La méthode de Meteomatics permet d'obtenir des prévisions météorologiques d'une précision sans précédent

Dans cette interview, le Dr Martin Fengler, PDG et fondateur de Meteomatics, parle de l'environnement commercial modifié par la pandémie, de la précision des données météorologiques de Meteomatics, du développement des Meteodrones et de l'avenir de Meteomatics. Il nous fait également part de ses projets pour 2022.

Alexander Stauch : Malheureusement, l'année 2021 a encore été fortement impactée par la pandémie, tout comme en 2020. Comment l'entreprise a-t-elle évolué au cours des deux dernières années de pandémie ?

Martin Fengler : De manière très positive, nous avons connu une très forte croissance cette année encore et acquis de nombreux clients intéressants dans tous les secteurs d'activité. La croissance de la clientèle est principalement concentrée dans l'industrie automobile, l'industrie de l'énergie, les assurances et l'aviation. Parmi nos clients, on peut citer Porsche, Tesla, Airbus, Thales, Frontex et Eurocontrol.

Quelles sont les plus grandes différences par rapport à l'époque précédant la pandémie ?

Bien sûr, notre approche du marché a changé. Nous nous tournons désormais davantage vers une présence en ligne plutôt que vers les salons professionnels que nous fréquentions avant la pandémie, ce qui a entraîné des changements radicaux. De plus, notre entreprise a continué à se développer à un rythme soutenu, ce qui nous permet de faire plus de choses en même temps. Cette année encore, notre gamme d'activités s'est considérablement élargie.

Parlons maintenant de la qualité des prévisions. Meteomatics propose, entre autres, ses propres prévisions basées sur les modèles météorologiques nationaux, c'est-à-dire des prévisions développées en interne. Pourquoi Meteomatics a-t-elle décidé de développer et de proposer ses propres prévisions ?

En général, nous fournissons des données météorologiques à nos clients dans le monde entier, avec 90 % de notre activité se situant hors de la Suisse. Nous affinons les prévisions des fournisseurs de services météorologiques nationaux en utilisant différentes méthodes issues de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond pour extraire des détails très fins et granulaires des données des modèles météorologiques existants. Pour ce faire, nous combinons les modèles météorologiques avec des modèles de terrain à haute résolution, des données sur l'utilisation des sols et des données astronomiques. Cela nous permet d'atteindre un niveau de détail qui apporte une valeur ajoutée significative à nos clients. La combinaison Meteomatics que nous avons développée fournit une sortie appropriée et raffinée pour chaque coordonnée dans le monde entier, à partir de tous les modèles météorologiques disponibles.

"Avec notre approche, nous atteignons un niveau de détail dans nos prévisions qui apporte une valeur ajoutée significative à nos clients"

Donc, vous pouvez déjà obtenir une forte amélioration des prévisions par ces méthodes de raffinement ?

Il existe plusieurs problèmes de détail qui ne peuvent être résolus par les méthodes précédemment décrites, nécessitant une approche physique. Cela implique de résoudre des équations de flux couplées à des équations thermodynamiques, en exécutant un code météorologique à très haute résolution. Cette approche permet de prévoir plus précisément des phénomènes tels que le brouillard, le brouillard de haute couche et les orages. Pour cela, un modèle à très haute résolution est requis, bien plus élevé que celui généralement offert par les fournisseurs de services météorologiques nationaux aujourd'hui. Nous avons donc développé un modèle haute résolution pour la Suisse que nous proposons à nos clients, permettant une meilleure précision dans les prévisions météorologiques.

Que signifie "haute résolution" pour les modèles météorologiques ?

La haute résolution est définie par une résolution inférieure ou égale à un kilomètre, ce qui permet de représenter de nombreux effets locaux et dynamiques. La cartographie de ces effets est rendue possible car à une résolution d'un kilomètre, il y a toujours au moins un point de validation ou de mesure pour le modèle météorologique dans un rayon d'un kilomètre. Chez Meteomatics, nous décomposons ces informations en modèles de terrain locaux d'une résolution de 90 mètres. Cette approche, appelée la réduction d'échelle à 90 mètres, consiste à mettre à l'échelle les données du modèle par rapport aux conditions topographiques locales. Ainsi, nous obtenons le raffinement des prévisions météorologiques basées sur les modèles météorologiques existants que nous avons mentionné précédemment. Pour y parvenir, nous avons développé une technologie propriétaire permettant de réduire l'échelle des sorties du modèle en temps réel. C'est pourquoi nous sommes fiers de pouvoir offrir la réduction d'échelle à nos clients pour les prévisions météorologiques mondiales.

La haute résolution peut donc avoir des significations différentes selon les contextes ?

La "haute résolution" est généralement utilisée pour désigner une résolution inférieure ou égale à un kilomètre en termes de validation des données météorologiques, mais peut également décrire la résolution des données réduites aux conditions topographiques. Si l'on dispose de données de modèle à haute résolution, il est possible de les réduire encore pour obtenir un produit à résolution encore plus élevée avec une précision maximale. En outre, la résolution temporelle peut également être considérée pour les prévisions météorologiques. Elle correspond à l'intervalle de temps entre les différentes valeurs de prévision, pouvant varier des intervalles de 5 minutes aux intervalles horaires. Une résolution temporelle élevée améliore grandement la précision des prévisions météorologiques en termes d'occurrence temporelle des événements météorologiques. Chez Meteomatics, nous pouvons fournir une très haute résolution temporelle de moins d'une minute si nécessaire, ce qui améliore considérablement la précision de nos prévisions météorologiques.

Pourquoi la haute résolution est-elle importante ?

Nous offrons une résolution échelonnée par rapport aux caractéristiques topographiques, c'est-à-dire une réduction d'échelle, non seulement pour les données et les prévisions actuelles, mais également pour les données météorologiques historiques. La haute résolution est importante dans ce cas pour mieux prendre en compte les conditions locales dans les modèles météorologiques, ce qui améliore considérablement la qualité des prévisions à l'échelle locale. Nous offrons déjà des données météorologiques réduites à 90 mètres dans le monde entier, ce qui explique pourquoi nous avons de nombreux clients dans le secteur de l'énergie en dehors de l'Europe, notamment aux États-Unis et en Amérique du Sud, qui apprécient réellement la qualité que la réduction d'échelle apporte aux prévisions météorologiques et énergétiques.

"Comme nous proposons la réduction d'échelle à 90 mètres dans le monde entier, nous avons de nombreux clients du secteur de l'énergie en dehors de l'Europe"

Et que signifie exactement la réduction d'échelle ?

La réduction d'échelle est un terme général désignant un processus permettant d'utiliser des informations à grande échelle pour des prévisions à l'échelle locale, en les "réduisant" pour les échelles locales. Comme nous l'avons déjà mentionné, notre approche consiste à mettre à l'échelle les données du modèle par rapport aux conditions topographiques locales, ce qui permet de raffiner considérablement les prévisions existantes.

Cela semble très complexe. Comment la réduction d'échelle est-elle mise en œuvre techniquement ?

Les deux principales approches de la réduction d'échelle des informations météorologiques sont l'approche dynamique et l'approche statistique. La réduction d'échelle dynamique utilise des modèles météorologiques à haute résolution sur une sous-zone régionale, en utilisant des données d'observation ou les résultats de modèles météorologiques à plus faible résolution comme conditions limites. Ces modèles utilisent des principes physiques pour reproduire le temps local, mais sont très gourmands en ressources informatiques. La réduction d'échelle statistique est un processus en deux étapes consistant à développer des relations statistiques entre les variables météorologiques locales (comme la température de surface et les précipitations) et les prédicteurs à grande échelle (comme les champs de pression), et à appliquer ces relations aux résultats des expériences des modèles météorologiques mondiaux pour simuler les caractéristiques météorologiques locales dans le futur. Chez Meteomatics, nous utilisons une méthode hybride de statistiques et de dynamique pour combiner les avantages des deux approches. En termes simplifiés, cela signifie que la réduction d'échelle prend en compte les conditions locales dans l'élaboration des prévisions, ce qui augmente considérablement la précision locale.

D'où proviennent exactement les 90 mètres de votre produit de réduction d'échelle ?

Nous utilisons le modèle numérique de terrain de 90 mètres de la NASA pour améliorer la granularité de nos données météorologiques, que ce soit pour les données historiques, actuelles ou les prévisions futures. Les 90 mètres représentent une grille de 90 mètres sur 90, qui est une conséquence du modèle de terrain de la NASA. Cela signifie que les modèles de terrain de la NASA ont un point mesuré tous les 90 mètres pour la validation, comme l'élévation au-dessus du niveau de la mer pour une coordonnée spécifique. Ces conditions locales du paysage sont incorporées par réduction d'échelle dans les prévisions météorologiques locales que nous réalisons.

"Nous utilisons le modèle numérique de terrain de 90 mètres de la NASA pour améliorer la granularité de nos données météorologiques, que ce soit pour les données historiques, actuelles ou les prévisions futures."

La réduction d'échelle s'applique-t-elle à tous les modèles météorologiques proposés, y compris ceux du National Weather Service ?

Exactement. Nous proposons la réduction d'échelle sur tous les modèles météorologiques et pour tous nos paramètres météorologiques. Grâce à notre technologie, la réduction d'échelle est même appliquée en direct, car les calculs sont effectués en arrière-plan et en temps réel.

Quels sont les avantages de la combinaison de modèles météorologiques à haute résolution et de la réduction d'échelle pour les clients de Meteomatics ?

Nous obtenons une précision sans précédent des prévisions météorologiques en combinant ces approches, en particulier au niveau local. Beaucoup de nos clients bénéficient d'une valeur ajoutée extrêmement élevée car ils ont souvent des activités locales qui dépendent fortement de la météo locale. Cela inclut, par exemple, la production d'énergie renouvelable, l'impact sur les voies de transport terrestre et maritime ou le fonctionnement d'un aéroport.

Meteomatics prétend offrir les données météorologiques les meilleures et les plus précises au monde. Qu'est-ce qui vous rend si sûr que c'est le cas ?

Bien sûr, nous sommes en concurrence. Après tout, le marché des prévisions météorologiques existe depuis au moins 30 à 40 ans. C'est un marché en pleine croissance, mais c'est aussi une concurrence acharnée. Les clients, en particulier dans le secteur de l'énergie, ne changent de fournisseur que si la qualité s'améliore considérablement. Sinon, ils ne sont pas incités à changer. Nous faisons l'objet d'un benchmarking permanent, ce qui signifie que nous savons, grâce à ces comparaisons avec des tiers, où nous nous situons en termes de qualité. En outre, nous connaissons très bien le marché et les produits. Meteomatics existe depuis 10 ans et nous avons également des collègues qui ont 15 ou parfois même 20 ans d'expérience. Cela nous donne un très haut niveau de connaissances détaillées, ce qui nous permet d'affirmer avec une très grande certitude que nous avons placé la barre très haut. Je suis donc convaincu que nous sommes l'endroit où aller pour obtenir les meilleures données météorologiques au monde.

"Nous savons très bien, grâce aux comparaisons avec des tiers, où nous nous situons par rapport à la qualité de nos données”

Outre les données météorologiques les plus précises, quelles sont les caractéristiques qui rendent l'offre de données météorologiques de Meteomatics encore plus attrayante pour les clients ?

La précision des données météorologiques et la haute résolution spatiale et temporelle sont bien sûr déjà des arguments très forts pour que les clients choisissent notre offre. Nous offrons également une architecture performante avec notre API météo, qui permet à nos clients d'obtenir toutes les données en temps réel via une seule interface. En outre, nous proposons une documentation technique très détaillée et fournissons des connecteurs open-source gratuits pour tous les principaux langages de programmation. Ainsi, si vous demandez l'accès à notre API, vous pouvez commencer à utiliser les données immédiatement après avoir reçu les données de connexion. Il est également important que nous offrions à nos clients des conseils et une assistance rapides et efficaces pour développer et maintenir des solutions individuelles qui répondent exactement à leurs besoins. Cela inclut, par exemple, le développement de nouveaux paramètres météorologiques dont le client a besoin.

Meteomatics fournit une large gamme de modèles et de paramètres. Y a-t-il aussi quelque chose concernant la météo que Meteomatics ne peut pas fournir ?

Nous avons des données dans notre API météo pour pratiquement tout aujourd'hui. Si vous regardiez très attentivement avec une loupe, vous pourriez peut-être trouver une petite zone où nous n'avons encore rien. Nous proposons des données historiques, des données actuelles et prévisionnelles, ainsi que des données qui cartographient différents scénarios de projection climatique pour les 100 prochaines années. Nous offrons maintenant à nos clients un accès en temps réel à environ 7 pétaoctets de données. Outre les données atmosphériques, nous disposons également de données de surface, de données en altitude, de données sur les sols, de données maritimes, ainsi que des données sur les polluants tels que les particules, la poussière et la poussière saharienne... En outre, de nouvelles données et sources sont constamment développées et ajoutées. Nous investissons pour nous assurer que nous serons à l'avenir le principal guichet unique pour les données environnementales.

En outre, Meteomatics collectera également des données météorologiques à l'avenir en utilisant les Meteodrones que vous avez développés vous-même. Comment le développement des Meteodrones progresse-t-il ?

Nous avons fait un grand pas en avant au cours des deux dernières années. Aujourd'hui, nous disposons de systèmes de drones capables de voler jusqu'à six kilomètres d'altitude. Il s'agit d'opérations dites "au-delà de la ligne de vue". À cet égard, l'Office fédéral de l'aviation civile nous apporte un grand soutien dans le développement de ces systèmes de drones, que nous exploitons également en Suisse. En outre, nous livrons les systèmes de drones à l'échelle internationale. Par exemple, nous exportons les systèmes vers différents services météorologiques nationaux. Nous avons également lancé récemment un projet pilote passionnant pour nos drones météorologiques avec Météo Suisse. L'Office fédéral de l'aviation civile finance également un vaste déploiement de la technologie des drones dans la petite mais difficile Suisse sur le plan météorologique. Cela nous permettra d'améliorer encore plus les prévisions météorologiques pour la Suisse, en particulier en ce qui concerne la prédiction plus précise du brouillard, du brouillard de haute couche et des orages au niveau local.

En supposant que vous ayez un souhait pour la nouvelle année - hypothétiquement - que souhaiteriez-vous pour Meteomatics en 2022 ?

Hmm, eh bien, toute notre entreprise est nourrie de passion et d'objectifs. Ce que je souhaite pour l'avenir, c'est de pouvoir réaliser les idées que nous poursuivons aujourd'hui, comme le modèle météorologique à haute résolution pour la Suisse, sur une échelle beaucoup plus grande. La prochaine étape logique, du point de vue suisse, serait de calculer et de proposer ce modèle météorologique pour l'Europe, puis pour les États-Unis. Mais bien sûr, il y a aussi cette vision "moonshot" : pourquoi ne devrions-nous pas viser à calculer et à offrir un tel modèle météorologique pour le monde entier ? La combinaison de la réduction d'échelle à 90 mètres, ce que nous faisons et proposons déjà, avec un modèle météorologique mondial à haute résolution (résolution inférieure ou égale à 1 kilomètre) permettrait de faire un bond en avant dans l'intelligence météorologique mondiale. Bien sûr, cela nécessite des ressources financières et une capacité de traitement considérables, mais c'est notre vision, et nous travaillons très intensivement pour y arriver. Je n'ai aucun doute que nous atteindrons cet objectif au cours des prochaines années. Mon souhait pour 2022 serait donc que nous y parvenions en une seule année et que nous puissions passer à des objectifs encore plus passionnants.