La startup américaine ClimaCell utilise les ondes de millions d’appareils mobiles à travers le monde afin de collecter des données pour ses prévisions météo. L’entreprise affirme que son modèle délivre une fiabilité accrue de 60 % par rapport aux méthodes traditionnelles.

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    La météorologie est une science complexe et malgré de nombreuses améliorations au fil des années, la précision n'est pas toujours au rendez-vous. L'un des problèmes est le manque de données, qui fausse les simulations. Les météorologuesmétéorologues collectent des données notamment grâce aux radars, et utilisent tout un réseau de capteurscapteurs dans des stations météo réparties à travers le globe, et des satellites spécialisés.

    Cependant, ce maillage se révèle insuffisant et cela affecte la qualité des prévisions. Le 14 avril dernier, les météorologues avaient prévu tout au plus quelques centimètres de neige pour la ville de Chicago aux États-Unis. Au final, ce sont plus de 13 centimètres qui sont tombés, paralysant la ville avec notamment plus de 700 vols annulés. Il s'agissait du deuxième jour le plus enneigé dans l'histoire de la ville si tard dans la saisonsaison. Seule une startup baptisée ClimaCell avait prévu la sévérité de cette tempêtetempête de neige.

    La startup ClimaCell exploite les informations de qualité des signaux provenant de centaines de milliers de mobiles afin d’établir des prévisions 60 % plus fiables qu’avec les pratiques habituelles. © ClimaCell, YouTube

    Un réseau de millions de sondes à travers le monde

    Cette entreprise, fondée à Boston en 2015, affirme atteindre une précision dans ses prévisions bien au-delà de celle des autres centres de météorologiemétéorologie. Pour ce faire, en plus des sources habituelles de données, la firme collecte des données obtenues via les opérateurs, à partir de millions de smartphones et autres appareils mobiles à travers le monde. En analysant la qualité des signaux émis par ces appareils, elle peut déterminer les conditions météo au sol, comme la qualité de l'airair ou le niveau de précipitationsprécipitations.

    ClimaCell combine également les images des caméras de surveillance pour peaufiner encore davantage le niveau de précision. Ceci lui permet de se vanter sur son site web d'utiliser 500 millions de nouveaux capteurs, et ses prévisions seraient de 60 % plus fiables que celles des autres centres météorologiques.

    Une meilleure prévision des catastrophes météorologiques

    La startup vient d'ouvrir un centre de recherche dans la ville de Boulder au Colorado, afin de créer un modèle mathématique pour transformer les observations des téléphones mobiles en données météo exploitables directement par une simulation. Grâce aux données obtenues depuis des millions d'appareils, ClimaCell obtient une image beaucoup plus détaillée des conditions locales. Le modèle de prévision peut ensuite cibler une région spécifique et se focaliser sur un type de météo avec des mises à jour d'une fréquence qui peut être déterminée par l'abonné.

    ClimaCell entend vendre ses services aux entreprises affectées par la météo, comme les fournisseurs d'électricité qui pourront prévoir le rendement des éolienneséoliennes et des panneaux solaires. La startup s'intéresse également à la prévision des catastrophes naturellescatastrophes naturelles qui peuvent avoir d'importantes répercussions en vies humaines, mais également coûter beaucoup d'argentargent aux entreprises. La firme a testé son modèle en Israël sur une période de trois mois pendant d'importantes inondationsinondations. Selon Luke Peffers, chef de l'équipe de recherche à Boulder, « nous avons fait un super boulot en comparaison avec les jauges de pluie du service météorologique israélien ».