SeaCast, un modèle d’intelligence artificielle révolutionnaire, fournit des prévisions détaillées de l’état de la mer Méditerranée sur 15 jours en quelques secondes. Conçu par une équipe du CMCC (Fondation CMCC – Centre euro-méditerranéen sur les changements climatiques), ce système repose sur un réseau de neurones à graphes (GNN) qui traite les données océaniques et atmosphériques dans un cadre d’auto-régression. L’entrée du système comprend l’état actuel de la mer et les conditions atmosphériques, qui sont projetées sur une grille plus grossière par un encodeur. Le réseau GNN traite ensuite cette représentation latente sur une grille hiérarchique, intégrant les conditions aux limites et les reliefs côtiers complexes. Le résultat est ensuite décodé sur la grille initiale pour produire une prévision complète de l’état océanique, qui est réutilisée comme entrée pour le cycle suivant, permettant ainsi des prévisions multi-étapes sans interruption. SeaCast fonctionne à une résolution de 4 km (environ 1/24°), comparable à celle du modèle opérationnel MedFS du CMCC, couvrant la profondeur totale de la mer jusqu’à 200 mètres. Cette précision est rendue possible grâce à l’entraînement du modèle sur des données de réanalyse méditerranéennes du CMCC, disponibles gratuitement via le portail Copernicus Marine. Contrairement aux modèles d’IA globaux, souvent à faible résolution et basés uniquement sur des données océaniques, SeaCast intègre simultanément des variables atmosphériques, ce qui améliore significativement la précision, notamment en surface où les interactions entre l’océan et l’atmosphère sont les plus fortes. Les gains en efficacité sont spectaculaires : tandis qu’un modèle numérique opérationnel classique prend environ 70 minutes sur 89 processeurs centraux (CPU) pour une prévision de 10 jours, SeaCast génère une prévision de 15 jours en seulement 20 secondes sur une seule unité graphique (GPU), optimisée pour les calculs parallèles. Cette rapidité ouvre la voie à des simulations rapides de scénarios « si-… alors… », ainsi qu’à des prévisions probabilistes par ensembles, essentielles pour évaluer l’incertitude des prévisions. Les applications concrètes sont nombreuses : navigation maritime, aquaculture, surveillance environnementale, gestion des risques côtiers. Les prévisions rapides et précises permettent une meilleure anticipation des événements marins extrêmes, comme les vagues de chaleur ou les courants violents, et soutiennent les décisions des autorités locales et des gestionnaires de ressources. Selon Emanuela Clementi, chercheuse au CMCC et co-auteure de l’étude, cette avancée illustre le pouvoir des collaborations interdisciplinaires entre océanographie, météorologie et IA. Daniel Holmberg, chercheur à l’Université d’Helsinki et premier auteur, souligne l’importance des échanges scientifiques et humains avec les équipes du CMCC à Bologne et Lecce. À l’avenir, le CMCC envisage d’intégrer SeaCast dans les chaînes opérationnelles de prévision, en complément des modèles physiques traditionnels. Ce modèle, premier d’une génération d’IA régionale à haute résolution pour les océans, fixe un nouveau standard mondial pour la prévision marine, offrant des outils plus rapides, intelligents et fiables pour la gestion des écosystèmes marins.