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Forum TERATEC 2025 |
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Le HPC et l’IA au service du climat : Challenges et Opportunités
Présidé par Hatem Ltaief, Principal Research Scientist, KAUST
et Florent Ventimiglia, Chef de Service Calcul, Ingénierie Logicielle et valorisation des Données, CNES
L’utilisation des approches IA pour les sciences du climat
Par David Salas, Responsable du Groupe de Météorologie de Grande Échelle et Climat, CNRM
L’un des axes d’étude du climat et du changement climatique demande à réaliser de nombreuses simulations numériques avec des modèles de climat, typiquement des milliers d’années afin d’estimer les incertitudes. Or les ressources de calcul mobilisées, bien que conséquentes, sont limitées, ce qui a incité la communauté de recherche sur le climat (mais aussi en prévision météorologique) à évaluer des approches d’émulation de modèles par IA, avec de premiers résultats convaincants.
Cependant, ces approches peuvent présenter des limites, telles qu’un manque de cohérence de l’ensemble des variables simulées, même s’il est possible d’introduire des contraintes physiques. Ce constat a motivé les approches de modélisation hybride, qui consistent à remplacer certaines parties d’un modèle de climat par des algorithmes d’IA. Il s’agit notamment des parties coûteuses en temps de calcul ou celles représentant l’effet sur le climat de phénomènes non explicitement résolus par le modèle (paramétrisations).
Ces approches produisent des résultats prometteurs, mais au prix de travaux minutieux pour assurer la stabilité des modèles hybrides, qui doivent être capables de simuler le climat sur des milliers d’années. Par ailleurs, les méthodes d’IA peuvent également être mobilisées pour des approches de découverte d’équation et ainsi guider le développement des modèles, ou encore permettre d’approfondir les analyses de données de simulation ou d’observation du climat, de sa variabilité et de ses extrêmes.
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Biographie : David Salas y Mélia a obtenu un doctorat en physique de l’océan et de l’atmosphère de l’Université de Toulouse en 2000. Jusqu’en 2024, ses recherches portaient principalement sur la compréhension et l’estimation des évolutions passées et futures du climat à travers l'utilisation de modèles. Il a notamment développé un modèle de banquise antarctique et arctique intégré dans les modèles de climat et dans le modèle de prévision globale du temps de Météo-France. De 2016 à 2024, il a été le directeur du département du Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM, Toulouse) en charge de la recherche de Météo-France sur le climat et la qualité de l’air. Il est désormais chercheur au sein de l’équipe du CNRM en charge de développer un modèle de prévision du temps par Intelligence Artificielle. |
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