Une équipe pilotée par Microsoft Research a publié le 14 octobre 2026 dans la revue Nature une méthode qui affine les prévisions météorologiques sur la fenêtre délicate de deux à six semaines. Baptisée probabilistic bias correction, ou PBC, elle ne remplace pas les systèmes existants : elle examine la façon dont un modèle donné s'est trompé par le passé, puis corrige en conséquence ses nouvelles prévisions probabilistes. Le code est disponible en accès libre sur GitHub et Zenodo, et l'équipe compte des chercheurs de Microsoft, du MIT et du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT, ou ECMWF en anglais).
Cet horizon infrasaisonnier compte pour les agriculteurs qui choisissent leur date de semis, pour les gestionnaires de l'énergie et de l'eau, et pour les services qui se préparent aux inondations ou aux canicules. Les modèles physiques comme les modèles d'IA sont aujourd'hui fiables jusqu'à deux semaines environ, mais au-delà les erreurs s'accumulent et les biais systématiques prennent le dessus. L'article soutient qu'une partie de cette erreur est prévisible. PBC s'entraîne sur les prévisions passées du modèle et sur les observations historiques, avec la réanalyse ERA5 comme référence, et combine deux corrections apprises : l'une recalibre directement la distribution prévue, l'autre intègre aussi le temps observé récemment. La sortie finale en fait la moyenne.
Les chercheurs ont appliqué PBC à trois systèmes de pointe pour les semaines trois et quatre : l'ensemble dynamique opérationnel du CEPMMT, son système de prévision par IA dédié à l'infrasaisonnier (AIFS-SUBS) et POET, un hybride qui retraite l'ensemble du CEPMMT à l'aide de réseaux de neurones. Mesurée par le score de compétence probabiliste rapporté à la climatologie, la méthode a doublé la performance moyenne du système d'IA en 2025, partie d'un niveau faible d'environ 0,03. Sur le modèle dynamique du CEPMMT, déjà corrigé en opérationnel, elle améliore 91 % des cibles de pression, 92 % des cibles de température et 98 % des cibles de précipitations. Même POET progresse de 68 % à 98 % pour les précipitations, de 15 % à 23 % pour la pression au niveau de la mer et de 5 % à 7 % pour la température en 2024.
La preuve la plus solide vient d'un concours en conditions réelles. Lors de l'AI Weather Quest 2025 organisée par le CEPMMT, où les équipes soumettent chaque semaine des prévisions mondiales avant que le temps ne se produise, une candidature fondée sur PBC, MicroDuet, a livré les meilleures prévisions pour toutes les variables et toutes les échéances. Elle a devancé les modèles dynamiques de six centres opérationnels, un ensemble multimodèle international, le système d'IA du CEPMMT et ceux de 34 équipes à travers le monde.
Le faible coût constitue un argument majeur. Le modèle étant léger, l'équipe le réentraîne chaque jour avec les seules données qui auraient été disponibles à cette date, afin de reproduire un usage opérationnel. Lester Mackey, de Microsoft Research New England, a indiqué à The Verge que l'outil fonctionne sur de simples processeurs, sans supercalculateur ni grappe de GPU. Coautrice de l'étude, Genevieve Flaspohler, aujourd'hui à la tête de l'association Rhiza Research, explique que ses travaux avec le service météorologique du Kenya, financés par la Fondation Gates, testent PBC avant une saison des pluies annoncée comme sévère.
Un regard extérieur est venu du CEPMMT lui-même. Matthew Chantry, responsable stratégique de l'apprentissage automatique au sein du centre, a jugé auprès de The Verge que l'article illustre bien des idées mises au service de la communauté, tout en rappelant que l'intégration d'une méthode dans une chaîne opérationnelle reste l'étape la plus ardue.
Plusieurs réserves s'imposent. À trois et quatre semaines, les scores absolus restent bas : doubler un signal faible ne donne encore qu'une prévision modeste. Les résultats du concours portent sur les saisons présentées dans l'article, et aucun service météorologique n'a annoncé d'adoption opérationnelle. Plusieurs auteurs sont salariés ou actionnaires de Microsoft, comme le précise la déclaration de conflits d'intérêts de la publication.