Bibliothèque Python développée par Météo-France pour concevoir et entraîner des modèles d'intelligence artificielle dédiés à l'analyse et la prévision des données météorologiques. Elle propose des architectures de réseaux de neurones adaptées (CNN, transformers, modèles multimodaux) pour des tâches comme la segmentation d'images satellite, la génération de texte à partir de données météo ou la détection d'artefacts sur les images radar. Les modèles sont optimisés pour des applications opérationnelles en météorologie.

PredRANN est une solution d'intelligence artificielle dédiée à la prévision des précipitations à court terme. Elle utilise des réseaux de neurones convolutifs récurrents avec attention pour analyser les séquences d'échos radar et prédire l'évolution des phénomènes météorologiques. L'outil s'appuie sur des données radar historiques pour générer des prévisions précises et fiables, aidant ainsi à anticiper les risques d'inondations ou d'autres événements météorologiques intenses.