Un traducteur en réunion commence par répéter les mots, mais peu à peu il devine ce qui va être dit. Le nouveau modèle météo fonctionne de la même manière : la physique lui donne une base, et l'apprentissage automatique apprend de ses erreurs pour combler les lacunes. Résultat : il prédit El Niño, ce courant chaud du Pacifique qui bouleverse la météo dans le monde entier, des mois à l'avance.

Le modèle se compose de deux parties. La partie atmosphérique est un modèle physique simplifié qui calcule le temps sur une grille d'environ 400 kilomètres de pas. La partie océanique est un programme entraînable qui prédit la température de surface de la mer et la réserve de chaleur dans les 300 premiers mètres d'eau. Auparavant, cette réserve de chaleur ne suffisait pas à voir au-delà de quelques semaines.

Désormais, le modèle prévoit la température dans le Pacifique central mieux que les systèmes opérationnels coûteux, pendant les 4 premiers mois de la prévision. Il capture les liens entre El Niño et les précipitations : la sécheresse dans l'est du Pacifique et le temps humide dans le sud des États-Unis. Cette approche pourrait être utile aux petits groupes de recherche qui n'ont pas accès aux supercalculateurs.

Le traducteur qui apprend de ses erreurs finit par prédire la phrase suivante. Le nouveau modèle fait de même avec le langage de l'océan : il n'est pas encore parfait, mais il est déjà capable de suggérer quand le Pacifique décidera de parler.