Si les pluies sont indispensables (et parfois attendues), elles sont aussi, et de plus en plus souvent avec le changement climatique, la source de dégâts majeurs pour les biens et les personnes. A défaut de pouvoir maîtriser la nature, on peut aujourd'hui mieux appréhender ces épisodes météorologiques violents et surtout les anticiper pour mieux en gérer les risques. Mais pour être opérationnels et utiles, ces services d'alerte doivent être précis à la fois dans le temps et dans l'espace, ce que les ressources actuelles des analyses météorologiques classiques ne permettent pas aux plans techniques et économiques. D'où le développement de solutions nouvelles, portées notamment en France par quelques PME innovantes.
Anticiper la grêle
Exemple avec la startup Selerys qui a développé une solution permettant d'identifier les orages qui présentent un risque de grêle. Sa technologie, baptisée SkyDetect, met en œuvre un radar bande X, à ondes courtes, capable de couvrir très précisément un rayon de 30 km pour scruter les nuages et les "expertiser". Le logiciel va décrypter les images des nuages en provenance de l'antenne radar, analyser la forme, l'aspect, l'évolution, la vitesse de déplacement et une série de paramètres.
Cette analyse, base de données à l'appui, sert à déduire le risque que cette cellule orageuse dérive et soit la source d'une pluie de grêle sur une parcelle donnée.
La pluviométrie de précision par la combinaison de données multi-sources
Le radar bande X est aussi à l'origine des services développés par une autre startup, Weather Measures, qui s'intéresse au volume d'eau contenu dans les nuages. Ce radar lui permet de suivre les lames d'eau sur les 30 km de rayon de portée et savoir précisément ce qui est tombé et à quel endroit. De la même manière, cette technologie permet de prévoir l'arrivée de la pluie avec précision avec quelques heures d'avance et donc d'aider à la prise des décisions professionnelles. C'est notamment dans le domaine agricole que Weather Measures a d'ailleurs initié son activité, très utile pour savoir quand et ou irriguer, ou décider de traiter une parcelle, ou pas, avec un produit fertilisant ou phytosanitaire.
Mais cette offre technologique, basée sur les radars bande X, reste relativement coûteuse et n'est pas toujours adaptée à tous les acteurs qui n'ont pas nécessairement besoin d'un maillage aussi précis. D'où le développement, depuis un peu plus d'un an, d'une série d'outils permettant de retraiter des données existantes provenant de multiples sources (non seulement des radars bande X mais aussi des radars de Météo France, des stations au sol, des satellites…). Weather Measures peut ainsi reconstituer les données brutes de la pluviométrie (et donc les cumuls de la pluviométrie sur une maille d'un km de côté) à partir des données dégradées des images radar open-data de Météo France.
Ecouter le signal radio pour entendre la pluie arriver
Le dernier entrant sur ce secteur de la prévision de l'alerte aux chutes de pluie développe pour sa part une approche technologique totalement différente, même si elle fait elle-aussi appel à une expertise en traitement algorithmique de données. HD Rain, startup toulousaine, s'appuie sur un principe physique, celui de l'atténuation par la pluie du signal radio émis par les satellites en direction des antennes paraboliques.
Cette approche présente, en outre, l'intérêt de pouvoir suivre un signal sur une longue distance en altitude (4 à 7 km). HD Rain a donc développé des algorithmes intelligents auto-apprenants (réseau neuronal) d'analyse et d'interprétation du signal. Ils sont intégrés dans un petit boîtier placé derrière la parabole de réception télé. En couplant et croisant les données de plusieurs de ces boîtiers, HD Rain est alors en capacité de spatialiser de manière dynamique un épisode pluvieux et de le qualifier en intensité.
