NVIDIA annonce la sortie de trois nouveaux modèles open source au sein de sa famille Earth-2, facilitant ainsi le développement de capacités de prévision météorologique à tous les niveaux du processus, de l’assimilation des données à la prévision à court, moyen et long terme, en passant par le downscaling et le nowcasting. Ces outils, entièrement open source, permettent aux développeurs de personnaliser et d’ajuster leurs simulations selon leurs besoins spécifiques, en utilisant leurs propres données et infrastructures, garantissant ainsi des prévisions météorologiques souveraines et entièrement contrôlées. Le premier modèle, Earth-2 Nowcasting, basé sur une nouvelle architecture appelée StormScope, utilise l’intelligence artificielle générative pour produire des prévisions locales à résolution kilométrique, allant de zéro à six heures, sur l’ensemble des États-Unis. Il permet de prédire avec une grande précision l’évolution des orages et des phénomènes météorologiques dangereux en quelques minutes seulement. Contrairement aux modèles traditionnels basés sur la physique, StormScope apprend directement à partir d’observations satellites géostationnaires (GOES) et prédit directement les données radar et satellitaires. Cette approche surpasse déjà les modèles physiques classiques dans la prévision à court terme de la précipitation. Le deuxième modèle, Earth-2 Medium Range, repose sur l’architecture Atlas, une transformation à diffusion latente, permettant des prévisions globales de 15 jours avec une grande précision sur plus de 70 variables météorologiques, telles que la température, la pression, le vent et l’humidité. Il excelle sur les benchmarks standards, surpassant des modèles open source comme GenCast dans les prévisions principales. En préservant les structures atmosphériques critiques, il réduit les erreurs cumulées sur les prévisions à moyen terme. Enfin, Earth-2 Global Data Assimilation, dont la sortie est prévue sur Hugging Face, repose sur l’architecture HealDA. Ce modèle produit les conditions initiales de l’atmosphère — température, vent, humidité, pression — à des milliers de points à l’échelle mondiale en quelques secondes seulement sur GPU, contre plusieurs heures sur supercalculateurs. Lorsqu’il est combiné à Earth-2 Medium Range, il constitue la première chaîne complète d’IA open source capable de produire des prévisions météorologiques hautement performantes. Ces modèles s’ajoutent à une collection existante de modèles open source NVIDIA, comme FourcastNet3, CorrDiff, cBottle et DLESym. Pour faciliter l’adoption, NVIDIA propose Earth2Studio, une écosystème Python open source permettant de créer rapidement des pipelines d’inférence. Grâce à des paquets Hugging Face et des ressources pédagogiques, les développeurs peuvent démarrer en quelques clics. Ces avancées marquent une étape décisive vers une météorologie plus accessible, rapide et précise, rendue possible par l’intégration de l’IA dans l’ensemble du processus de prévision.