Imaginez que vous vous rendiez dans un centre de villégiature à plusieurs kilomètres de chez vous pour un repos et une détente bien mérités. Vous vous installez dans votre chambre d'hôtel, vous allumez la télévision et, à votre grande surprise, vous voyez - VOUS !
Vous n'avez pas enregistré la météo. En fait, c'est la première fois que vous visitez la région. Mais quelqu'un - ouquelque chose - a utilisé votre identité, a mis des mots dans votre bouche, a lancé des graphiques derrière vous et a créé une opportunité de gagner de l'argent.
Mais l'avez-vous approuvé ? Êtes-vous rémunéré équitablement ? Et les prévisions météorologiques étaient-elles exactes ?
Si cette idée semble farfelue, l'intelligence artificielle (IA) remplace déjà les talents dans plusieurs secteurs d'activité. Les avatars de stars de la pop comme Miquela obtiennent des millions de vues sur ses vidéos musicales générées par l'IA. Même le défunt fondateur de KFC, le colonel Sanders, devient viral grâce à son nouveau look.
Si vous êtes un météorologue surchargé de travail et que vous craignez qu'un avatar ne vous remplace bientôt, Baron vous soutient. Si vous êtes un décideur d'entreprise submergé par une technologie météorologique qui semble trop compliquée, Baron vous soutient également.
La clé pour rester pertinent et apprécié en tant que météorologue dans le monde de l'IA est de tirer parti de sa technologie pour améliorer l'efficacité de votre travail, prouvant ainsi continuellement votre valeur à votre public et à votre employeur.
Rester équilibré dans un monde d'IA effronté
L'IA est un mot à la mode qui semble être partout, des assistants vocaux dans nos salons aux algorithmes complexes qui guident les décisions des entreprises. Bien que la décision de l'adopter ou de la rejeter soit passée, nous pouvons encore trouver un équilibre qui profite au météorologue et minimise les vulnérabilités technologiques.
Le secteur de la météorologie est une vaste communauté de scientifiques, de chercheurs, de communicateurs accomplis et des ordinateurs les plus puissants du monde. Malgré l'accélération des progrès de l'IA, la météorologie n'est toujours pas une science exacte. Et il faudra probablement de nombreuses années, voire des décennies, avant qu'une confiance unilatérale ne soit accordée à une machine pour chaque situation ou solution météorologique.
Récemment, le battage médiatique autour de l'IA a principalement porté sur le type génératif, qui est maintenant utilisé pour écrire des courriels, composer des images et créer des vidéos. Bien que ce sous-ensemble de l'IA soit nouveau et attrayant pour un communicateur, il y a beaucoup plus que nous pouvons tirer de l'IA pour soutenir l'ensemble de l' entreprise météorologique.
Plusieurs sociétés météorologiques et agences gouvernementales ont concentré leurs efforts en matière d'IA sur les prévisions à long terme ou la modélisation du climat. Des progrès impressionnants ont été réalisés dans la précision des caractéristiques à grande échelle, telles que les prévisions d'ensemble des cyclones tropicaux. Des progrès révolutionnaires ont également été réalisés dans la capacité de calcul des données volumineuses, ce qui a permis d'améliorer la résolution spatiale et temporelle.
La mission de Baron en matière d'IA est d'exploiter l'apprentissage automatique (ML) et les grands modèles de langage (LLM) pour réduire la charge cognitive d'un météorologue dans les situations météorologiques critiques à court terme, lorsque l'identification, la prévision et la communication des menaces sont les plus urgentes. Nous pouvons y parvenir en fournissant des données plus intelligentes, en construisant de meilleurs outils et en cultivant des partenariats significatifs qui maintiennent les humains à la barre tout en tirant parti de l'IA pour sauver des vies et protéger les actifs. Telle est la mission de l'entreprise depuis 35 ans.
Ce que l'apprentissage automatique facilite
De petits changements dans des processus météorologiques complexes peuvent rendre le temps moins prévisible. Ce phénomène est souvent appelé "effet papillon" ou chaos. Les prévisionnistes expérimentés peuvent atténuer ce problème en se rappelant comment des phénomènes similaires se sont comportés. Mais leur mémoire et leur bande passante ne sont pas infinies.
Il est désormais possible d'apprendre à une machine à effectuer une tâche en apprenant et en s'adaptant à son environnement sans suivre d'instructions explicites. L'apprentissage automatique est omniprésent dans notre vie quotidienne, par exemple lorsque des émissions nous sont suggérées sur Netflix ou lorsque notre banque nous avertit d'une fraude potentielle. Baron utilise l'apprentissage automatique pour améliorer la détection des conditions météorologiques en temps réel, fournir des prévisions à court terme plus fiables et améliorer la présentation d'un météorologue.
Baron ClearScanTM a été développé au cours des cinq dernières années pour fournir à ses clients une imagerie radar plus propre. Il s'appuie sur une technologie d'apprentissage automatique pour supprimer automatiquement les échos radar sans précipitation, en s'adaptant aux changements dans le paysage dus à de nouvelles interférences ou à d'autres phénomènes anormaux.
Le Baron Flash Flood Risk est un exemple de la manière dont l'apprentissage automatique peut améliorer la détection à court terme des crues soudaines. Un ensemble de données historiques sur l'évolution de l'humidité du sol et le ruissellement est associé à des taux de précipitations récents et à une modélisation à court terme pour déterminer avec précision où un événement extrême est susceptible de se produire. L'IA et l'apprentissage automatique sont également utilisés pour accroître la rapidité et la précision des prévisions à court terme concernant la réflectivité des radars et les phénomènes météorologiques violents.
Le Hand Tracking de Baron porte le suivi des tempêtes à un tout autre niveau. Il utilise des technologies d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur pour améliorer la précision et la réactivité de la touche Chroma. Combiné aux suivis et alertes automatisés des tempêtes de Baron, il permet aux diffuseurs d'être plus confiants lorsque leur expertise est la plus importante.
Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont les progrès de l'IA peuvent être exploités en coulisses pour améliorer le quotidien des météorologues et des décideurs en matière de météorologie.
L'avenir d'une détection et d'une diffusion plus rapides
La pression exercée sur un météorologue pour qu'il soit performant lorsque des vies sont en jeu est intense. L'IA peut alléger le fardeau des tâches les plus compliquées en coulisses et permettre au communicateur de se concentrer davantage sur sa prestation. Une bonne performance ne suffit pas si le contenu de la communication est inexact, tardif ou même trompeur.
La connaissance de la situation est essentielle pour prendre la meilleure décision météorologique pour votre public lorsque les secondes comptent le plus. L'IA et les LLM peuvent détecter les menaces potentielles plus rapidement, simuler ce qui pourrait se produire plus tôt et suggérer des mots ou des phrases pour communiquer le risque plus efficacement. Cela permettrait d'alléger le poids de la technologie et de redonner du temps aux météorologues pour qu'ils se concentrent davantage sur la communication.
Les LLM peuvent également réduire simultanément le "temps de mise sur le marché" des informations météorologiques critiques par le biais de plusieurs plateformes. Par exemple, les messages des médias sociaux concernant les alertes météorologiques peuvent être générés automatiquement avec des mots soigneusement rédigés qui communiquent l'impact à l'utilisateur, et pas seulement la sémantique. Le contenu peut également être traduit automatiquement en plusieurs langues afin d'atteindre un public plus large en temps réel.
Si l'IA n'est peut-être pas encore indispensable à la vie d'un météorologue à l'antenne, elle occupe indéniablement une place centrale dans l'avenir des prévisions. Comme pour tout outil puissant, il est essentiel d'en comprendre les risques et les avantages pour en exploiter le potentiel. Baron collaborera avec les industries, les gouvernements et les employeurs pour établir des cadres éthiques et des solutions d'IA robustes. Ce faisant, nous pourrons orienter le développement futur de manière à élever les météorologues plutôt qu'à les affaiblir.