Des chercheurs de l'Université de São Paulo ont développé un système d'IA appelé TITAN-LSTM qui prédit la trajectoire d'une tempête et l'intensité des précipitations jusqu'à 30 minutes avant son arrivée, se mettant à jour toutes les cinq minutes. L'outil est conçu pour donner aux équipes de protection civile plus de temps pour décider des fermetures de routes ou des évacuations avant l'arrivée de fortes pluies.
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Une équipe de l'Institut d'astronomie, de géophysique et de sciences atmosphériques (IAG) de l'Université de São Paulo (USP) a développé un système d'intelligence artificielle qui prédit la trajectoire et l'intensité des tempêtes jusqu'à 30 minutes avant leur arrivée, selon le Jornal da USP et la Fondation de recherche de l'État de São Paulo (FAPESP). Le système, appelé TITAN-LSTM, met à jour ses prévisions toutes les cinq minutes.
L'outil a été développé par Andrea Salome Viteri López, chercheuse postdoctorante à l'IAG-USP, sous la supervision du professeur Carlos Augusto Morales Rodriguez. Le travail a été financé par la FAPESP et, selon les reportages de l'USP, a également reçu le soutien de Capes. Les résultats ont été publiés le 1er octobre 2026 dans le Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, sous DOI 10.1029/2026JH001337, selon l'agence de presse de la FAPESP.
Comment fonctionne le système
TITAN-LSTM combine deux technologies existantes. La première, TITAN, est un algorithme open source développé à l'origine dans les années 1990 par le Centre national de recherche atmosphérique américain pour suivre les tempêtes à l'aide d'images radar, en calculant la surface, l'intensité, la direction et la vitesse de chaque tempête. La seconde est un réseau de neurones Long Short-Term Memory (LSTM), un type de modèle d'IA conçu pour reconnaître les motifs dans les séquences de données au fil du temps.
Plutôt que d'alimenter des images radar brutes dans le réseau neuronal, le système convertit les mesures de tempête de TITAN en séquences numériques, que le modèle LSTM utilise ensuite pour projeter l'évolution de la surface, de la direction et de l'intensité d'une tempête. Le média ND+ a rapporté que López a décrit l'objectif du projet comme produisant des prévisions de précipitations sur un horizon temporel très court.
Données d'entraînement et tests
Le modèle a été entraîné et testé à l'aide de données provenant d'un radar météorologique polarimétrique du barrage de Ponte Nova à Biritiba Mirim, dans la région métropolitaine de São Paulo, exploité par SP Águas (Daee-Spol), couvrant un rayon de 120 kilomètres entre 2016 et 2019, selon l'agence de presse de la FAPESP. Le Jornal da USP a également rapporté la localisation du radar et la même période de données de 2016–2019.
Les chercheurs ont initialement suivi plus de 32 000 tempêtes dans ces données de radar. Après avoir appliqué des critères de sélection — y compris les tempêtes qui ont duré au moins 20 minutes et ne se sont pas fusionnées avec d'autres — 439 événements sont restés. Parmi ceux-ci, 307 ont été utilisés pour entraîner le réseau neuronal et 132 pour le tester, a rapporté l'agence de la FAPESP.
Précision rapportée
Selon les chiffres rapportés par l'agence de presse de la FAPESP, TITAN-LSTM a eu environ trois fois de meilleures performances que la méthode TITAN autonome pour prédire la superficie couverte par les précipitations d'une tempête, augmentant un indice de précision d'environ 0,2 à environ 0,7 dans les premières minutes de prévision. La même source a rapporté une réduction de près de 70% des fausses alarmes et une erreur d'intensité de précipitations d'environ 3 mm par heure cinq minutes à l'avance, augmentant à 3–4 mm par heure à la marque de 30 minutes.
Le Jornal da USP a rapporté que le modèle hybride égalait les performances des approches d'apprentissage profond plus complexes tout en nécessitant substantiellement moins de puissance de calcul. ND+ a rapporté que l'entraînement du modèle a pris environ 20 minutes sur un ordinateur portable standard, sans avoir besoin de superordinateurs.
TITAN-LSTM en un coup d'œil
Métrique
Chiffre rapporté
Horizon de prévision
Jusqu'à 30 minutes, mis à jour toutes les 5 minutes
Selon le Jornal da USP et l'agence de la FAPESP, l'objectif est de donner aux agences de protection civile plus de temps d'avance pour décider de mesures telles que la fermeture de routes ou l'évacuation de personnes des zones à risque avant l'arrivée des pluies les plus intenses d'une tempête. Les médias ont également rapporté une utilisation potentielle dans les modèles hydrologiques et d'alerte aux inondations, car connaître l'intensité des précipitations en amont peut aider à anticiper les augmentations rapides des niveaux des rivières en aval.
Le réseau décide si cette information reste pertinente ou non.
— Andrea Salome Viteri López, chercheuse, IAG-USP, selon un rapport de l'agence de presse de la FAPESP
Le Jornal da USP a rapporté que l'objectif plus large, tel que décrit par les chercheurs, est de fournir au personnel des centres de gestion des urgences de meilleures conditions pour prendre des décisions appropriées lors d'événements météorologiques graves.
Limitations de l'étude
Le modèle a été entraîné et testé uniquement à l'aide de données de radar de la région métropolitaine de São Paulo entre 2016 et 2019, et les chiffres de précision rapportés s'appliquent à cet ensemble de données. Les sources examinées n'ont pas rapporté de date de déploiement opérationnel, ni si l'outil a été adopté par une agence de protection civile.
Vos questions
Qu'est-ce que TITAN-LSTM?
C'est un système d'IA développé à l'USP qui combine un algorithme de suivi des tempêtes basé sur le radar (TITAN) avec un réseau neuronal LSTM pour prévoir la trajectoire d'une tempête et l'intensité des précipitations jusqu'à 30 minutes à l'avance.
Qui a développé l'outil?
Andrea Salome Viteri López, une chercheuse postdoctorante à l'Institut d'astronomie, de géophysique et de sciences atmosphériques de l'USP, l'a développé sous la supervision du professeur Carlos Augusto Morales Rodriguez, avec le financement de la FAPESP.
Quelle est la précision de la prévision?
Selon l'agence de presse de la FAPESP, l'indice de précision du modèle pour prédire la superficie de précipitations est passé d'environ 0,2 à environ 0,7 dans les premières minutes de prévision, et les fausses alarmes ont diminué de près de 70% par rapport à la méthode TITAN autonome.
Quelles données ont été utilisées pour la construire?
Les chercheurs ont utilisé des données radar du barrage de Ponte Nova à Biritiba Mirim, São Paulo, collectées entre 2016 et 2019, en suivant plus de 32 000 tempêtes et en sélectionnant 439 pour entraîner et tester le réseau neuronal.
L'outil est-il déjà utilisé par les agences de protection civile?
Les sources examinées décrivent l'utilisation prévue de l'outil pour les décisions de protection civile telles que les fermetures de routes et les évacuations, mais ne rapportent pas de date de déploiement opérationnel ni d'adoption par une agence spécifique.
Comment le monde le raconte
FrançaisLes médias brésiliens (Jornal da USP, l'agence de presse de la FAPESP et le média régional ND+) présentent l'histoire comme une réussite scientifique interne de l'USP, en soulignant son faible coût informatique et son potentiel pour améliorer les avertissements de tempête et la réponse de la protection civile dans la région métropolitaine de São Paulo sujette aux inondations.
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