L'intelligence artificielle (IA), et en particulier les méthodes d'apprentissage profond utilisant les réseaux de neurones, a été exploitée avec succès dans un grand nombre d'applications ces dernières années. La prévision météorologique et climatique ne fait pas exception, les utilisations de l'IA dans ce domaine sont potentiellement nombreuses et pourraient conduire à des avancées méthodologiques majeures, associées à des gains significatifs en performance et en qualité. Toutes les étapes de la chaîne de production des prévisions sont concernées, de l'assimilation des données au post-traitement des prévisions, en passant par l'élaboration des modèles de prévision, de la très courte échéance aux projections climatiques. Suite à cette nouvelle tendance, Météo-France a commencé à étudier différentes pistes pour intégrer l'IA dans le calcul et l'exploitation des prévisions météorologiques et climatiques. Qu'ils soient exploratoires ou plus proches d'une utilisation opérationnelle, ces travaux illustrent le potentiel de l'IA pour certaines de nos activités, et ouvrent de nouvelles questions et défis quant au statut de l'IA dans les prochaines évolutions des systèmes de prévision. Nous décrivons brièvement quelques recherches en cours à Météo-France pour exploiter l'IA en tant que nouvel outil pour la modélisation atmosphérique. Différentes stratégies sont discutées, de l'hybridation entre les modèles physiques de prévision et l'IA, jusqu'au développement d'émulateurs ‘tout IA' annonçant un potentiel changement de paradigme pour la prévision météo-climatique.