Alibaba dévoile son modèle IA Baguan-Seasonal lors de la COP30 des Nations Unies

Le modèle original Baguan, avec une précision supérieure de 50%, a été utilisé pour guider les citoyens vers des zones sûres dans la province du Zhejiang.

Des innovations pour les data centers verts, de technologies de santé et d’outils éducatifs sont également mises en avant dans le rapport “Alibaba AI for Good”.

Alibaba présente Baguan-Seasonal, un nouveau modèle IA capable de prévoir les conditions climatiques à long terme, de plusieurs mois jusqu’à un an à l’avance, dans le cadre de la conférence climatique des Nations Unies à Belém, au Brésil (COP30).

Ce modèle s’appuie sur son prédécesseur, Baguan, lancé en novembre dernier par la DAMO Academy d’Alibaba, qui avait déjà fait évoluer la prévision météorologique à court terme grâce à des projections précises.

Les prévisions climatiques sont essentielles à la prise de décision dans des secteurs tels que l’agriculture, la gestion de l’énergie ou encore la préparation aux catastrophes. D’autant plus que les phénomènes météorologiques extrêmes se sont intensifiés avec le changement climatique. La plupart des modèles IA actuels peinent encore à restituer avec précision les variations probabilistes qui sous-tendent ces phénomènes.

Baguan-Seasonal a été spécifiquement conçu pour la prévision climatique probabiliste. Le modèle introduit une nouvelle stratégie de tokenisation ainsi qu’un mécanisme de conditionnement multi-échelle, capables de traiter efficacement des données climatiques haute dimension, notamment les données atmosphériques globales, sur différents plans temporels.

Baguan-Seasonal permet ainsi à l’IA de mieux appréhender les interactions complexes entre l’atmosphère et les océans tout en étendant progressivement les prévisions jusqu’à douze mois. Il peut également détecter des signaux météorologiques à long terme et fournir des alertes précoces concernant des phénomènes tels que les inondations, les sécheresses ou les vagues de froid.

Alibaba a également présenté Baguan-S2S, un modèle IA dédié à la prévision météorologique sous-saisonnière, capable d’anticiper les conditions météo entre quatorze et quarante-deux jours à l’avance. Dans le cadre de ces travaux de recherche, Baguan-S2S s’est révélé capable de détecter en avance le signal de l’Oscillation Nord-Atlantique (NAO), un schéma atmosphérique majeur influençant le climat de l’Atlantique Nord, de l’Europe et de l’Amérique du Nord.

Le modèle a ainsi identifié, quatre semaines avant l’événement, une anomalie froide marquée d’environ six degrés en Europe. Sa prédiction s’est avérée très proche des observations réelles et a même prolongé le temps d’anticipation de la NAO d’environ une semaine par rapport au Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF).

L’IA appliquée à la prévision météorologique joue désormais un rôle central dans la prévention des catastrophes et la planification énergétique. Au cours de l’année, Baguan a été déployé dans de multiples cas d’usage concrets. En collaboration avec l’Observatoire météorologique du Zhejiang, un modèle personnalisé dérivé de Baguan a été développé pour anticiper la trajectoire et l’intensité des cyclones tropicaux en 2025, permettant une préparation aux risques plus rapide et plus efficace.

Baguan est désormais opérationnel dans plusieurs villes chinoises, notamment dans les provinces du Shandong et du Zhejiang ainsi qu’à Pékin, afin d’améliorer la précision des prévisions liées aux énergies renouvelables. Cette capacité renforce la planification des réseaux électriques plusieurs jours à l’avance, même dans des conditions météorologiques complexes et instables.

Le rapport “Alibaba AI for Good 2025” met en avant les innovations d’Alibaba pour les data centers verts, la santé physique et mentale, ainsi que l’éducation.