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This post was originally published on this site. Les modes numériques traditionnels de prévision sont plus fiables que l’intelligence artificielle pour anticiper les situations météorologiques extrêmes. Celle-ci n’arrive pas à généraliser au-delà de ce pour quoi elle a été prévue, affirme l’Université de Genève (UNIGE) dans une étude dévoilée lundi.
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Les modes numériques traditionnels de prévision sont plus fiables que l’intelligence artificielle pour anticiper les situations météorologiques extrêmes. Celle-ci n’arrive pas à généraliser au-delà de ce pour quoi elle a été prévue, affirme l’Université de Genève (UNIGE) dans une étude dévoilée lundi.Subscribe to our newsletter to get our newest articles instantly!
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