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.
Accédez à des prévisions météorologiques horaires et journalières jusqu’à 15 jours à l'avance, en une seule requête API. Que ce soit pour un lieu précis ou une zone personnalisée, intégrez facilement ces données dans vos applications, tableaux de bord ou processus automatisés.
Utilisez une latitude et une longitude pour obtenir des prévisions sur une localisation précise.
Obtenez des prévisions précises pour un lieu spécifique (exploitation agricole, chantier, capteur…).
Testez instantanément l’API avec des coordonnées et intégrez-la en quelques minutes.
Des données horaires pour un point donné, idéales pour les alertes et la planification opérationnelle.
import requests
response = requests.get(
"https://api.frogcast.com/api/v1/forecast/",
params={
"latitude": 50.3494,
"longitude": -4.7051,
"horizon": 21600,
"time_step": 60,
"field_format": "short_name",
"fields": "t2m,t2m_p00,t2m_p10,t2m_p20,t2m_p30,t2m_p40,t2m_p50,t2m_p60,t2m_p70,t2m_p80,t2m_p90,t2m_p100"
},
headers={"Authorization": "Token YOUR_API_KEY"}
)
data = response.json()
# Response includes base field + all quantiles (p00 to p100)
# Example: [{"timestamp": "...", "t2m": ..., "t2m_p00": ..., ...}, ...]
print(data)
const response = await fetch(
'https://api.frogcast.com/api/v1/forecast/?' +
new URLSearchParams({
latitude: 50.3494,
longitude: -4.7051,
horizon: 21600,
time_step: 60,
field_format: 'short_name',
fields: 't2m,t2m_p00,t2m_p10,t2m_p20,t2m_p30,t2m_p40,t2m_p50,t2m_p60,t2m_p70,t2m_p80,t2m_p90,t2m_p100'
}),
{
headers: { 'Authorization': 'Token YOUR_API_KEY' }
}
);
const data = await response.json();
// Response includes base field + all quantiles (p00 to p100)
// Example: [{"timestamp": "...", "t2m": ..., "t2m_p00": ..., ...}, ...]
console.log(data);
library(httr)
library(jsonlite)
response <- GET(
"https://api.frogcast.com/api/v1/forecast/",
query = list(
latitude = 50.3494,
longitude = -4.7051,
horizon = 21600,
time_step = 60,
field_format = "short_name",
fields = "t2m,t2m_p00,t2m_p10,t2m_p20,t2m_p30,t2m_p40,t2m_p50,t2m_p60,t2m_p70,t2m_p80,t2m_p90,t2m_p100"
),
add_headers(Authorization = "Token YOUR_API_KEY")
)
data <- fromJSON(content(response, "text"))
# Response includes base field + all quantiles (p00 to p100)
# Example: [{"timestamp": "...", "t2m": ..., "t2m_p00": ..., ...}, ...]
print(data)
Délimitez une zone géographique avec plusieurs coordonnées, notre API agrège les données météo sur l’ensemble de la région.
Analysez l’impact météo sur une zone étendue, et non plus sur un point unique.
Centralisez les prévisions pour plusieurs sites, parcelles, parcs solaires ou zones d’infrastructure.
Alignez les données météo avec vos zones d’activité réelles pour une planification plus efficace.
import requests
# Define polygon coordinates
polygon_coords = "49.24,2.5,49,3,48.8,2.9,48.5,2.5,48.6,2,49,1.7" # lat1,lon1,lat2,lon2,...
response = requests.get(
"https://api.frogcast.com/api/v1/forecast_polygon/",
params={
"polygon": polygon_coords,
"time_step": 60,
"horizon": 21600,
"fields": "10m_gust",
"data_format": "records",
"field_format": "short_name",
"compute_mode": "stats"
},
headers={"Authorization": "Token YOUR_API_KEY"}
)
data = response.json()
print(data)
// Define polygon coordinates
const polygonCoords = "49.24,2.5,49,3,48.8,2.9,48.5,2.5,48.6,2,49,1.7"; // lat1,lon1,lat2,lon2,...
const url = new URL('https://api.frogcast.com/api/v1/forecast_polygon/');
url.searchParams.set('polygon', polygonCoords);
url.searchParams.set('time_step', '60');
url.searchParams.set('horizon', '21600');
url.searchParams.set('fields', '10m_gust');
url.searchParams.set('data_format', 'records');
url.searchParams.set('field_format', 'short_name');
url.searchParams.set('compute_mode', 'stats');
const response = await fetch(url.toString(), {
headers: { 'Authorization': 'Token YOUR_API_KEY' }
});
const data = await response.json();
console.log(data);
library(httr)
library(jsonlite)
# Define polygon coordinates
polygon_coords <- "49.24,2.5,49,3,48.8,2.9,48.5,2.5,48.6,2,49,1.7" # lat1,lon1,lat2,lon2,...
response <- GET(
"https://api.frogcast.com/api/v1/forecast_polygon/",
query = list(
polygon = polygon_coords,
time_step = 60,
horizon = 21600,
fields = "10m_gust",
data_format = "records",
field_format = "short_name",
compute_mode = "stats"
),
add_headers(Authorization = "Token YOUR_API_KEY")
)
data <- fromJSON(content(response, "text"))
print(data)
Notre API météo se connecte facilement à vos outils existants. Utilisez le Playground pour générer automatiquement vos requêtes, puis copiez-collez le code (ou l’URL) directement dans vos applications pour accéder instantanément aux données météo dont vous avez besoin.
Réponses en moins de 100 ms, disponibilité garantie supérieure à 99,7 %
Intégration intuitive, compatible avec tous les langages
400 requêtes API offertes dès la création de votre compte
Nous combinons les meilleurs modèles météo mondiaux avec des données de terrain. Nos ingénieurs et météorologues surveillent en permanence la performance des modèles et interviennent là où l’automatisation et l’apprentissage automatique ne suffisent pas.
FROGCAST agrège une large gamme de données géospatiales issues de plus de 25 modèles de prévision numérique (NWP) fournis par les principales agences météorologiques internationales. Chaque modèle couvre des dynamiques régionales et des résolutions temporelles différentes.
Tous ces modèles sont prétraités et pondérés en fonction de leurs spécificités et de leurs performances réelles and their real-world performance , zone par zone. Si un modèle s’avère moins performant dans une région ou une saison donnée, son influence est automatiquement réduite.
Cette approche multi-modèles permet de compenser les erreurs individuelles et d’offrir des prévisions significativement plus fiables.
Nos algorithmes de machine learning mettent à jour en continu la pondération entre les modèles partout dans le monde, pour suivre leur évolution et garantir la meilleure précision possible.
Nous collectons et analysons en permanence des mesures recueillies sur le terrain (température, précipitations, vitesse du vent, etc.) issues de stations d’observation réparties dans le monde entier.
Ces données réelles sont comparées en continu aux prévisions de chaque modèle. Cette analyse permet de déterminer, pour chaque point du globe et chaque variable météo, quels modèles offrent les meilleurs résultats.
Si un modèle sous-estime systématiquement les précipitations dans une région, ce biais est identifié et son poids dans notre mix est ajusté en conséquence. La réalité du terrain alimente en permanence le système, améliorant ainsi la qualité des prévisions au fil du temps.
Les modèles globaux perdent souvent en précision dans les zones complexes : côtes, montagnes ou villes denses. Là où la résolution standard montre ses limites, nous pouvons déployer le modèle WRF (Weather Research and Forecasting) model pour des prévisions régionales ultra-précises.
Avec une résolution pouvant atteindre 1 km, le WRF capture les phénomènes atmosphériques locaux et les microclimats que les modèles globaux ne détectent pas, améliorant significativement la précision des prévisions.
Chez FROGCAST, nous repoussons les limites de l’intelligence météorologique pour proposer des prévisions alliant précision inégalée et pertinence opérationnelle. En combinant des technologies de pointe, des méthodes scientifiques avancées et une expertise métier éprouvée, nous sommes en mesure de fournir des données fiables, exploitables et adaptées aux besoins les plus exigeants.
L’exécution simultanée de plus de 25 modèles météo et l’intégration de données d’observation au sol génèrent des volumes de données colossaux.
C'est pourquoi nous avons conçu une infrastructure capable de collecter, stocker, traiter et diffuser ces informations en temps réel. Notre équipe, appuyée par des technologies de machine learning, harmonise ces ensembles de données massifs pour produire des prévisions cohérentes et ultra-fiables.
De plus, toutes les prévisions FROGCAST sont archivées. Cet historique nous permet d’effectuer des analyses approfondies et d’améliorer en continu la performance de nos modèles.
Nos algorithmes de machine learning agissent en permanence sur 2 fronts :
Les pondérations sont mises à jour quotidiennement, rendant le système toujours plus précis à chaque nouveau cycle de prévision.
La météo est par nature incertaine. Mais cette incertitude, une fois quantifiée, devient un levier stratégique. Nos prévisions probabilistes couvrent l’ensemble des scénarios météo possibles, offrant une vision bien plus complète que les prévisions déterministes classiques. Pour chaque variable météo, nous fournissons 11 quantiles en plus de la valeur moyenne.
L’écart entre ces quantiles reflète la diversité des scénarios et le degré de confiance des modèles. En estimant la probabilité de chaque issue, vous prenez des décisions plus éclairées et gérez les risques liés à la météo avec une meilleure efficacité.
Des données météo haute résolution, spécialement conçues pour les usages professionnels. Avec une couverture mondiale, des mises à jour régulières et une granularité spatiale poussée, FROGCAST vous fournit tout ce dont vous avez besoin pour vos analyses, automatisations et décisions opérationnelles.
Jusqu’à 15 jours
1 heure
Jusqu’à 1 km (WRF)
Jusqu’à 8×/jour
Mondiale
+25 modèles & terrain
FROGCAST vous propose une gamme complète de paramètres météorologiques, conçus pour répondre aux besoins spécifiques de chaque secteur d’activité. Que vous œuvriez dans l’énergie, l’agriculture, la logistique ou la gestion d’infrastructures, nos données s’adaptent à vos exigences. Toutes les variables incluent 11 quantiles (p0–p100).
Humidité relative
Température de l’air (minimale, maximale, moyenne)
Précipitations (intensité, cumul)
Pression atmosphérique
Vitesse & direction du vent
Rayonnement solaire & UV
L’incertitude météo n’impacte pas tous les secteurs de la même manière. Avec FROGCAST, obtenez la précision dont vos opérations ont vraiment besoin.
Aucune carte bancaire requise | Sans engagement
Conçue aujourd’hui pour anticiper demain, FROGCAST vous donne les clés pour prendre des décisions éclairées, en couvrant l’intégralité de vos besoins liés à la météo.
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 : 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 de 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.
Oui, les prévisions de FROGCAST sont jusqu’à 2,6 fois plus précises que les modèles nationaux individuels. Une performance obtenue en agrégeant plus de 25 modèles NWP et en ajustant en continu leur poids en fonction de leurs résultats réels, zone par zone. Si un modèle est moins performant dans une région ou une saison donnée, son influence est automatiquement réduite.
Voir le benchmark : Consultez notre comparaison détaillée avec les modèles nationaux pour comprendre comment FROGCAST offre une précision supérieure, quelle que soit la région ou la saison.
Dans la plupart des cas, ces deux valeurs sont proches, mais elles divergent lorsque la distribution des scénarios possibles est déséquilibrée. Un exemple pratique, si un événement extrême (comme une pluie diluvienne) est peu probable mais possible, la moyenne sera tirée vers le haut par ce scénario rare, tandis que la médiane restera ancrée sur le scénario le plus probable.
Utilisez la moyenne lorsque vous devez optimiser une valeur attendue sur le long terme (par exemple, la prévision de la production d’énergie). Utilisez le p50 lorsque vous avez besoin du scénario le plus représentatif pour planifier une opération ponctuelle.
Pour la gestion des risques, ni l’une ni l’autre ne suffit seule. La vraie valeur des prévisions probabilistes réside dans la combinaison des deux avec l'ensemble des quantiles: l’écart entre p10 et p90 indique l’ampleur de l’incertitude. Tandis que l’écart entre la moyenne et la médiane révèle si cette incertitude est symétrique ou penchée vers un extrême.
Une prévision déterministe vous donne une seule valeur. Une prévision probabiliste vous donne toute la gamme des résultats probables avec des niveaux de confiance associés.
FROGCAST fournit 11 quantiles par variable, donc au lieu de savoir que la température de demain sera de 18 °C, vous savez qu’il y a 90 % de chances qu’elle se situe entre 15 °C et 21 °C, ce qui est bien plus utile pour la prise de décision opérationnelle.
Oui ! Inscrivez-vous et recevez 400 requêtes API gratuites immédiatement. Aucune carte bancaire requise. Une excellente façon d’explorer notre service, de tester des requêtes dans le Playground et de découvrir comment des données météo ultra-précises peuvent soutenir vos projets ou votre activité.
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