Chez FROGCAST nos prévisions météo s'appuient sur les dernières avancées technologiques pour vous offrir : un large choix de paramètres atmosphériques, une couverture mondiale, une précision optimale et un service fiable. Pensé aujourd’hui pour anticiper demain, FROGCAST vous aide à prendre des décisions éclairées, en répondant à chacun de vos besoins en matière de météo.
FROGCAST agrège les données de plus de 20 modèles numériques du temps (NWP) issus des agences météorologiques nationales du monde entier.
Cette approche nous permet de saisir chaque spécificité régionale et de proposer des prévisions météo précises et fiables, peu importe votre position géographique, et ce, jusqu'à 15 jours à l'avance.
Dans les zones complexes à modéliser et où les modèles à haute résolution sont absents, nous exploitons également le modèle haute résolution WRF (Weather Research and Forecasting), capable d'analyser des phénomènes locaux avec une précision accrue (résolution jusqu’à 1 km).
Tous les modèles sont soigneusement pré-traités puis pondérés rigoureusement selon leurs spécificités (résolutions spatio-temporelles, horizons temporels, etc.) et leurs performances.
Cette approche multi-modèle nous permet de compenser les erreurs individuelles des différentes agences météorologiques, permettant ainsi une meilleure quantification de l'incertitude et, par conséquent, une amélioration continue de la performance de nos prévisions.
Nos algorithmes de machine learning mettent à jour en continu la pondération entre les modèles en tout point du globe afin de suivre leurs évolutions et de garantir la meilleure prévision FROGCAST possible.
Nous collectons et analysons en permanence des mesures sur le terrain (appelées données in situ) provenant de différents sites d'observation réparties dans le monde entier.
Ces données incluent des relevés précis comme la température, les précipitations ou la vitesse du vent, effectués directement sur place, là où des phénomènes météorologiques se produisent.
En comparant ces mesures réelles aux prévisions générées par nos différents modèles météo, nous évaluons en continu leur précision. Cette évaluation nous permet d' identifier, pour chaque point du globe et chaque variable météorologique, le modèle le plus performant.
Cette analyse est cruciale pour ajuster le poids / l’importance que nous attribuons à chaque modèle dans nos calculs.
Par exemple, si un modèle est plus fiable pour prédire les températures dans une région donnée, nous lui accorderons plus d’importance pour ce type de prévision.
Chez FROGCAST, nous repoussons les limites de l’intelligence météorologique pour offrir des prévisions qui redéfinissent la précision et la pertinenceGrâce à une combinaison unique de technologies innovantes, de méthodes scientifiques avancées et d’un savoir-faire éprouvé, nous sommes en mesure de fournir des données à la fois fiables, exploitables et adaptées aux exigences les plus pointues.
La puissance de nos prévisions repose sur des technologies Big Data de pointe, permettant de collecter, stocker, accéder, traiter et visualiser une immense quantité de données météorologiques.
FROGCAST exploite un large éventail de données géospatiales provenant de plus de 20 fournisseurs météorologiques de renommée mondiale tels que ECMWF et la NOAA. A cela s'ajoutent des prévisions numériques du temps (NWP), des observations satellites et des relevés de capteurs au sol.
Notre équipe, appuyée par des technologies Big Data, s'assure d'harmoniser ces vastes ensembles de données pour générer des prévisions cohérentes et fiables. L’archivage sur plusieurs années de toutes les données produites par Frogcast nous permet, quant à lui, de réaliser des évaluations détaillées et robustes, garantissant l’amélioration continue de nos modèles.
Pour les besoins plus spécifiques, Frogcast exploite un modèle régional appelé WRF (Weather Research and Forecasting), capable de réduire la résolution jusqu’à 1 km.
Ce modèle est optimisé pour les zones complexes à modéliser (reliefs, zones côtières, aérosols), fournissant des données locales d’une précision remarquable.
Il nous permet d’analyser les phénomènes locaux en détail, ce qui améliore la précision de nos prévisions.
L'incertitude est une caractéristique inhérente à la prévision météorologique. Notre solution répond à cette limitation en fournissant des prévisions probabilistes, qui offrent une vision plus nuancée et détaillée des conditions futures.
Pour chaque variable météorologique, un set de 11 quantiles complète la prévision FROGCAST. moyenne. Le niveau de dispersion entre ces quantiles illustre les différences entre les scénarios météo fournis par les modèles NWP (Numerical Weather Prediction). De cette façon, en estimant la probabilité d'occurrence d’un événement, Frogcast vous aide à prendre des décisions plus éclairées et mieux gérer les risques météorologiques pour vos activités.
La disponibilité croissante de données atmosphériques de haute qualité permet à FROGCAST d’utiliser des techniques d’apprentissage automatique (machine learning) au cœur de ses algorithmes, notamment pour :
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FROGCAST met à votre disposition une gamme complète de variables météorologiques, conçue pour répondre aux exigences spécifiques de divers secteurs d’activité. Que vous soyez dans l’énergie, l’agriculture, la logistique, ou encore la gestion d'infrastructure, vous trouverez les données adaptées à vos enjeux.
Avant
Des prévisions génériques et/ou imprécises, souvent inadéquates pour vos activités.
Avec FROGCAST
Combinaison optimale d’une vingtaine de modèles de prévision numérique du temps. Prévisions jusqu'à 2,6 fois plus précises que les modèles individuels des agences météo nationales.
Avant
Des écarts fréquents entre les prévisions et la réalité sur le terrain.
Avec FROGCAST
Données provenant de sources réputées et vérifiées. Solution utilisée sur plus de 14 000 sites répartis dans le monde.
Avant
Aucune prise en compte de l’incertitude : prévisions statiques, souvent imprécises dans des situations critiques.
Avec FROGCAST
Intégrez des prévisions probabilistes : des intervalles de confiance construits à partir de 11 quantiles (par variable météo) vous aident à quantifier objectivement l’incertitude et à prendre de meilleures décisions.
Avant
Intégration API laborieuse et formats de données parfois non-standardisés.
Avec FROGCAST
L'API Frogcast ne nécessite aucun développement. Elle suit les standards REST, utilise le format JSON pour coder les objets et s'appuie sur HTTPS pour la sécurité. Intégration en quelques clics.
Avant
Des approximations dû à une faible granularité des caractéristiques topographiques.
Avec FROGCAST
Post-traitement des variables liées à l'altitude à partir des données topographiques à 90 m pour une précision optimale pour capturer les variations locales.
Avant
Des prévisions incomplètes et de faible résolution qui rendent difficile une prise de décision.
Avec FROGCAST
Accédez à des prévisions globales jusqu'à 15 jours à l'avance, mises à jour 8 fois par jour, avec des données haute résolution jusqu'à 1 km grâce au modèle WRF.
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