Mercator Ocean International intensifie ses efforts pour tirer parti de la puissance de l’IA afin de fournir des prévisions océaniques toujours plus précises.
Lors de la conférence annuelle sur les systèmes de traitement de l’information neuronale (NeurIPS2025) à San Diego, aux États-Unis, notre organisation a dévoilé OceanBench, le premier benchmark ouvert conçu pour évaluer les modèles de prévision océanique de l’IA. Il s’agit d’une nouvelle étape majeure après le lancement en septembre dernier de GLONET, le système de prévision mondial de Mercator Ocean basé sur un réseau neuronal océanique.
Établir de nouvelles normes pour la prédiction des océans grâce à l’IA
OceanBench comble le manque de qualité normalisée, de validation et de cohérence physique qui, jusqu’à présent, a empêché une adoption opérationnelle plus large de l’IA dans les prévisions océaniques, permettant à l’IA de faire progresser ce domaine. Le nouveau service fournira
- Des données et des outils ouverts pour une évaluation reproductible,
- Trois pistes d’évaluation : Du modèle à l’analyse, du modèle à l’analyse, du modèle aux observations,
- Diagnostics physiques permettant de vérifier les prévisions par rapport à la dynamique connue des océans.
Le premier cycle de référence comprend quatre systèmes de prévision globale : le GLO12, basé sur la physique à haute résolution, et trois émulateurs océaniques ML – GLONET, XiHe et Wenhai.
Anass El Aouni a déclaré: « OceanBench fournit une norme transparente pour évaluer les prévisions océaniques pilotées par l’IA. En comparant l’intelligence artificielle aux modèles basés sur la physique, nous pouvons mettre en évidence les points forts, identifier les domaines à améliorer et guider le développement d’outils de prévision plus fiables. Il n’existe pas de « meilleur » modèle, mais le référentiel garantit des comparaisons équitables, fondées sur des données scientifiques, et aide les utilisateurs à choisir la solution la plus adaptée à chaque application. »
« L’intelligence océanique transforme la vitesse et l’échelle des prévisions océaniques, mais la confiance nécessite une validation minutieuse. OceanBench permet à la communauté de mesurer rigoureusement les performances tout en gardant les modèles d’IA ancrés dans la physique des océans. Combinée à des systèmes basés sur la physique, l’IA peut accélérer les prévisions et élargir l’accès aux informations sur les océans. C’est essentiel pour faire avancer la prévision opérationnelle et supporter la vision de l’Océan numérique jumeau de l’Europe. » a ajouté Quentin Gaudel.
GLONET : Le système de prévisions mondiales de Mercator Ocean basé sur l’IA
Avec OceanBench, Mercator Ocean a enfin validé son nouveau système de prévision de l’océan mondial basé sur un réseau neuronal d’IA (GLONET). GLONET a été lancé en septembre dernier et est maintenant prêt pour un déploiement opérationnel. Ses principales caractéristiques sont les suivantes
- prévisions mondiales à 10 jours générées en quelques secondes
- Prévision de variables telles que la hauteur de la surface de la mer, la température, la salinité et les courants sur 21 niveaux de profondeur
- Formation sur la réanalyse GLORYS12 de Mercator Ocean, assurant la cohérence physique
« Avec la validation de GLONET par OceanBench, l’IA fait partie de notre boîte à outils de prévision opérationnelle. Ces capacités permettent des simulations plus rapides, un accès plus large à l’information sur les océans et, en fin de compte, une aide à la décision plus robuste et basée sur la science« , a déclaré Marie Drevillon, responsable des opérations chez Mercator Ocean et co-auteur d’OceanBench.
Comprendre et prévoir l’océan grâce à l’Intelligence océanique
L’expertise de Mercator en matière d’IA avait déjà été mise en avant lors de l’atelier « Understanding and Predicting the Ocean using Artificial Intelligence » organisé à Halifax, en Nouvelle-Écosse, les 4 et 5 novembre 2025.
Organisé par la présidence canadienne de l’initiative du G7 sur l’avenir des mers et des océans et en partenariat avec le Réseau d’observation, de prévision et d’intervention pour l’environnement marin (MEOPAR), le Système canadien intégré d’observation de l’océan (CIOOS), le ministère des Pêches et des Océans et Innovation, Sciences et Développement économique Canada, cet atelier a réuni des experts en IA et des océanologues pour discuter d’études de cas et de considérations importantes concernant l’exploitation des technologies de l’IA pour améliorer la compréhension et la prévision des océans à l’échelle mondiale.
Le premier jour de l’atelier, le Dr Yann Drillet, responsable du département de recherche et développement chez Mercator Ocean, a fait une présentation sur les modèles océaniques d’apprentissage automatique développés pour le jumeau numérique européen. Ensuite, Anass al Aouni, a fait une présentation sur le GLONET de Mercator Ocean ainsi que sur OceanBench.
Ces présentations, ainsi que les discussions et les groupes de travail pratiques tout au long de l’atelier, ont permis une exploration collective des défis et des facilitateurs pour la mise en œuvre responsable et évolutive des solutions d’IA et de données dans le domaine de l’Ocean.
OceanBench et GLONET au service de la vision européenne de l’océan numérique
Le lancement d’OceanBench et le déploiement de GLONET représentent des avancées majeures vers la vision européenne du Digital Twin Ocean, permettant des prévisions océaniques plus rapides, plus fiables et physiquement plus robustes. La nouvelle phase de l’océan numérique jumeau européen (EDITO2) a été présentée en novembre lors du Digital Ocean Forum 2025.
En fournissant une norme partagée et pilotée par la communauté pour évaluer les systèmes d’IA, OceanBench renforce le leadership de l’Europe en matière d’IA opérationnelle et digne de confiance pour l’océan. En se transformant en organisation intergouvernementale (OIG), Mercator Ocean renforcera la coordination européenne à long terme et la capacité collective à concrétiser cette ambition commune en matière d’océan numérique.
L’article « OceanBench : A Benchmark for Data-Driven Global Ocean Forecasting Systems » a été publié et présenté à NeurIPS 2025. Les auteurs sont Anass El Aouni, Quentin Gaudel, Juan Emmanuel Johnson, Charly Regnier, Julien Le Sommer, Simon van Gennip, Ronan Fablet, Marie Drevillon, Yann Drillet et Pierre-Yves Le Traon. OceanBench est mis en œuvre par Mercator Ocean International en collaboration avec : Programme prioritaire de recherche Océan & Climat, IMT Atlantique, Université de Grenoble Alpes, IGEO Instituto de Geociencias.