Ces ballons IA battent les prévisions météo des gouvernements : voici comment

Une nouvelle outil de prévision météo par IA vient de sortir aujourd’hui. Développé par la startup WindBorne Systems, il propose des prédictions plus fréquentes et plus justes sur les variables clés que le système leader mondial créé par les gouvernements européens. Cette avancée vient d’une amélioration majeure : la façon dont les données des capteurs sont intégrées dans les modèles d’apprentissage profond.

DES ÉTUDIANTS DE STANFORD CRÉENT UNE STARTUP POUR RÉVOLUTIONNER LA MÉTÉO

Fondée en 2019 par d’anciens étudiants de Stanford, WindBorne a commencé par concevoir un meilleur ballon météo. L’idée ? Vendre des données météo. Mais en 2022, avec l’arrivée des modèles de prévision météo par IA, l’équipe a compris qu’elle pouvait créer son propre modèle et capturer encore plus de valeur.

WEATHERMESH-6 : LE MODÈLE QUI DÉFIE LES AGENCES EUROPÉENNES

WindBorne vient de lancer la sixième version de son modèle, WeatherMesh-6. Selon l’entreprise, ce modèle est plus précis que les prévisions traditionnelles et celles produites par l’Organisation européenne pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF). Pour les météorologues, l’ECMWF est la référence mondiale en matière de prévisions météo précises.

WeatherMesh-6 génère une prévision toutes les heures, contre toutes les six heures pour les modèles traditionnels. Sa résolution atteint désormais 3 kilomètres en Europe et dans l’est des États-Unis, là où la qualité des données est la meilleure.

L’IA RAPIDE, MAIS LES MODÈLES TRADITIONNELS RESTENT PLUS PRÉCIS SUR LE LONG TERME

Les prévisions météo traditionnelles reposent sur des modèles physiques complexes qui nécessitent des supercalculateurs coûteux et prennent beaucoup de temps à exécuter. Les modèles d’IA, comme ceux développés par des startups ou des laboratoires comme Google DeepMind, sont plus rapides, mais pour l’instant, ils n’ont pas encore une résolution aussi fine ni ne prédisent aussi bien sur de longues périodes.

Pourtant, l’IA météo progresse à toute vitesse et est déjà utilisée par des agences gouvernementales majeures dans le monde. Des chercheurs travaillent à l’intégrer dans les systèmes qui agrègent les données météo et produisent les prévisions publiques.

400 BALLONS EN VOL PERMANENT POUR CAPTURER LES DONNÉES

WindBorne se distingue par une combinaison unique : elle construit à la fois ses modèles et collecte ses propres données. L’entreprise fait voler environ 400 ballons équipés de capteurs en permanence. Ces ballons sont lancés depuis 15 sites répartis dans le monde. Les progrès de son modèle actuel viennent d’améliorations dans la façon dont les données collectées par les ballons sont intégrées dans les algorithmes.

L’ECMWF DOMINE GRÂCE À SA MAÎTRISE DE L’ASSIMILATION DES DONNÉES

La supériorité de l’ECMWF s’explique par sa maîtrise de l’assimilation des données. Ce processus consiste à transformer des milliers de relevés de capteurs disparates en une image complète et exploitable par une machine. Pour l’instant, les modèles météo par IA dépendent encore des jeux de données produits par l’ECMWF et par la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) américaine.

WindBorne et d’autres organisations travaillent à intégrer directement les données dans leurs modèles. Joan Creus-Costa, responsable de l’IA chez WindBorne, explique que l’ingestion directe des données de ses ballons et d’autres sources est la clé des améliorations de la nouvelle version de WeatherMesh. Il a fallu un an d’ajustements et de réorganisation du modèle basé sur transformers pour que le système produise ces prévisions sans perdre en stabilité.

UN MODÈLE QUI PEUT SE PASSER DES DONNÉES DE L’ECMWF

« Quand nous avons commencé à faire de l’assimilation des données, nous dépendions encore beaucoup de l’ECMWF, raconte John Dean. Aujourd’hui, je prédis que si nous supprimions les conditions initiales de l’ECMWF, nous ferions quand même de très bonnes prévisions. »

UNE COLLISION AVEC UN AVION QUI A FAIT SCANDALE

L’entreprise a connu un incident en 2025 : un avion de United Airlines a percuté l’un de ses ballons. Bien que l’avion ait subi des dommages mineurs, personne n’a été blessé. WindBorne avait respecté les réglementations américaines sur la taille maximale de ses capteurs. Depuis, l’entreprise utilise le système de surveillance aérienne mondial ADS-B pour déplacer ses ballons et éviter les collisions avec les avions. L’objectif ? Réduire au maximum les risques d’un nouvel accident.

Correction : Cet article avait mal rapporté l’utilisation de l’ADS-B par WindBorne. L’entreprise surveille le trafic aérien et déplace ses ballons pour éviter les avions, mais n’a pas encore équipé ses capteurs de transpondeurs ADS-B.

DES DONNÉES VENDUES À LA NOAA ET À L’ARMÉE AMÉRICAINE

WindBorne a levé 25 millions de dollars en financement venture et affiche une valorisation de 85 millions de dollars en 2024. L’entreprise vend ses données de ballons à la NOAA, où elles sont utilisées dans le système américain de prévision météo, ainsi qu’à l’US Air Force et à l’US Navy. WindBorne vend aussi ses prévisions à des investisseurs et des traders de matières premières. Pourtant, le PDG John Dean précise que l’entreprise reste concentrée sur le Développement de ses modèles et de son infrastructure de données plutôt que sur des produits commerciaux. La raison ? L’évolution rapide de la façon dont les gens consomment l’information météo.

L’AVENIR : DES PRÉVISIONS PAR AGENTS IA, PAS PAR DES APPLICATIONS

« Je ne veux pas investir une équipe entière dans la construction d’un produit SaaS si, dans deux ans, les gens veulent accéder à l’information météo via un agent, explique Dean. » L’entreprise mise donc sur ses modèles et ses données, plutôt que sur une application grand public.