Urmil, Narelle, Maila ou encore Vaianu. Non, ce ne sont pas les prénoms des candidats d’une nouvelle télé-réalité, mais plutôt de ceux qui ont fait pleuvoir tout l’été. Si la saison cyclonique 2025-2026 est sur le point de prendre fin, le 30 avril prochain, elle aura été assez animée sur le bassin Pacifique Sud. Cyclones, dépressions… Une saison durant laquelle le soleil aura eu du mal à pointer le bout de ses rayons et où les pluies quasi-incessantes auront provoquées quelques inondations.
En Nouvelle-Calédonie, la saison chaude rime toujours avec vigilance. Entre novembre et avril, le territoire entre dans sa période la plus exposée aux phénomènes tropicaux, avec des cyclones souvent imprévisibles et parfois dévastateurs. En 2026, alors que l’intelligence artificielle envahie nos quotidiens personnel et professionnel, pourrait-elle être utile en météorologie et plus particulièrement dans la prévision des phénomènes cycloniques ?
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Un début d’année entre vents et marées
Depuis le 1er janvier, l’activité météorologique dans la région rappelle que le risque est bien réel. Dès la première quinzaine de janvier, plusieurs systèmes dépressionnaires ont été suivis de près au nord de la Nouvelle-Calédonie, certains présentant un potentiel d’intensification en cyclone tropical, comme ce fut le cas de Narelle, qui a évolué en catégorie 4 et qui a balayé la côte du Nord-Ouest de l’Australie, avec des rafales de vent allant jusqu’à 220 km/heure.
Même si aucun cyclone ou dépression n’ont directement frappé le territoire, les épisodes de dégradation ont été marqués par de fortes pluies et des rafales de vent importantes sur les Loyauté et la côte Est.
La région a également connu une intense vague de chaleur entre le 12 et le 22 janvier dernier, alimentée par des systèmes dépressionnaires voisins. Preuve que l’activité cyclonique influence aussi indirectement le climat local.
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Faire la pluie et le beau temps
Prévoir la météo revient à anticiper l’évolution d’un système profondément chaotique. Chaque jour, des millions de données sont collectées à l’échelle mondiale pour dresser un état précis de l’atmosphère : température, pression, humidité ou encore vent. Ces informations proviennent de satellites, de stations au sol, de bouées en mer et même d’avions commerciaux en vol, formant une base de données essentielle pour les centres météorologiques. Mais cette photographie instantanée ne suffit pas : elle doit être analysée et projetée dans le futur.
Pour cela, les scientifiques utilisent des modèles numériques fondés sur les lois de la physique. Ces outils découpent la planète en millions de points et simulent l’évolution des conditions heure par heure grâce à des supercalculateurs. Malgré leur puissance, ces modèles restent imparfaits car l’atmosphère est extrêmement sensible aux moindres variations. Pour affiner les prévisions, plusieurs scénarios sont donc comparés afin d’évaluer les probabilités.
Mais la machine ne fait pas tout. Derrière les écrans, des météorologues. « Nous, notre rôle va être justement d’analyser, d’étudier toutes ces cartes pour essayer de déterminer le temps qu’il va faire. Parce que ces cartes, elles sont imprécises. Le relief est mal vu. La mer n’est pas où il faut. Il y a plein de petits biais comme ça qu’on connaît, qu’on corrige à chaque fois dans nos prévisions. », explique Sébastien Tourman-Baille, météorologiste à Météo-France en Nouvelle-Calédonie. Un rôle essentiel, notamment pour adapter les informations à une échelle locale, là où les modèles restent parfois imprécis.
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L’IA a le vent en poupe
« Le développement de l’IA pour la météo, c’est vraiment très récent », explique Sébastien Tourman-Baille, « le Centre européen, par exemple, a sorti sa version il y a un an, en février 2025. Et nous, ça fait un an à peu près qu’on regarde un petit peu les données comme ça, pour voir ce que ça peut nous apporter. »
Contrairement aux modèles traditionnels, l’IA ne cherche pas à reproduire les lois physiques de l’atmosphère. Elle apprend à partir de données. « Il va avoir à peu près 40 ans, 45 ans de données au pas de temps horaire. Mais avec une résolution de 30 km. C’est donc beaucoup moins précis que ce qu’on fait dans les modèles déterministes, ceux qui calculent vraiment tout le temps », précise le météorologiste.
« Actuellement, ce qu’on observe surtout avec les modèles générés par l’intelligence artificielle, notamment pour la Nouvelle-Calédonie, ce sont les trajectoires des cyclones. Quand on veut faire des prévisions à 5 jours, 6 jours, 7 jours, 8 jours, ils ont tendance à être beaucoup plus fiables que les modèles classiques. On ne pourra pas lui demander d’anticiper la formation d’un cyclone mais ça nous permettra de mieux anticiper sa trajectoire », conclut Sébastien Tourman-Baille.
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Vers un nouvel horizon ?
Pour l’heure, l’intelligence artificielle n’est pas intégrée dans le processus de prévisions de Météo-France en Nouvelle-Calédonie. Son utilisation reste expérimentale mais fait partie des outils d’aide à l’observation. Cette révolution technologique ne signe pas la fin des modèles traditionnels. Bien au contraire. L’avenir des prévisions météorologiques repose sur une approche hybride. Les modèles déterministes restent indispensables pour comprendre les mécanismes fondamentaux de l’atmosphère. Utilisés conjointement avec l’intelligence artificielle, cela pourrait aider à améliorer les prévisions. Une complémentarité qui s’annonce particulièrement précieuse face à des phénomènes aussi complexes et imprévisibles que les cyclones.
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