ECMWF AIFS Operational et AIFS Ensemble sont maintenant sur GribStream

Le 31 juillet 2025, GribStream a ajouté les datasets ECMWF AIFS Operational et AIFS Ensemble. Cela apporte les prévisions globales basées sur l'IA dans la même API que vous utilisez déjà pour les modèles numériques basés sur la physique.

Les codes dataset GribStream sont :

• AIFS Operational: aifsoper
• AIFS Ensemble: aifsenfo

Note actuelle : cet article documente le lancement des datasets GribStream en juillet 2025. L'ECMWF a ensuite basculé AIFS Single et AIFS ENS vers v2 au run 2026-05-12 06 UTC. GribStream garde cet historique dans les mêmes timelines de datasets ; voir Les champs AIFS v2 sont maintenant visibles sur GribStream pour la mise à jour du catalogue de mai 2026.

À propos d'AIFS

AIFS est le système global de prévision basé sur l'IA de l'ECMWF. C'est une base de prévision opérationnelle, pas seulement un produit expérimental de cartes. L'ECMWF a implémenté AIFS Single en opérationnel en février 2025, puis la version ensemble, AIFS ENS, le 1er juillet 2025.

Le sous-ensemble public Open Data que GribStream sert utilise :

• cycles 00/06/12/18 UTC

• pas de prévision de 6 heures jusqu'à 360 h (15 jours)

• sortie globale latitude/longitude à 0,25 deg

• AIFS Oper fournit une prévision unique de meilleure estimation.

• AIFS Ensemble fournit un ensemble de 51 membres (50 perturbés + 1 contrôle) pour les usages probabilistes.

La structure des membres d'ensemble compte. Elle permet d'évaluer la prévision IA non pas seulement comme un scénario déterministe, mais comme une distribution de résultats possibles.

Pourquoi c'est important

Les prévisions IA sont maintenant opérationnellement pertinentes, et les ensembles permettent de quantifier l'incertitude au lieu de dépendre d'un seul scénario. Avec AIFS dans GribStream, vous pouvez :

• Comparer la base de prévision IA vs physique (AIFS vs IFS).
• Construire des produits de percentiles et de probabilité de dépassement.
• Exécuter des backtests avec des requêtes historiques asOf pour une évaluation cohérente.
• Suivre le comportement à travers les limites de version AIFS sans changer de code dataset GribStream.

Le choix pratique est simple : utilisez aifsoper lorsque vous avez besoin d'une seule prévision IA, et aifsenfo lorsque vous avez besoin de dispersion d'ensemble, percentiles ou probabilités d'événement.

Liens

• AIFS Operational
• AIFS Ensemble
• IFS Operational

Sources

• ECMWF implementation page for AIFS Single v1: https://confluence.ecmwf.int/display/FCST/Implementation%20of%20AIFS%20Single%20v1
• ECMWF news on AIFS ENS becoming operational: https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/news/2025/ecmwfs-ensemble-ai-forecasts-become-operational
• ECMWF implementation page for AIFS ENS v1: https://confluence.ecmwf.int/display/FCST/Implementation%2Bof%2BAIFS%2BENS%2Bv1
• AIFS v2 fields on GribStream: /blog/aifs-v2-parameters-now-on-gribstream