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Climat: mieux anticiper le phénomène El Niño grâce à l'intelligence artificielle

Climat: mieux anticiper le phénomène El Niño grâce à l'intelligence artificielle

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 artificielle, selon une étude publiée mercredi dans la revue Nature.

Réapparaissant tous les deux à sept ans, El 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 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.

Outre de meilleures prévisions, cette technologie permet une localisation plus précise du phénomène - connu sous l'appellation ENSO (El Nino-Southern Oscillation) - dans l'océan Pacifique.

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 matières premières. "Un gouvernement pourra avoir le temps de prendre les mesures appropriées, comme faire des réserves d'eau", poursuit le chercheur.

Le dernier puissant épisode d'El Niño remonte à 2015.

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