Quand on parle météo, on pense souvent à la fameuse carte animée de la soirée ou à l’application qui affiche le temps prévu pour le week-end. Pourtant, derrière cette image se cachent deux notions bien distinctes : les observations et les prévisions météorologiques.
🟦 Les observations, c’est la météo du présent : des données mesurées en temps réel, normalisées et fiables, issues d’un réseau mondial coordonné par l’OMM et ses services nationaux, dont Météo France en France. Les observations sont conservées et accumulées dans le temps (historique) pour savoir comment s’est déroulée la saison.
🟨 Les prévisions, c’est la météo des prochaines heures, des prochains jours : des scénarios anticipés par des modèles mathématiques initialisés à partir de ces observations, puis recalculés régulièrement pour décrire l’évolution des masses d’air.
Ces deux volets forment la colonne vertébrale de la météorologie moderne et sont indissociables : sans observations de qualité, aucune prévision ne peut être fiable au quotidien.
🔍 Observations vs Prévisions : en un coup d’œil
| Critère | Observations | Prévisions |
| Temporalité | Instant présent ; photo fidèle de l’atmosphère | Futur estimé ; |
| Résolution spatiale | Mailles et données normalisées (stations, radars, satellites) | Grille régulière couvrant tout le territoire ; précision liée à la maille du modèle |
| Fiabilité | La fiabilité change selon si c’est une station ou une maille, mais elle est connue et stable dans le temps. | Fiable selon la situation météo (le type d’évènement) et incertitude croissante avec l’échéance (max 14 jours) |
| Type d’information | Photo statique (snapshot), qui ne change plus (Produit “longue conservation”) | Vidéo projetée, actualisée à chaque run (denrée périssable) |
Les observations météorologiques : capturer l’instant T
Des mesures au sol encadrées et standardisées
Observer la météo, ce n’est pas juste jeter un œil à son pluviomètre : c’est un dispositif mondial organisé depuis l’après-guerre autour de l’Organisation météorologique mondiale (OMM) et des services nationaux, avec des instruments calibrés et des protocoles normalisés. Les stations normalisées mesurent notamment la température et l’humidité à 2 m sous abri, la vitesse et direction du vent à 10 m, la pression, et les précipitations selon des standards communs garantissant la comparabilité des données.
En France, le réseau de surface public (Radome étendu) comprend environ 2000 stations météo maintenues et contrôlées, complétées par un réseau d’environ trente radars de précipitations, des radiosondages biquotidiens, et des flux d’observations issus d’avions commerciaux et de navires marchands.
Les techniques actuelles utilisent des algorithmes capables de traiter simultanément des millions d’observations provenant de sources diverses, afin d’initialiser au mieux l’état de l’atmosphère utilisé par les modèles de prévisions.
Satellites et radars : la vue d’ensemble
Toutes les zones ne sont pas équipées de capteurs au sol, d’où l’intérêt des satellites (géostationnaires et polaires) qui apportent une couverture globale et renforcent la surveillance des zones peu accessibles comme les océans, les déserts ou la forêt amazonienne. Les radars précipitations fournissent une image de la pluie à pas de 5 minutes en France, un atout critique pour suivre la dynamique des averses, orages et épisodes de grêle. Cette combinaison sol–espace (télédétection) assure une continuité d’information pour localiser les fronts, suivre les cellules convectives et objectiver l’intensité des phénomènes.
📍 À retenir : les observations donnent une vision précise à un instant et un lieu donné, la « photo » la plus fidèle possible de la réalité locale.
🔮 Les prévisions météorologiques : la météo de demain… calculée aujourd’hui
Un immense puzzle mathématique
Faire une prévision météo, c’est simuler l’évolution future de l’atmosphère à partir d’un maillage 3D de la planète découpé en millions de « petits cubes » (grille horizontale et niveaux verticaux) sur lesquels s’appliquent des équations physiques (dynamique, thermodynamique, microphysique, rayonnement).
La taille de ces cubes (la résolution) conditionne la capacité du modèle à représenter correctement la topographie, les contrastes mer/terre et les effets locaux : plus la maille est fine (≈ 1–2 km), mieux le modèle « voit » les microclimats et la convection, alors qu’une maille de 10–25 km lisse fortement le relief et les extrêmes mais permet de couvrir de larges territoires à des échéances longues tout en minimisant le temps et le coût de calcul.
L’exemple de la montagne ci-dessus illustre ce lissage : une maille de 20 km sous-estime fortement l’altitude « vue » par le modèle, là où une maille de 2 km restitue bien mieux le relief et ses effets météorologiques.
À titre d’information, voici les altitudes maximales pour les modèles : environ 2000m pour GFS et au-dessus de 4000m pour AROME.
AROME et les autres modèles météo opérationnels
En France, le modèle météo kilométrique AROME fournit la meilleure performance statistique à très courte échéance, et une hiérarchie pragmatique combine ensuite d’autres modèles pour allonger l’horizon tout en maîtrisant l’incertitude.
L’enchaînement retenu par Weenat pour ses prévisions météorologiques est le suivant : modèle AROME sur 0–36 h, puis ICON-Europe (≈ 6 km) sur 37–120 h, ICON-Monde (≈ 12 km) jusqu’à 7 jours, et en dernier recours le GFS jusqu’à 15 jours, en gardant à l’esprit que la fiabilité décroît au-delà de J+7.
En situation anticyclonique, les modèles sont souvent très fiables, tandis que les orages en été restent plus difficiles à capturer finement et font diverger les modèles selon leur physique et leur résolution.
| Modèle | Maille km/° | Zone couverte | Utilisation |
| AROME | ≈ 1–2 km ; 0.01° | France métropolitaine | Très courte échéance, phénomènes locaux et convectifs |
| ICON-Europe | ≈ 6 km ; 0.065° | Europe | J1–J5, bon compromis précision/couverture |
| ICON-Monde | ≈ 12 km ; 0.125° | Globe | J5–J7, vision synoptique |
| GFS | ≈ 20–25 km ; 0,25° | Globe | Jusqu’à 15 jours, tendance large |
Et pour que ça marche : il faut bien démarrer !
Un modèle de prévision doit partir de la bonne “photo initiale” atmosphérique, c’est le rôle de l’assimilation de données qui recompose l’état actuel à partir des observations les plus récentes et de la prévision précédente.
Avant même de lancer un modèle, l’assimilation de données fusionne observations (stations, radars, satellites, radiosondages, avions/bateaux) et une première estimation issue du cycle précédent, car une erreur minime dans les conditions initiales peut se propager rapidement et produire des écarts significatifs.
À l’échelle mondiale, les observations hétérogènes (fréquences horaires sur les stations, 5 minutes sur les radars, très haute fréquence sur avions/bateaux, selon l’orbite pour les satellites) sont consolidées toutes les 6 heures pour constituer l’image globale de l’atmosphère servant de point de départ aux modèles.
📍 En réalité, le point de départ d’un modèle n’est jamais parfaitement juste : on ne dispose pas d’observations au mètre près ni à chaque seconde. La “photo” initiale de l’atmosphère est donc toujours une reconstruction plus ou moins précise, selon la densité et la qualité des observations disponibles à ce moment-là.
La succession rapide des cycles d’observation, d’assimilation et de post-traitement permet ainsi de réaligner en permanence les modèles sur la réalité observée, en particulier lorsque la situation devient instable.
Observations VS prévisions : comment en tirer le meilleur parti en agriculture ?
En agriculture, observations et prévisions se complètent mais ne servent pas aux mêmes usages :
- Les observations donnent une image fidèle de l’instant présent et constituent un socle historique solide (cumuls de pluie, températures, humidité, etc.). Elles permettent de comprendre ce qui s’est réellement passé sur une parcelle et d’appuyer les décisions avec des données traçables.
- Les prévisions offrent une projection du futur proche. Elles sont précieuses pour anticiper : programmer un chantier, organiser la main-d’œuvre, planifier un traitement ou encore un apport d’irrigation.
👉 Autrement dit : les observations sécurisent le passé et le présent, les prévisions préparent l’avenir. L’agriculteur a besoin des deux, selon qu’il cherche à constater ou à anticiper.
Ce que propose Weenat pour répondre à ces besoins
Données mesurées
Température du sol et de l’air, humidité du sol, pluviométrie, rayonnement, vitesse/direction du vent, EC, etc.
Données calculées
Données météo spatialisées : pluie, température, hygrométrie, vent, ETP, rayonnement, point de rosée
Weenat est expert en solutions agro-météo depuis 2014. Proche des besoins du monde agricole, nous accompagnons chaque jour agriculteurs, techniciens et structures collectives dans leurs décisions météo-sensibles, du champ jusqu’au territoire.
A l’échelle de la parcelle, nous mettons ainsi à disposition :
- Une gamme de capteurs connectés (station météo, sonde d’humidité du sol, capteur de température/gel, etc.) pour observer et mesurer en continu ce qui se passe sur la parcelle.
- Une application mobile et web qui centralise les observations et les croise avec des prévisions météo fiables, afin d’aider à piloter l’irrigation, la protection phytosanitaire ou encore la gestion des stades phénologiques.
A l’échelle territoriale, Weenat propose Météo Vision, une solution unique de météo spatialisée qui s’appuie sur des données d’observations terrain. Plus de 40 paramètres météorologiques (accessibles en observations et en prévisions) pour alimenter les modèles agronomiques, anticiper les risques et accompagner les décisions stratégiques et opérationnelles des coopératives, négoces et autres structures météo sensibles.
