Carnegie Mellon University a annoncé le premier ProtoStar Challenge, consacré à l’analyse du risque climatique par l’IA. Prévu du 2 au 13 novembre 2026, Climate Risk Intelligence doit s’appuyer sur des relevés historiques de température et de précipitations pour 210 villes des États-Unis. L’annonce de l’université présente ce défi comme une collaboration avec Hugging Face, l’Open Forum for AI (OFAI), d’autres universités, l’Open Research Community Accelerator (ORCA) et l’Astera Institute.
Les données et les indicateurs du défi
Carnegie Mellon University indique que les équipes travailleront à partir de relevés historiques de température et de précipitations couvrant 210 villes américaines. Le billet de lancement de Hugging Face décrit plus précisément quatre indicateurs climatiques : la température moyenne annuelle, les précipitations annuelles, la journée la plus chaude de l’année et les degrés-jours de refroidissement, un indicateur associé à la demande de climatisation.
Dans cette description, Hugging Face situe les données jusqu’en 2018 et présente le défi comme une prévision de conditions météorologiques observées. Le billet de lancement prévoit de comparer les estimations à des références simples, fondées sur les moyennes historiques et les tendances linéaires.
Ce que l’évaluation doit mesurer
L’exercice doit mettre à l’épreuve l’utilisation de données scientifiques par l’IA pour l’analyse des risques climatiques urbains et la réflexion sur l’adaptation. La comparaison avec des moyennes et des tendances historiques doit permettre d’évaluer les prévisions selon les indicateurs retenus. Le billet de Hugging Face associait également au défi une proposition d’adaptation climatique.
Hugging Face prévoyait de publier les résultats finaux au début de 2027, après la disponibilité des relevés météorologiques complets de 2026.
Le calendrier annoncé
Carnegie Mellon University a annoncé le défi le 29 octobre 2026. La période prévue pour Climate Risk Intelligence s’étend du 2 au 13 novembre 2026.
