Du brouillard aux éclairs: Comment l’IA renforce les prévisions météo au Maroc?

Cette modernisation vise à renforcer l’analyse en temps réel des données climatiques, à améliorer le système d’alerte précoce et à optimiser la gestion des risques.

Comment l’IA détecte-t-elle ces phénomènes? Badr Eddine Alaoui, ingénieur météorologue et superviseur du développement de modèles numériques basés sur l’IA à la DGM, explique que son usage est désormais transversal, de l’ingestion et du contrôle qualité des mesures de terrain à l’analyse d’images satellites et de signaux radar.

L’IA sert notamment à extraire des informations clés, comme le suivi des tempêtes de sable ou la détection des éclairs en temps réel. Ces techniques ne se limitent pas à l’interprétation des images: elles s’intègrent aussi aux modèles numériques, des systèmes mathématiques sophistiqués qui simulent l’évolution future de l’atmosphère. Le défi majeur reste toutefois l’incomplétude et l’hétérogénéité des observations disponibles, qui empêchent d’obtenir une image initiale parfaitement fidèle de l’état de l’atmosphère. Alaoui souligne la différence de philosophie entre approches: un modèle physique, fondé sur des lois universelles, est valable en tout temps et en tout lieu, tandis qu’un modèle d’IA dépend de ce qu’il a appris sur des données passées et peut perdre en performance si le régime climatique change.

L’IA apparaît donc comme un levier complémentaire, non un substitut: l’intervention humaine demeure essentielle, car le prévisionniste évalue l’impact des informations météo sur les populations et les activités, là où l’IA fournit des sorties dépourvues de contexte humain. Parmi les projets phares, l’équipe travaille sur un "modèle marocain basé sur l’IA", première étape vers un système national intégré. Pour Idriss Bari, ingénieur en chef et responsable de la coordination de l’information climatique à la DGM, le recours à l’IA s’est imposé en raison de la rareté, de la brièveté et du caractère localisé des phénomènes extrêmes, difficiles à anticiper avec les seuls modèles traditionnels.

La DGM utilise ces technologies depuis 2016 et a atteint, selon lui, un stade de maturité pour la prévision des extrêmes. Les premières expérimentations ont porté sur l’analyse et la prévision du brouillard, avant de s’étendre aux températures maximales et minimales, grâce au croisement de données issues des satellites, des radars, des stations d’observation et de vastes archives qui permettent l’apprentissage des modèles.

L’IA aide aussi à compenser les limites du réseau d’observation en identifiant, par exemple, les zones de formation du brouillard en l’absence de station locale — des résultats jugés très prometteurs. Au terme de cette visite, les ingénieurs confirment que la transition vers l’intelligence artificielle en météorologie n’est plus une tendance, mais une réalité concrète au Maroc, porteuse de prévisions plus précises, d’alertes plus rapides et d’une meilleure préparation face aux phénomènes climatiques extrêmes.