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Un investissement public massif pour des données accessibles
Chaque année, la France investit 415 millions d'euros dans son infrastructure météorologique, qui comprend des satellites, des radars, des stations de mesure et des supercalculateurs. Ces données, bien qu'elles soient publiques et librement accessibles, sont utilisées par des entreprises comme Apple, Google et Microsoft. Ces géants de la technologie enrichissent les données avec leurs propres algorithmes pour les monétiser sur un marché mondial évalué à 2,6 milliards de dollars.
Les prévisions météorologiques sont devenues une ressource stratégique pour de nombreux secteurs, notamment l'énergie, l'agriculture, la défense, la gestion des feux de forêt, les décisions d'évacuation en cas de catastrophe naturelle, et la logistique maritime. Lorsqu'un utilisateur consulte la météo sur son iPhone ou via Google, il accède à des informations issues d'un investissement public massif, transformé en service commercial par des entreprises qui n'ont pas contribué à l'infrastructure.
L'infrastructure robuste de Météo-France
Météo-France dispose de 550 stations de mesure réparties sur le territoire national, ainsi que de 25 radars Doppler. Ces radars mesurent en temps réel l'intensité et le déplacement des précipitations dans l'atmosphère, permettant de suivre l'évolution d'un orage toutes les cinq à quinze minutes sur une zone de 150 kilomètres de rayon. De plus, des ballons-sondes sont lâchés quotidiennement depuis de nombreux sites pour collecter des données sur la température, l'humidité et la pression, qui alimentent les modèles de prévision numérique.
Pour traiter ces données, Météo-France utilise deux supercalculateurs, Belenos et Taranis, fournis par Eviden, une filiale d'Atos. Leur puissance combinée atteint 21,48 pétaflops, soit plus de 21 millions de milliards d'opérations par seconde. En novembre 2024, ces supercalculateurs se classaient respectivement 141ème et 152ème au classement mondial TOP500 des supercalculateurs.
Modèles numériques et collaborations internationales
Météo-France s'appuie sur deux modèles numériques principaux : ARPEGE pour les prévisions à grande échelle, et AROME pour les phénomènes locaux comme les orages ou le brouillard. ARPEGE est classé au deuxième rang mondial pour la prévision en Europe, juste derrière l'ECMWF, le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme. En comparaison, la NOAA, l'agence américaine équivalente, disposait en 2024 d'un budget de 6,3 milliards de dollars, soit quinze fois celui de Météo-France.
Le programme Copernicus de la Commission européenne, qui produit ERA5, une réanalyse atmosphérique globale, complète cette infrastructure. ERA5 est accessible gratuitement à tous, qu'il s'agisse de chercheurs, de startups ou de multinationales.
L'impact des prévisions météorologiques sur divers secteurs
Les prévisions météorologiques ont un impact direct sur plusieurs secteurs clés. Dans le domaine de l'énergie, par exemple, RTE, le gestionnaire du réseau électrique français, dépend de prévisions précises pour équilibrer la production et la consommation d'électricité. Dans l'agriculture, les coopératives et les assureurs agricoles utilisent des données hyper-locales pour décider des traitements phytosanitaires et des dates de récolte.
Dans le secteur de la défense, la météo conditionne les opérations militaires, y compris les fenêtres d'opération des drones et les tirs d'artillerie. En matière de réassurance, les catastrophes naturelles ont causé 320 milliards de dollars de pertes économiques mondiales en 2024, dont 140 milliards étaient assurés. La capacité à prévoir les événements extrêmes est devenue un avantage compétitif.
De la donnée publique au service commercial
Les entreprises privées comme Google récupèrent les données de Météo-France, de la NOAA et de Copernicus, les enrichissent avec leurs propres modèles d'apprentissage automatique, puis les vendent ou les intègrent dans leurs produits. Les données d'ERA5 sont disponibles sous forme de fichiers téléchargeables, découpés par variable atmosphérique. Les grandes entreprises technologiques automatisent le traitement de ces données pour les convertir en jeux d'entraînement compatibles avec leurs réseaux neuronaux.
Apple a acquis l'application Dark Sky pour ses prévisions hyper-locales, intégrant cette technologie dans iOS. En 2024, Google DeepMind a publié NeuralGCM, un modèle de prévision atmosphérique basé sur les réanalyses ERA5. Microsoft a également investi dans ce domaine, faisant d'AccuWeather le fournisseur exclusif de données météo pour Azure Maps, intégrant des données publiques de Météo-France et d'autres sources.
Conclusion
L'accès libre aux données météorologiques publiques soulève des questions sur la manière dont ces informations sont utilisées par des entreprises privées pour créer des services commerciaux. Alors que Météo-France continue de fournir des prévisions précises, le défi reste de s'assurer que ces données profitent à la société dans son ensemble, plutôt qu'à quelques acteurs privés.
