Sciences · Terre et climat
Comment fonctionnent les prévisions météo
Une prévision météo est calculée par des modèles numériques qui simulent l’atmosphère à partir de millions d’observations. Elle est fiable à environ 5 jours, utile jusqu’à 10 jours, et son horizon gagne environ un jour par décennie.
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Prévoir le temps consiste à résoudre les équations de la physique de l’atmosphère, à partir d’un état initial le plus précis possible. C’est l’un des plus gros consommateurs de calcul informatique au monde. En France, la prévision est assurée par Météo-France, établissement public créé en 1993 et héritier de la Météorologie nationale. Pour la différence entre temps qu’il fait et climat, voir différence entre climat et météo.
Les trois étapes d’une prévision
1. Observer
Chaque jour, des dizaines de millions de mesures sont collectées dans le monde et échangées entre services météorologiques dans le cadre de l’Organisation météorologique mondiale :
| Source | Ce qu’elle mesure |
|---|---|
| Stations au sol | Température, humidité, pression, vent, pluie |
| Radiosondages | Profils verticaux, mesurés par des ballons lâchés en général deux fois par jour |
| Satellites | Températures, humidité, nuages, vents, à l’échelle du globe |
| Radars de précipitations | Localisation et intensité des pluies en temps réel |
| Avions de ligne | Vent et température le long des trajets |
| Bouées et navires | Conditions sur les océans |
Les satellites fournissent aujourd’hui la très grande majorité des données assimilées par les modèles.
2. Assimiler
Les observations sont irrégulières, imparfaites et incomplètes. L'assimilation de données les combine avec une prévision précédente pour construire l’état initial le plus probable de l’atmosphère, en tout point d’une grille en trois dimensions.
3. Calculer
Un modèle numérique découpe l’atmosphère en millions de mailles et applique les lois de la mécanique des fluides et de la thermodynamique pour calculer, pas de temps après pas de temps, l’évolution du vent, de la température, de la pression et de l’humidité. Les phénomènes plus petits que la maille (nuages, turbulence) sont représentés de façon simplifiée.
Les principaux modèles
| Modèle | Organisme | Couverture | Usage |
|---|---|---|---|
| ARPEGE | Météo-France | Globe | Prévisions à quelques jours |
| AROME | Météo-France | France et environs | Maille d’environ 1,3 km, orages et phénomènes locaux |
| IFS | Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) | Globe | Référence mondiale à moyenne échéance |
| GFS | Service météorologique américain (NOAA) | Globe | Données librement accessibles |
Le CEPMMT, organisation intergouvernementale fondée en 1975 et basée à Reading, au Royaume-Uni, produit des prévisions considérées parmi les meilleures au monde.
Le chaos et la prévision d’ensemble
En 1963, le météorologue américain Edward Lorenz a montré que l’atmosphère est un système chaotique : une infime différence dans l’état initial finit par produire des évolutions totalement différentes. Il l’a popularisé en 1972 par l’image de l'« effet papillon ». Cette sensibilité fixe une limite théorique à la prévision déterministe, estimée à environ deux semaines.
Pour en tenir compte, les services météo calculent des prévisions d’ensemble : des dizaines de simulations partant d’états initiaux légèrement différents. Si elles convergent, la prévision est fiable ; si elles divergent, l’incertitude est grande. C’est de là que viennent les indices de confiance et les probabilités.
Quelle fiabilité ?
| Échéance | Fiabilité typique |
|---|---|
| 1 à 3 jours | Très bonne pour les températures et la situation générale |
| 4 à 5 jours | Bonne |
| 6 à 7 jours | Correcte, utile pour les tendances |
| 8 à 15 jours | Tendances seulement |
| Au-delà | Prévisions saisonnières : probabilités d’un mois ou d’une saison plus chaud ou plus sec que la normale |
Selon une étude publiée dans Nature en 2015 par des chercheurs du CEPMMT et de l’OMM, la qualité des prévisions progresse d’environ un jour par décennie : une prévision à 6 jours y était aussi précise qu’une prévision à 5 jours dix ans plus tôt. Les orages localisés, le brouillard et les pluies intenses restent les phénomènes les plus difficiles à prévoir avec précision.
Une histoire récente
| Date | Étape |
|---|---|
| 1854 | Après une tempête qui coule des navires français en mer Noire pendant la guerre de Crimée, Le Verrier lance en France un réseau d’observations télégraphiques |
| 1922 | Lewis Fry Richardson tente la première prévision numérique, calculée à la main |
| 1950 | Première prévision numérique réussie sur l’ordinateur ENIAC, à Princeton |
| 1960 | Lancement de TIROS-1, premier satellite météorologique |
| 2001 | Lancement de la carte de vigilance de Météo-France, après les tempêtes de 1999 |
| Années 2020 | Arrivée de modèles fondés sur l’apprentissage automatique |
Depuis 2023, des modèles d'intelligence artificielle, entraînés sur des décennies de données passées, rivalisent avec les modèles physiques pour certaines échéances, pour un coût de calcul bien moindre. Le CEPMMT a mis en service un modèle de ce type en 2025. Ils restent toutefois dépendants des observations et de l’assimilation des modèles classiques (voir intelligence artificielle).
La vigilance météo
La carte de vigilance de Météo-France signale les dangers pour les 24 à 48 heures suivantes, par département, avec quatre couleurs :
| Couleur | Signification |
|---|---|
| Vert | Pas de vigilance particulière |
| Jaune | Phénomènes habituels mais potentiellement dangereux pour certaines activités |
| Orange | Phénomènes dangereux : se tenir informé et suivre les conseils |
| Rouge | Phénomènes dangereux d’intensité exceptionnelle : vigilance absolue |
Elle concerne le vent violent, les pluies-inondations, les crues, les orages, la neige et le verglas, la canicule, le grand froid, les avalanches et les vagues-submersion.
Questions fréquentes
Pourquoi les applications météo donnent-elles des prévisions différentes ?
Parce qu’elles n’utilisent pas toutes le même modèle, la même résolution ni le même traitement des données. Beaucoup d’applications gratuites affichent directement des sorties brutes de modèles globaux, sans expertise de prévisionniste.
Peut-on prévoir le temps à un mois ?
Pas au jour près. Au-delà de deux semaines, on ne peut donner que des tendances probabilistes sur des moyennes, par exemple la probabilité qu’un mois soit plus chaud que la normale.
Les dictons météo sont-ils fiables ?
Certains traduisent des observations réelles à court terme, comme le ciel rouge du soir lié à l’arrivée d’air sec par l’ouest. Les dictons calendaires, comme ceux qui prédisent le temps de quarante jours à partir d’une seule date, n’ont pas de valeur prévisionnelle démontrée.