Intelligence artificielle, algorithmes… Les prévisions météo pour l’agriculture profitent-elles de ces récents progrès technologiques ? Météo France et l’Acta ont donné des pistes de réponse lors des rencontres nationales Agro Météo, le 29 janvier 2026, à Boé (Lot-et-Garonne). Certes, les mots « intelligence artificielle » sont dans toutes les bouches. Mais qu’apportent aujourd’hui les outils météo recourant à l’intelligence artificielle (IA) ? Retour sur les prévisions météo agricole et l’IA.
Des prévisions météo agricole plus rapides grâce à l’IA
Tout va vite avec l’IA. Alors si on fait un point en début 2026, voici ce que l’on peut en penser selon Météo-France.
Oui, l’IA peut et va améliorer les prévisions météo. Mais sur certains points. D’abord, pour une prévision donnée, elle permet un calcul plus rapide que les modèles « physiques » comme Arome et Arpège de Météo-France. Bénéfice pour l’agriculteur, un accès plus rapide à la prévision.
Ensuite, les prévisionnistes obtiennent d’ores et déjà de meilleurs modèles de prévisions aux échelles continentales grâce à l’IA. Un prérequis pour améliorer à l’avenir les prévisions à l’échelle agricole (quelques km²).
L’IA : un outil, pas une baguette magique
De plus, l’IA devrait apporter plus de précisions sur les prévisions concernant de nombreux paramètres (température, hygrométrie, pression, vent…). Mais l’IA butte sur des limites. Basée sur des mesures de phénomènes physiques, pas artificiels ceux-ci, elle dépend des données dont les météorologues l’alimenteront. Charge à eux de la nourrir avec des données de qualité et de l' »entraîner » pour la rendre la plus pertinente possible.
Néanmoins, les météorologues disent qu’il n’existera pas de prévisions parfaites, même avec IA. Notamment pour les « systèmes chaotiques », des phénomènes de fine échelle qui resteront trop difficiles à prédire. Les épisodes de pluies, d’orages, de gel et de grêle resteront difficiles à prévoir et à localiser.
L’intelligence artificielle accélère le calcul des modèles météorologiques. (©Météo-France)
Des perspectives encourageantes
Toutefois, l’IA sait modéliser des phénomènes locaux complexes. À conditions de disposer d’un nombre suffisant de données et d’étudier un nombre limité de paramètres.
Grâce à l’IA, Météo-France a par exemple significativement amélioré les prévisions de brouillard dans la vallée de Seine (89 % de prévisions correctes contre 68 % sans IA). Une application destinée au fret fluvial, mais qui donne une idée de ce que cela pourrait apporter en agriculture.
De nouvelles prévisions météo, même sans IA
Toutefois, la plupart des prévisions météorologiques s’appuient encore sur des modèles combinant études des phénomènes physiques et historiques des évènements. Certaines applications récentes continuent de se développer sur ces bases éprouvées.
L’application AléaPluie de l’Acta (Association de coordination technique agricole) en est un exemple éloquent. C’est un service de prévisions probabilistes de cumul de précipitations pour l’agriculture. Sur une carte de 18 km de résolution, l’appli AléaPluie estime les probabilités d’atteindre un certain seuil de cumul de précipitation dans les 7 à 14 jours à venir (sur ordinateur et smartphone).
AléaPluie estime les cumuls de précipitation dans les 7 à 14 jours à venir. (©Acta)
AléaPluie prévoit les cumuls de précipitations
Précision pour les passionnés de météo, AléaPluie recourt au modèle IFS-EPS proposé par l’ECMWF (Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme). Pour la profession agricole, ce service peut aider à décider de dates de semis.
Les premiers utilisateurs l’utilisent notamment pour évaluer le meilleur moment pour implanter le colza, opération pour laquelle la ressource en eau est limitante. Connaître un cumul de précipitation sous 15 jours autorise aussi une meilleure gestion des volumes d’irrigation.
Connaître l’estimation du cumul de pluie sous 7 à 14 jours aide par exemple à décider quand semer le colza. (©Entraid Médias)
Chaque modèle a ses limites
Néanmoins, l’Acta est consciente des limites actuelles d’AléaPluie, et prévoit des évolutions. L’outil s’appuie sur un modèle qui demeure une approximation de la réalité.
Les modèles physiques et historiques peinant à dresser des prévisions fiables au-delà de 7 jours, il faut prendre leurs informations comme des tendances globales. Pour la prédiction de phénomènes à court terme (quelques heures à 3 jours), recourir aux modèles de plus haute définition de Météo-France (Arome, Arpege) reste recommandé.
Pour plus d’information, retrouvez aussi ces essais sur www.entraid.com :
