La plupart des services météo reposent sur un seul modèle global. Nous apprenons au machine learning à combiner les meilleurs du monde, à les corriger avec des données locales — et à continuer de corriger, toutes les dix minutes.
Le ML choisit le meilleur de plus de 40 modèles pour chaque situation et chaque lieu.
Modèles régionaux à géographie détaillée et orographie 3D.
Corrections de nowcasting toutes les 10 minutes, minute par minute là où ça compte.
Quatre couches, une seule chaîne : un multimodèle appris par machine, notre propre modèle régional, des corrections IA par emplacement et un nowcasting en temps réel. Chaque couche alimente la suivante — et l'ensemble alimente vos modèles appliqués.
La plupart des services affinent un seul modèle global — leur plafond est donc la précision de ce modèle. Nous prenons le chemin inverse : notre machine learning étudie les erreurs historiques de chaque modèle dans chaque situation et chaque lieu météorologiques, puis les combine en une seule sortie qui élimine la plupart des biais. Aucun modèle unique n'est le meilleur partout ; le nôtre n'a pas besoin d'en être un.
Le multimodèle alimente nos propres modèles régionaux, qui augmentent la résolution et tiennent compte de la géographie locale et de l'orographie 3D. Là où des mesures de stations existent, une autre couche d'IA corrige la sortie pour les spécificités de ce lieu précis — et un météorologue professionnel de garde peut toujours intervenir.
La météo change vite, aussi nos sorties sont-elles corrigées en continu face aux mesures en direct des stations et des radars — la plupart des emplacements se rafraîchissent toutes les 10 minutes, minute par minute là où ça compte. Le même moteur combine ensuite la météo avec vos données internes pour construire des modèles appliqués : demande, fréquentation, sinistres, production.
“Aucun modèle météo unique n'est le meilleur partout. L'un gère bien les orages, un autre les inversions hivernales, un troisième les températures nocturnes. Le savoir-faire, c'est de savoir auquel se fier — pour ce lieu, cette variable, cette heure.”
Choisissez quelques-uns de vos emplacements — nous lancerons un back-test face à la source de données que vous utilisez aujourd'hui et vous montrerons la différence, chiffre par chiffre.
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