Jeudi 21 mai, la publication des prévisions annuelles de l’Agence américaine d’observation océanique et atmosphérique (NOAA) pour la saison des ouragans dans l’Atlantique est très attendue. Mais celles-ci pourraient bientôt perdre en précision et en fiabilité, faute de données. C’est du moins ce qui inquiète bon nombre de spécialistes en raison des coupes budgétaires décidées par l’administration Trump, qui affectent de nombreux domaines de recherche, en particulier celui du climat.

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Pourtant, en décembre, la NOAA lançait de tout nouveaux modèles de prévision météorologique reposant sur l’intelligence artificielle (IA), avec des arguments attractifs : ce seraient des modèles plus rapides, plus efficaces et plus précis. Sauf que ces modèles prometteurs ont besoin de données pour s’entraîner.

“Réduire les fonds alloués à la recherche sur le climat a un effet négatif sur les prévisions météo et freine leur développement”, a expliqué Craig McLean, ancien directeur de la recherche de la NOAA, interrogé par The Guardian.

Des données plus que jamais nécessaires

Le journal britannique déplore que la mise à mal des systèmes d’observation de la planète – réduction des lancements de satellites scientifiques, de ballons météo ou encore de bouées océaniques – et la diminution des effectifs chez les chercheurs qui analysent les données se produisent au moment où les prévisions “seront le plus nécessaires”, car les phénomènes météorologiques extrêmes vont devenir de plus en plus fréquents et intenses à l’avenir, en conséquence du dérèglement climatique.

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Le météorologue Chris Gloninger prévient :

“Si le gouvernement continue d’accroître sa dépendance aux modèles fondés sur l’IA tout en réduisant la quantité de données qui les alimentent, les prévisions gouvernementales pourraient être compromises.”

Les nouveaux modèles utilisant l’IA sont en effet encore insuffisants pour permettre de prévoir les événements climatiques extrêmes. Car ils utilisent des données du passé, à un moment où de tels événements étaient rarissimes. De ce fait, “ils tendent plutôt à prédire des phénomènes météorologiques semblables à ceux observés par le passé”, explique le Guardian, qui souligne l’importance d’acquérir de nouvelles données.