Frédéric Thual
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La solution prédictive déployée par Weenat aurait permis de diviser par deux le nombre d’erreur de précision de plus de 3°, d'être plus précis jusqu’à 30% sur les prévisions minimales et de prédire 70% des situations de gel quarante-heures à l’avance,...
Weenat
S'il y a bien longtemps que l'oreille n'est plus prêtée aux seules belles paroles des présentateurs Météo, le regard se porte aujourd'hui vers les données exhumées par les datas scientists et les relevés de Météo-France. Dans le monde d'après, là où les gels printaniers à répétition se font dévastateurs, le spécialiste de l'agronomie de précision Weenat vient de lancer Weefrost. Un outil basé sur l'intelligence artificielle pour enrichir et affiner les relevés fournis par Météo-France, concentrés sur de larges zones plus que sur des parcelles.
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« Weenat a développé un réseau de capteurs connectés et d'interfaces vers les utilisateurs du secteur agricole, et nous, nous étions des spécialistes de la data et de l'utilisation d'algorithmes mathématiques pour valoriser les informations recueillies », explique l'instigateur de Weefrost, qui doit permettre aux viticulteurs et arboriculteurs de mieux prédire les risques de gel quatre jours à l'avance : « ou du moins de leur permettre de prendre des décisions en connaissance de cause. Et d'identifier vers quelles parcelles déployer les moyens de lutte car de toute façon, ils ne peuvent pas tout sauver », précise-t-il. Selon une étude statistique menée en interne, les prévisions classiques à J+2 se trompent en effet de 2°C en moyenne, avec des erreurs supérieures à 3°C dans 25% des cas. « Et le phénomène s'aggrave quand on s'intéresse aux situations de gel printanier. Pour une zone donnée, on constate en moyenne que près de 50% des situations de gel ne sont pas prévues par les modèles météo classiques, et que 22% des alertes de gel sont de fausses alertes », observe Emmanuel Buisson.
Frédéric Thual
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