La météo est-elle fiable ?

Quelle est la fiabilité actuelle des prévisions météorologiques ?

La fiabilité dépend de l’échéance de prévision. À court terme, nos prévisions pour le lendemain atteignent un taux global de réussite de 84 %, contre 80 % en 2015. À trois jours, nous sommes passés de 75 % en 2015 à 80 % aujourd’hui. En résumé, nous gagnons environ un jour de prévision par décennie. Ces progrès sont le fruit de modèles plus performants et plus précis : notre modèle Arome est ainsi plus fin sur la France, avec une maille qui est désormais de 1,3 km de côté, contre 2,5 km il y a dix ans. C’est aussi dû à des observations plus nombreuses et mieux intégrées dans nos modèles, et à des analyses plus élaborées.

Quelles sont les situations météorologiques les plus difficiles à prévoir ?

Les orages et les pluies torrentielles sont particulièrement difficiles à prévoir car ils dépendent de processus physiques à petite échelle, très sensibles aux moindres variations. En revanche, les vagues de chaleur, qui sont des phénomènes de plus grande échelle, peuvent être anticipées jusqu’à huit à dix jours à l’avance. Les tempêtes se situent entre les deux : elles sont plus faciles à prévoir que les orages, mais restent soumises à des incertitudes.

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Comment le changement climatique affecte-t-il la fiabilité des prévisions ?

Le changement climatique intensifie certains phénomènes extrêmes, ce qui complique la tâche des prévisionnistes. Cela dit, nos modèles sont conçus pour intégrer ces nouvelles réalités et restent adaptés pour prévoir ces événements. Par exemple, lors des inondations de Valence en Espagne, notre modèle Arome avait anticipé des cumuls de pluie proches de ceux observés sur le terrain.

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Pourquoi les applications météo donnent-elles toutes des informations différentes ?

Les applications météo n’utilisent pas toutes les mêmes modèles de prévision ni les mêmes traitements de ces données. Chez Météo-France, les applications se fondent sur une synthèse des nombreuses prévisions de ses modèles de prévision numérique, supervisée par des prévisionnistes qui peuvent apporter des corrections aux prévisions de la journée en cours et du lendemain. Cela nous permet également d’assurer une cohérence avec les informations de Vigilance qui sont produites exclusivement par des prévisionnistes. La très grande majorité des applications, au contraire, repose uniquement sur des traitements automatisés des données issues d’un modèle de prévision.

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Quelles innovations pourraient améliorer encore la fiabilité des prévisions météo ?

L’intelligence artificielle (IA) est prometteuse, notamment pour la prévision immédiate et corriger les prévisions en temps réel à partir des observations. À plus long terme, l’IA pourrait même remplacer certains modèles numériques classiques, en réduisant les temps de calcul de la prévision en temps réel. D’ici à 2028, nous aurons aussi un nouveau supercalculateur, qui permettra d’améliorer encore la résolution des modèles de prévision, avec un maillage de 750 mètres envisagé pour le modèle Arome, contre 1,3 km aujourd’hui.