STAGE IA assimilation et prévision des données météo H/FL'assimilation des données basée sur l'IA représente une convergence fascinante entre la météorologie traditionnelle et l'apprentissage automatique moderne, qui révolutionne la prévision météorologique de plusieurs manières convaincantes.
L'assimilation traditionnelle des données impose une charge computationnelle énorme : elle doit combiner de manière optimale des observations imparfaites (provenant des satellites, stations météo, radiosondes) avec des modèles numériques météorologiques imparfaits pour estimer l'état actuel de l'atmosphère. Ce processus implique de résoudre des problèmes inverses complexes sur des millions de variables en quasi temps réel, ce qui a historiquement nécessité des compromis informatiques importants.
L'IA transforme ce processus en apprenant directement des motifs à partir de décennies de données d'observation et de sorties de modèles. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des équations physiques et des hypothèses statistiques, les réseaux neuronaux peuvent découvrir des relations non linéaires entre les observations et les états atmosphériques que les méthodes traditionnelles pourraient manquer. Cela est particulièrement puissant pour traiter des données rares ou bruitées, où l'IA peut interpoler intelligemment en se basant sur la dynamique atmosphérique apprise.
La prévision sous-saisonnière à saisonnière (de 2 semaines à 2 ans) représente l'un des défis les plus complexes en matière de prévision météo/climat. Les modèles numériques traditionnels peinent à combler le « fossé de prévisibilité » entre les prévisions météorologiques et les prédictions climatiques saisonnières. Avec les avancées récentes de l'IA dans la prévision météorologique à moyenne échéance, la prochaine étape pour ces méthodes est d'étendre l'horizon de prévision aux échelles sous-saisonnières à saisonnières.
Ces stages exploreront comment l'IA peut performer sur ce sujet en :
En tant que stagiaire IA pour l'assimilation des données météo et pour la prévision météo sous-saisonnière à saisonnière H/F, vos missions seront :
Nous vous proposerons deux sujets de stage distincts :
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