« On ne peut pas prédire la pluie, mais on peut prédire la Une ! » Voilà un adage que Google prend au pied de la lettre avec sa nouvelle innovation contre les inondations éclair. Rien de moins logique que de lire la presse à la loupe pour deviner où la prochaine piscine urbaine va apparaître. Après tout, qui de mieux informés que les journalistes locaux pour nous prévenir où il ne faut pas sortir sans bottes ?
Les inondations éclair, véritables ninjas du mauvais temps, frappent sans prévenir et laissent derrière elles plus de 5 000 disparus chaque année à travers le monde. Leur furtivité est telle que même nos meilleurs capteurs météo s’arrachent les fils pour les détecter ! Mais voilà que Google décide d’inviter la presse dans la danse : “Si tu ne peux pas mesurer, pourquoi ne pas simplement lire ce qu’on en dit ?”
Grâce à Gemini — leur super cerveau à base de mots — les chercheurs de la firme ont épluché 5 millions d’articles de presse (bonjour la lecture rapide !) pour retrouver et localiser plus de 2,6 millions d’inondations. Ils appellent ça « Groundsource » : un gigantesque journal intime des inondations mondiales, bien plus actualisé que les souvenirs de votre oncle sur la crue de 1982. Pour Google, c’est une grande première : utiliser un modèle de langage pour dompter les éléments.
Quand la météo fait naufrage, la presse devient la bouée de sauvetage numérique.
Sur ce terrain tout frais, les ingénieurs de Mountain View ont entraîné un réseau de neurones (LSTM pour les intimes) à prévoir, zone par zone, la probabilité de voir débarquer une inondation éclair. Résultat ? Plus de 150 pays reçoivent désormais des alertes sur la plateforme Flood Hub de Google, et des services d’urgence peuvent prendre les devants pour sauver des vies. Adieu la météo à l’ancienne, place au « breaking news » prédictif !
Cependant, tout n’est pas parfait sous la pluie digitale. Le système Google couvre de grandes zones (20 km², on a vu plus précis), et n’a pas encore l’œil de lynx du National Weather Service américain, car il manque de données radars locales. Mais l’astuce géniale, c’est que ce modèle s’adresse d’abord aux pays où la météo se résume à ouvrir la fenêtre, faute d’instruments sophistiqués.
Selon Juliet Rothenberg, de l’équipe Résilience de Google, l’agrégation de millions de récits permet de combler les trous sur la carte mondiale de la météo, et même, pourquoi pas, d’imaginer des modèles pour les canicules ou les glissements de terrain. Qui aurait cru que les gros titres pourraient devenir données scientifiques ?
Cette révolution suscite aussi l’enthousiasme chez les voisins d’Upstream Tech, spécialistes de la météo pour barrages, qui saluent l’effort collectif pour doper l’apprentissage profond en météo. En géophysique, comme le rappelle leur CEO, c’est la pénurie de données qui rend les prévisions tellement orageuses. Trop ou pas assez d’infos : il fallait une idée lumineuse pour faire pleuvoir les datasets, et Google n’a pas manqué d’ingéniosité !
En somme, les modèles d’IA de Google prouvent que, parfois, on trouve la vérité… dans les journaux trempés. Et si la météo devenait aussi imprévisible que la une de demain ? En tout cas, avec Google, on peut dire qu’ils font… pluie et beau temps sur l’IA !
Source : Techcrunch
