Deux smartphones, au même endroit et à la même heure, peuvent afficher des prévisions différentes. Ce n’est pas qu’un appareil se trompe. Selon Les Numériques, l’écart vient des sources de données, des modèles de prévision et de la façon dont chaque application météo traite ces informations.
Chaque application s’appuie sur ses propres modèles
Les applications météo calculent rarement leurs prévisions elles-mêmes. Elles reprennent les données de grands organismes spécialisés et de modèles numériques.
Sur iPhone, l’application Météo repose sur WeatherKit, qui regroupe les informations de plusieurs services météorologiques nationaux selon le pays et le réglage choisi. Apple utilise par exemple les données de l’ECMWF, de la NOAA, de Météo-France, du Met Office britannique ou du DWD allemand. Pour la pluie à très court terme, elle s’appuie aussi sur la technologie de Dark Sky, racheté en 2020.
Google combine de son côté des modèles classiques et des modèles d’intelligence artificielle. Le groupe cite GraphCast, GenCast et MetNet-3, des systèmes qui apprennent les évolutions météorologiques à partir de longues séries de données historiques. Ces modèles s’ajoutent aux chaînes de prévision traditionnelles que Google emploie déjà.
Les modèles météo ne donnent pas tous les mêmes résultats
Toute prévision part de modèles numériques qui simulent l’évolution de l’atmosphère à partir des lois de la physique.
Ces modèles découpent la planète en milliers de cellules et recalculent sans arrêt les mouvements de l’air, l’humidité, la température et les précipitations. Les calculs tournent sur des supercalculateurs qui effectuent des millions de milliards d’opérations par seconde.
Parmi les modèles mondiaux, l’ECMWF européen sert souvent de référence pour les prévisions à moyenne échéance. Son maillage plus fin et sa grande capacité à assimiler les observations lui valent généralement une bonne précision.
Le modèle américain GFS reste très répandu, grâce à sa diffusion libre et à ses mises à jour fréquentes. Les deux modèles aboutissent parfois à des scénarios opposés, et c’est pour cela qu’une application peut annoncer de la pluie quand une autre prévoit du temps sec.
Les applications modifient aussi les prévisions
Même avec les mêmes données de départ, deux applications peuvent afficher des résultats différents.
Certaines ramènent votre position au point de calcul le plus proche. D’autres se rattachent à une station météorologique voisine ou lissent les valeurs pour limiter les échanges avec leurs serveurs. Ces choix techniques peuvent gommer des microclimats pourtant bien réels.
La température ressentie change aussi selon la méthode de calcul. Chaque éditeur retient ses propres paramètres pour le vent, l’humidité ou l’exposition au soleil, d’où des écarts parfois visibles d’une application à l’autre.
L’heure de mise à jour compte également. Une application qui rafraîchit ses données quelques minutes avant une autre peut montrer une évolution différente si les modèles ont été recalculés dans l’intervalle.
Le rôle des météorologues reste déterminant
La façon de diffuser les prévisions varie elle aussi.
Certains services publient directement les sorties des modèles informatiques. D’autres gardent des équipes de météorologues qui examinent les différents scénarios avant la diffusion.
Ces spécialistes corrigent des incohérences, retiennent le scénario qu’ils jugent le plus probable ou prennent en compte des phénomènes locaux que les modèles rendent mal. Cette intervention humaine améliore souvent la qualité des prévisions destinées au grand public.
À l’inverse, certains acteurs privés diffusent désormais des prévisions entièrement automatisées, surtout pour des raisons de coût.
Pourquoi les erreurs semblent plus nombreuses qu’elles ne le sont
Les applications météo restent fiables dans la grande majorité des cas, mais notre mémoire retient surtout les ratés.
Une journée où la pluie annoncée ne tombe pas marque plus les esprits que plusieurs semaines de prévisions justes. Ce biais donne vite l’impression que les applications se trompent tout le temps, alors qu’elles décrivent le plus souvent correctement la tendance générale.
Pour les situations sensibles, mieux vaut croiser plusieurs sources, en regardant par exemple les prévisions de Météo-France, et se fier à la tendance générale plutôt qu’à une seule prévision heure par heure. Les modèles s’améliorent sans cesse, mais l’atmosphère reste un système complexe où la moindre variation peut changer le scénario attendu.
