Comment anticipons-nous la météo jusqu'à 12 mois à l'avance ?

Le principe en une phrase

Cette distinction est importante. Quand vous consultez la météo à 5 jours, vous obtenez une prévision réelle issue des modèles numériques de l'atmosphère. Quand vous consultez une date dans 4 mois, vous obtenez une estimation statistique basée sur ce qui s'est passé aux mêmes dates les années précédentes, ajustée par les tendances actuelles des modèles saisonniers.

Nos sources de données

Toutes nos données météo proviennent d'Open-Meteo, une API open-source qui agrège les réanalyses ERA5 du Centre Européen de Prévision Météorologique à Moyen Terme (ECMWF), ainsi que les modèles opérationnels de Météo-France (ARPEGE/AROME), du DWD allemand et de la NOAA américaine.

Pourquoi ERA5 ?

ERA5 est la réanalyse de référence mondiale : elle reconstruit l'état de l'atmosphère heure par heure depuis 1940, à une résolution de 31 km, en assimilant toutes les observations disponibles (satellites, radiosondages, stations au sol). C'est la base de données utilisée par les chercheurs en climatologie pour établir des normes.

Notre fenêtre d'analyse couvre les 10 dernières années (10 dernières années). C'est délibéré : inclure des données plus anciennes introduirait un biais de refroidissement croissant avec le changement climatique, rendant les estimations moins représentatives des conditions actuelles.

Trois niveaux selon l'horizon temporel

La fiabilité d'une estimation météo diminue avec la distance temporelle. Nous l'indiquons explicitement dans l'interface via un badge d'horizon. Voici ce que chaque niveau signifie réellement.

Comment fonctionne le score ?

Le score sur 10 synthétise les conditions météo en fonction de votre activité. Il n'est pas universel : une bonne météo pour une journée plage n'est pas la même que pour du ski. Quatre critères sont pondérés différemment selon le profil sélectionné.

Importance relative par profil

Les quatre facteurs sont pondérés selon une calibration propre à chaque profil, reflétant l'importance relative de chaque critère dans le confort ressenti pour cette activité. À titre indicatif, voici comment les priorités s'articulent :

● = faible priorité · ●●●●● = priorité dominante. Les poids exacts sont issus d'une calibration interne et ne sont pas divulgués.

Plages de température idéales

Chaque profil définit une plage de température optimale. En dehors de cette plage, le sous-score température diminue progressivement.

Verdicts

Le score final est converti en verdict qualitatif : Idéal (≥ 8.0/10), Favorable (6.5–7.9/10), Acceptable (4.5–6.4/10), Défavorable (< 4.5/10). Ces seuils sont identiques pour tous les profils.

Score de référence annuel par destination

Pour les destinations du catalogue (fiches climatiques), chaque mois de l'année dispose d'un score de référence distinct du score de l'application. Ce score reflète l'attractivité climatique intrinsèque du mois, indépendamment de tout profil d'usage.

Trois niveaux de saison

Chaque mois est d'abord classé selon son caractère saisonnier global : recommandé, intermédiaire ou à éviter. Cette classification tient compte de la réalité locale au-delà des seules données numériques — par exemple, une destination tropicale en saison des pluies reste différente d'une destination nordique en hiver.

Calibration multi-critères

À l'intérieur de chaque niveau, les mois sont différenciés par une analyse combinée du confort thermique, des précipitations et de l'ensoleillement, calibrée sur 10 ans de données ERA5 (10 dernières années). La pondération de ces critères et les fonctions de confort utilisées sont issues d'une calibration interne.

Spécificités climatiques locales

Certains régimes climatiques requièrent un traitement adapté. Les destinations à forte saisonnalité de mousson (Asie du Sud-Est, Afrique de l'Est) font l'objet d'un ajustement : la saison humide, bien que statistiquement défavorable, reste souvent voyageable grâce à des pluies courtes et intenses. Ce contexte est intégré dans la classification saisonnière de ces destinations.

Correction saisonnière ECMWF

Lorsque l'horizon est entre J+8 et J+210, la climatologie historique est ajustée par les signaux d'anomalie du modèle saisonnier ECMWF. Ce mécanisme fusionne progressivement les données historiques avec les tendances projetées, en traitant différemment la température, les précipitations et le vent selon leur prévisibilité respective à moyen terme.

L'objectif est de détecter les écarts significatifs par rapport à la normale — une saison anormalement humide, un hiver plus doux que la moyenne — sans prétendre à la précision d'une prévision court terme.

Précision indicative du modèle

Ce que notre outil ne fait pas

Nous préférons être clairs sur les limites plutôt que de les minimiser.

• Pas de microclimats. La résolution spatiale d'ERA5 est de 31 km — les variations locales (vallées, côtes, altitude) ne sont pas capturées. Une station balnéaire peut différer de 5°C de la ville voisine.
• Pas de changement climatique modélisé. Notre fenêtre de 10 ans intègre partiellement le réchauffement récent, mais n'extrapole pas les tendances futures. Les projections à 2030+ dépassent notre périmètre.
• Pas de correction saisonnière ECMWF au-delà de 7 mois. Au-delà de J+210, le modèle saisonnier ECMWF n'a plus de valeur prédictive significative. Nous affichons alors un profil climatique historique basé sur 10 ans de données — toujours utile pour planifier, mais sans ajustement de tendance saisonnière.
• Les événements extrêmes ne sont pas prévisibles. Cyclones, tempêtes exceptionnelles, canicules historiques — ces événements rares ne sont pas représentés dans les statistiques moyennes.
• Pas de données horaires au-delà de J+7. Pour les dates futures, nous affichons un profil journalier horaire indicatif, pas des prévisions heure par heure.

Questions fréquentes