Le vendredi 14 novembre 2025, Arnaud Monges, météorologue chez PredictWind, a présenté nos trois nouveaux modèles météorologiques mondiaux — PWAi, AIFS et ICON — et a fourni un aperçu technique de haut niveau sur la prévision par IA, la validation, la physique du modèle et les conditions initiales.

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Vous trouverez ci-dessous les réponses aux sept questions les plus fréquemment posées :

Les modèles météorologiques traditionnels partent des conditions initiales, c'est-à-dire d'une image détaillée de l'atmosphère obtenue par satellite, stations météorologiques, avions, bouées et radars. Des modèles comme GFS, ECMWF , ICON, UKMO et PW utilisent ensuite des équations physiques pour simuler l'évolution du temps. Les modèles d'intelligence artificielle, tels que AIFS, fonctionnent différemment : au lieu de résoudre des équations, ils apprennent des tendances à partir d'immenses ensembles de données historiques et appliquent ces connaissances aux conditions initiales actuelles pour générer une prévision.

Le modèle propriétaire PWAi de PredictWind va plus loin en combinant les atouts des modèles ECMWF , AIFS, Fengwu et GraphCast au sein d'une prévision unique et optimisée. Il offre un pas de temps d'une heure pour les trois premiers jours et obtient d'excellents résultats lors des tests de validation, notamment pour les prévisions à court et moyen terme sur de vastes zones géographiques. PWAi est un modèle clé à comparer au sein de la suite PredictWind pour identifier un consensus entre différentes prévisions.

Il n'existe pas de règle absolue quant au modèle le plus précis, car la fiabilité des prévisions varie selon les conditions météorologiques, le relief, le lieu et la période de l'année. La méthode la plus fiable consiste à utiliser les modèles à la plus haute résolution disponibles et à comparer leurs résultats afin d'identifier les points de convergence. Il est également essentiel de vérifier les conditions réelles en observant la situation sur l'eau, en consultant les données des stations météorologiques en temps réel et en utilisant l'outil de validation PredictWind. La comparaison de plusieurs modèles, étayée par des observations concrètes, vous apportera toujours la plus grande confiance.

Dans de nombreuses régions, PWAi affiche des performances exceptionnelles et surpasse souvent AIFS à court terme, grâce à sa combinaison des ECMWF , AIFS, Fengwu et GraphCast pour créer une prévision unique et optimisée. AIFS demeure un modèle performant, notamment pour les prévisions à moyen terme et la description détaillée de la structure des tempêtes, et les deux modèles apportent des informations précieuses. Leur utilisation conjointe offre la vision d'ensemble la plus fiable.

Les modèles d'IA apprennent des tendances météorologiques passées ; par conséquent, les événements très inhabituels ou sans précédent peuvent s'avérer plus difficiles à gérer pour eux. Pour les systèmes extrêmes typiques, comme la plupart des cyclones et des ouragans, les modèles d'IA tels que AIFS sont plus performants que les modèles physiques traditionnels comme l' ECMWF . Cependant, face à un événement véritablement inhabituel et hors de leur zone de distribution, les modèles d'IA risquent de rencontrer davantage de difficultés. PWAi contribue à réduire ce risque en combinant les informations de plusieurs modèles fiables, ce qui permet d'obtenir de meilleures performances lors de phénomènes météorologiques extrêmes. Enfin, comme toujours, lorsque des conditions extrêmes sont possibles, il est préférable de comparer les prévisions de l'IA avec celles ECMWF , du GFS, de l'UKMO, d'ICON et des outils GMDSS de PredictWind afin d'obtenir une vision d'ensemble la plus claire possible.

Vous pouvez consulter les heures de mise à jour de tous les modèles directement sur le site web et l'application PredictWind. Sur le site web, l'heure de la prochaine mise à jour s'affiche sous vos zones de prévision. En survolant cette zone, vous verrez la liste complète des heures de mise à jour pour chaque modèle. Dans l'application PredictWind, les heures de mise à jour sont affichées au même endroit : sous vos zones de prévision dans le menu principal et sur chaque page de prévision. En appuyant sur cette zone, vous verrez toutes les heures de mise à jour des modèles. Pour une explication plus détaillée, vous pouvez également consulter l'article « Heures de mise à jour des prévisions » ici .

Nous envisageons de développer un modèle de vagues basé sur l'IA ; cependant, le projet n'en est qu'à ses balbutiements et nous n'avons pas encore réalisé d'étude de faisabilité approfondie. Par conséquent, nous ne pouvons pas dire si ni quand il verra le jour. Il s'agit néanmoins d'un projet qui nous intéresse assurément.

Quand on parle de « haute résolution », on fait référence au niveau de détail du modèle de prévision dans l'espace et le temps. Un modèle haute résolution utilise une grille beaucoup plus fine (par exemple, environ 1 à 8 km entre les points de données au lieu de plusieurs dizaines de kilomètres) et des intervalles de temps plus courts. Il peut ainsi « voir » des phénomènes à plus petite échelle comme les brises de mer, les virages des vents côtiers, les entonnoirs de vent dans les chenaux et les grains localisés, que les modèles à résolution plus grossière ont tendance à lisser. En pratique, cela se traduit par des prévisions plus précises du vent, de la pluie, des vagues et des courants dans les zones où vous naviguez, notamment près des côtes. Pour en savoir plus et visionner une courte vidéo explicative, consultez cet article du Centre d'aide.
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