Les conditions et prévisions météo jouent un rôle clé dans chaque prise de décision au cours de l’itinéraire cultural. Les conditions sont-elles bonnes pour labourer et semer ? Y a-t-il un risque maladie ou ravageur ? À quel moment pulvériser pour garantir une efficacité et une protection maximale ? Quand est-ce que mes plantes ont besoin d’être irriguées ? Les données météo guident chacune de vos décisions et ont un impact déterminant sur vos rendements. 

Vous avez besoin à la fois de relevés météo précis et locaux et de prévisions météo fiables afin d’optimiser vos prises de décisions relatives à la météo. Focalisons nous ici sur les données de prévisions. 

L'intégration des modèles de prévisions

Les modèles de prévisions météorologiques sont des outils puissants qui observent et transforment les données collectées par diverses sources – stations météo, satellites, radars, ballons-sondes, avions et navires – en prévisions météorologiques. 

De nombreux sites et modèles de prévisions sont à votre disposition et fournissent des informations souvent différentes, rendant parfois vos prises de décisions compliquées.

La performance d’un modèle dépend des paramètres sur lesquels il est optimisé et c’est impossible pour un modèle d’être précis dans toutes les situations et paramètres. Chaque modèle possède donc ses avantages et ses limites. Leur fiabilité peut varier selon la région, la mesure ou encore l’horizon de temps. Par exemple, un modèle peut être très précis pour prédire la température moyenne d'une région, mais moins performant pour anticiper les épisodes de gelées nocturnes. 

💡 Sencrop intègre une vingtaine de modèles météo utilisés par des acteurs principaux de la météo agricole. On retrouve notamment GFS, ICON, Arome ou encore Arpege. Vous pouvez consulter ces différents modèles et les comparer en un clin d'œil grâce à notre comparateur de modèle.

L'analyse des données de prévisions par Sencrop

Au-delà de la manière de construire un modèle de prévision météorologique, ce qui nous intéresse, c’est la pertinence et la précision des informations qu’ils fournissent. 

💡 Chez Sencrop, nous analysons les données de nos stations et celles prédites par les modèles météo afin de calculer l’erreur statistique entre les valeurs observées et les prévisions et obtenir des informations sur la performance de chaque modèle, sur chaque station. Pour ce faire, nous bénéficions d’un grand observatoire d'évènements météo à travers notre parc de station.

Aujourd'hui  notre parc se compose de plus de 35 000 stations météo connectées, nous conférant une vision globale et précise des relevés territoriaux. Il s’agit du plus grand réseau de stations météorologiques en Europe.

Chaque semaine, ce sont donc plus de 7 milliards de données de prévisions météo et plus de 21 millions de relevés horaires Sencrop qui sont analysées. En analysant quotidiennement tous les modèles nous arrivons donc à prendre du recul sur les performances des modèles et évaluer leur précision. 

Pour que vous puissiez facilement accéder à cette information, nous vous proposons dans l’application Sencrop un classement des modèles par ordre de fiabilité et par type de mesure. Ce classement est individuel, pour votre localité.

L'algorithme des prévisions Sencrop

Nous allons encore plus loin, en vous proposant une agrégation automatique et continue des modèles de prévisions les plus fiables pour votre localité et pour chaque donnée météo. L’objectif ? Simplifier votre manière de consommer les données de prévisions et de vous permettre d’avoir toujours accès, simplement et rapidement, aux prévisions les plus fiables possibles.

💡 Comment ça fonctionne ? Nous réalisons une agrégation des classements présentés précédemment. Nous sélectionnons donc le top 1 dans le classement pour chaque métrique (température, pluviométrie, hygrométrie, vent) et pour chaque horizon. L’horizon est le temps qui sépare la prévision de l'observation, ce qui nous permet d’avoir un classement différent et de s’adapter à la difficulté de prédire loin dans le temps.

Ainsi, le modèle de prévision utilisé dans vos prévisions Sencrop peut être différent pour chaque métrique. Et le modèle utilisé pour une même métrique peut être différent pour les différents horizons de temps.

Grâce à cette visualisation, nos utilisateurs gagnent en moyenne 15% de fiabilité sur leurs prévisions, ce qui n’est pas négligeable quand on sait à quel point la météo est cruciale dans le domaine agricole. 

Il est donc probable qu’il y ait autant de prévision Sencrop que de station, en fonction des résultats.

Bien sûr, la météo reste imprévisible, mais avec Sencrop vous gagnez du temps et gagnez en confiance pour vos prises de décisions quotidiennes.

Découvrez les prévisions Sencrop

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