Le phénomène El Niño réapparait tous les deux à sept ans mais il est difficile actuellement de prévoir ce retour cyclique plus d'un an à l'avance. Grâce à l'intelligence artificielle, il sera possible d'anticiper les graves épisodes météorologiques et ce, bien plus en amont permettant ainsi aux autorités gouvernementales de prendre les mesures appropriées. 

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    Le phénomène El Niño, grave épisode météorologique poussant à la hausse mondiale des températures, pourrait se prévoir jusqu'à un an et demi à l'avance, grâce à l'intelligence artificielleintelligence artificielle, selon une étude publiée mercredi dans la revue Nature. Réapparaissant tous les deux à sept ans, El NiñoEl Niño provoque des hausses anormales de températures de l'océan Pacifique sud, déplaçant les zones de précipitations et de sécheresse. Ceci cause notamment pluies torrentielles, tempêtes et feux de forêt dans les pays tropicaux. Il est pour l'heure difficile de prévoir les survenues d'El Niño plus d'un an à l'avance.

    Mais une nouvelle méthode, utilisant le deep learning, ou apprentissage profondapprentissage profond, permet de prévoir l'apparition des cycles d'El Niño jusqu'à dix-huit mois à l'avance. « C'est un immense progrès. C'est la première fois que le "deep learning" est utilisé pour prévoir les variations climatiques », se félicite auprès de l'AFP Yoo-Geun Ham, auteur principal de l'étude et chercheur à l'université de Chnonnam en Corée du Sud. Cette nouvelle méthode est basée sur des algorithmes utilisant des réseaux de neurones artificiels, qui ont analysé à la fois des données climatiques sur plus de cent ans (1871 à 1973) et des simulations d'épisodes d'El Niño.

    Image satellite d'El Niño (zone rouge) réalisée par la NASA, le 28 octobre 1997. © Nasa, AFP, Archives
    Image satellite d'El Niño (zone rouge) réalisée par la NASA, le 28 octobre 1997. © Nasa, AFP, Archives

    Anticiper pour prendre les mesures appropriées

    Outre de meilleures prévisions, cette technologie permet une localisation plus précise du phénomène connu sous l'appellation Enso (El Nino-SouthernSouthern Oscillation) dans l'océan Pacifique et dont le dernier puissant épisode remonte à 2015.

    Pour Yoo-Geun Ham, « anticiper les conditions climatiques au-delà d'un an va permettre d'améliorer la sécurité alimentaire », les sécheresses provoquées par El Niño pouvant avoir des conséquences dramatiques sur les récoltes et les prix des matièresmatières premières. « Un gouvernement pourra avoir le temps de prendre les mesures appropriées, comme faire des réserves d'eau », poursuit le chercheur.