Avec leur capacité exceptionnelle à gérer et interpréter de vastes quantités de données non structurées, les Transformers et les Large Language Models (LLMs) ont apporté des avancées significatives dans le domaine de l'IA. Nous les utilisons pour analyser les motifs météorologiques et diverses autres données, améliorant ainsi la précision des prévisions et des modèles. En traitant des données météorologiques, tant historiques qu'en temps réel, ces modèles peuvent révéler des dynamiques que les approches traditionnelles pourraient ignorer.
Utilisation innovante des LLMs
Les Large Language Models (LLMs) permettent de traiter une multitude de données textuelles issues de sources variées telles que les journaux, les mises à jour sur les réseaux sociaux, les programmes d'événements publics comme les festivals, les expositions et les compétitions sportives. Cette conversion d'informations textuelles en données structurées enrichit et affine les modèles prédictifs, améliorant leur pertinence et leur efficacité.
Exploitation des modèles météorologiques basés sur les données
Les modèles météorologiques innovants basés uniquement sur les données, comme Google GraphCast, basés uniquement sur l'analyse de données, ont prouvé leur supériorité par rapport aux méthodes numériques traditionnelles. En intégrant cette technologie à nos projets, nous offrons des solutions de prévision météorologique à la fine pointe de la technologie, adaptées aux besoins spécifiques de chaque client.