Juste à temps pour la saison des ouragans et ce qui s'annonce comme un été de chaleur record, l'administration Trump a décidé que la meilleure façon d'améliorer les prévisions météorologiques était de réduire les données qui rendent ces prévisions possibles. Les experts qualifient cette stratégie de courageuse, et potentiellement catastrophique.

La National Oceanic and Atmospheric Administration (Noaa) a lancé une série de modèles mondiaux de prévisions météorologiques alimentés par l'IA à la fin de l'année dernière, vantant des améliorations en termes de « vitesse, efficacité et précision ». En mars, ces modèles étaient entraînés sur des siècles de données météorologiques. Le problème ? L'IA n'est aussi bonne que les données qu'on lui fournit, et sous Trump, la collecte de données climatiques et météorologiques a chuté. Monica Medina, ancienne sous-secrétaire adjointe principale de la Noaa pour les océans et l'atmosphère, note que l'agence fait face à une réduction proposée de 40 % de son budget global, malgré une modeste augmentation pour le National Weather Service. « Nous avons absolument besoin de l'IA pour nous aider à traiter les données plus rapidement », dit-elle. « Mais en ce moment, ce que nous faisons, c'est réduire la collecte de données… nous allons dans la mauvaise direction. »

Erica Grow Cei, porte-parole de la Noaa, insiste sur le fait qu'« une multitude de données météorologiques sont collectées chaque jour », mais de nombreux rapports racontent une histoire différente : les réductions de personnel ont forcé l'agence à réduire les lancements de satellites, de ballons et les réseaux de bouées océaniques. Craig McLean, ancien scientifique en chef par intérim de la Noaa, le résume succinctement : « Le temps multiplié par le temps égale le climat. Réduire la recherche climatique affecte la qualité de nos prévisions météorologiques et freine nos progrès en matière de prévisions. » Tout cela alors qu'un « super El Niño » menace de faire monter les températures et d'intensifier l'activité des ouragans.

Pour rendre les choses encore plus intéressantes, les modèles d'IA sur lesquels la Noaa s'appuie ont une faiblesse connue : ils sous-performent lors d'événements météorologiques extrêmes, selon une étude publiée dans Science Advances. Parce qu'ils sont entraînés sur des données historiques, ils ont du mal à prédire les événements records qui deviennent de plus en plus fréquents dans un monde qui se réchauffe. Les modèles traditionnels basés sur la physique n'ont pas ce problème, car ils ne se soucient pas de ce qui s'est passé avant - ils suivent simplement les règles. « Les modèles météorologiques d'IA ont été entraînés sur un climat qui n'existe plus », déclare le météorologue judiciaire Chris Gloninger, qui a reçu des menaces de mort pour avoir discuté du changement climatique à la télévision. Il note que les modèles conventionnels ont surpassé ceux basés sur l'IA lors d'un blizzard historique en février 2026.

Neil Jacobs, administrateur de la Noaa nommé par Trump, a défendu les réductions lors d'une audition d'un sous-comité de la Chambre en avril. John Sokich, un ancien collègue, pense que Jacobs ne se précipiterait pas pour mettre en œuvre une IA non testée, mais McLean craint que « l'homme ait démontré sa volonté d'obéir au président qui l'a nommé [et qui] détruit la National Oceanic and Atmospheric Administration ». Des prévisions moins précises pourraient entraîner des conséquences plus dangereuses pour les Américains. « Les prévisions météorologiques sont vitales pour notre économie, notre santé et la sécurité publique », prévient Medina. Alors que la saison des ouragans approche, le pays pourrait bien apprendre à quel point nous dépendons des données que nous choisissons maintenant de ne pas collecter.