YORKTOWN HEIGHTS, New York, le 20 août 2025 - IBM (NYSE : IBM) et la NASA ont dévoilé aujourd'hui le modèle de fondation open source le plus avancé conçu pour comprendre les données d'observation solaire haute résolution et prédire comment l'activité solaire affecte les technologies terrestres et spatiales. Surya, dont le nom vient du mot sanskrit signifiant « soleil », représente une avancée significative dans l'application de l'IA à l'interprétation des images solaires et à la recherche sur les prévisions météorologiques spatiales. Il s’agit d’un nouvel outil pour aider à protéger tout, de la navigation GPS aux réseaux électriques en passant par les télécommunications, contre la nature en constante évolution du Soleil.

Le Soleil est peut-être à 150 millions de kilomètres, mais son impact sur la vie moderne est immédiat et croissant. Les éruptions solaires et les éjections de masse coronale peuvent détruire des satellites, perturber la navigation aérienne, provoquer des pannes d'électricité et exposer les astronautes à de graves risques de radiation. Avec la dépendance croissante de l'humanité à l'égard des technologies spatiales et les projets d'exploration spatiale plus poussée, il est devenu essentiel de pouvoir prévoir avec précision la météo solaire.

À mesure que la dépendance technologique de l'humanité s'accroît, notre vulnérabilité aux phénomènes météorologiques spatiaux augmente également. Selon un scénario de risque systémique élaboré par Lloyd's, l'économie mondiale pourrait subir des pertes de 2 400 milliards de dollars sur une période de cinq ans, dont 17 milliards de dollars liés à la menace d'une tempête solaire hypothétique. Les récents événements solaires[1] ont déjà démontré ce risque, en perturbant les services GPS, en obligeant à dérouter des vols et en endommageant des satellites. Les effets des tempêtes solaires peuvent entraîner :

• Des dommages causés aux satellites, aux engins spatiaux et/ou aux astronautes stationnés au-delà de la Terre
• Une perte de matériel satellite, un endommagement des panneaux solaires et des circuits
• Un impact sur le transport aérien, en raison d'erreurs de navigation et du risque potentiel d'exposition aux rayonnements pour le personnel navigant et les passagers
• Une baisse de la production alimentaire, car l'agriculture peut être affectée par les perturbations du système de navigation GPS

Les implications concernent à la fois la recherche universitaire et la préparation opérationnelle. Le nouveau modèle fournira des outils pour aider les experts à se préparer aux tempêtes solaires, qui peuvent perturber les infrastructures technologiques terrestres.

« Considérez cela comme une prévision météorologique pour l'espace », a déclaré Juan Bernabe-Moreno, Directeur d'IBM Research Europe, Royaume-Uni et Irlande. « Tout comme nous nous préparons aux phénomènes météorologiques dangereux, nous devons faire de même pour les tempêtes solaires. Surya nous offre une capacité sans précédent d'anticiper ce qui va se passer. Il ne s'agit pas seulement d'une avancée technologique, mais d'une étape cruciale vers la protection de notre civilisation technologique contre l'étoile qui nous fait vivre. »

Les prévisions météorologiques solaires traditionnelles s'appuient sur des images satellites partielles de la surface du Soleil, ce qui rendait jusqu'à présent les prévisions précises extrêmement difficiles. Surya remédie à cette limitation en s'entraînant sur le plus grand ensemble de données héliophysiques haute résolution. Cet ensemble de données est conçu pour aider les chercheurs à mieux étudier et évaluer les tâches critiques de prévision météorologique spatiale. Parmi les exemples de ces tâches, sur lesquelles Surya a été testé, figurent la prévision des éruptions solaires, la vitesse des vents solaires, la prévision des spectres EUV solaires et l'émergence de régions actives sur le Soleil.

Lors des premiers tests, les chercheurs ont constaté une amélioration de 16 % de la précision de la classification des éruptions solaires, ce qui, selon eux, représente une amélioration très significative par rapport aux méthodes précédentes. Outre la classification binaire des éruptions solaires, Surya est conçu pour prédire visuellement les éruptions solaires pour la première fois, en fournissant une image haute résolution de l'endroit où l'éruption devrait se produire jusqu'à deux heures à l'avance.

Les défis techniques étaient immenses. Surya a été entraîné à partir de neuf années de données d'observation solaire haute résolution provenant de l'Observatoire de la dynamique solaire de la NASA. Ces images solaires sont 10 fois plus volumineuses que les données d'entraînement habituelles de l'IA, ce qui nécessite une solution multi-architecture personnalisée pour gérer cette échelle massive tout en conservant son efficacité. Le résultat est un modèle doté d'une résolution spatiale sans précédent, capable de distinguer des caractéristiques solaires à des échelles et dans des contextes qui n'avaient jamais été appréhendés auparavant dans les processus d'entraînement à grande échelle de l'IA.

« Nous faisons progresser la science fondée sur les données en intégrant l'expertise scientifique approfondie de la NASA dans des modèles d'IA de pointe », a déclaré Kevin Murphy, chief science data officer at NASA Headquarters in Washington. « En développant un modèle de fondation entraîné à partir des données héliophysiques de la NASA, nous facilitons l'analyse des complexités du comportement du Soleil avec une rapidité et une précision sans précédent. Ce modèle permet de mieux comprendre l'impact de l'activité solaire sur les systèmes et technologies critiques dont nous dépendons tous ici sur Terre. »

Surya s'inscrit dans le cadre d'une initiative plus large menée par IBM visant à adopter des approches génératives et automatisées qui permettent de découvrir, tester et faire évoluer des algorithmes à grande échelle. Surya illustre la manière dont IBM positionne l'IA non seulement comme un outil, mais aussi comme un moteur de découvertes scientifiques. En publiant Surya sur Hugging Face, IBM et la NASA démocratisent l'accès à des outils avancés permettant de comprendre et de prévoir la météo solaire et de mener des explorations scientifiques. Les chercheurs du monde entier peuvent désormais s'appuyer sur cette base pour développer des applications spécialisées pour leurs régions et leurs secteurs d'activité.

Ce modèle s'inscrit dans le cadre d'une collaboration plus large entre IBM et la NASA visant à utiliser la technologie de l'IA pour explorer notre planète et notre système solaire. Il rejoint la famille de modèles de fondation Prithvi, qui comprend un modèle géospatial et un modèle météorologique. L'année dernière, IBM et la NASA ont publié le modèle météorologique Prithvi sur Hugging Face afin de permettre aux scientifiques et à la communauté au sens large de développer des projections météorologiques et climatiques à court et à long terme.

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