et de la diversité des données. Il y a également eu une amélioration de l’accessibilité à des systèmes de calcul de haute performance à faible coût. Cela a mené à une accélération des applications d’apprentissage machine et à l’instauration de techniques plus sophistiquées d’intelligence artificielle.  

Cette présentation brossera un portrait du « terrain de jeu » que constituent les sciences de l’atmosphère et du climat. Elle stimulera également une réflexion sur les aspects associés aux données massives et sur les infrastructures globales requises.