La carte, même si elle est animée, semble figée : on regarde sa ville ou sa région et le pictogramme associé. On prévoit ou non une sortie, une activité de plein air et, le jour venu, c'est un tout autre temps. On peste devant la soi-disante incapacité de Meteo-France, on compare la météorologie à l'astrologie, etc ...

Deux raisons à cela :

1. La durée du bulletin : 2 mn pour évoquer le temps de toute une semaine, c'est très peu. Il y a un choix de fait.
2. L'approche résolument déterministe : c'est ce temps là qu'il fera. Je reviendrais plus tard sur le fameux "indice de confiance" que l'on voit pour les cartes à 3-4 jours d'échéances.

Pourtant, la meteorologie est tout sauf une science déterministe.
Prévoir le temps est d'une incroyable complexité. Ce n'est d'ailleurs pas un hasard si les plus puissants ordinateurs du monde tournent pour les calculs météo ! Si bien qu'il est impossible d'avoir une prévision fiable à 100% même pour les 24 prochaines heures. Dans tous les cas, ces calculs gigantesques restent des approximations.

Pensez simplement que la simple prise en compte du temps actuel (celui observé) est déjà aléatoire : on ne peut connaître les différents paramètres de pression, température, hygrométrie, etc partout et à toutes les altitudes : régions désertiques, océans, etc limitent les observations. Avec un état initial incomplet, on a encore moins de chance d'avoir une prévision exacte !
Car le temps qu'il fait en France dépend de ce qui se passe sur l'Atlantique Nord, le nord de l'Afrique et la Méditerranée, etc ...

Alors, comment sont réalisés les prévisions météo ?

A partir des observations, des équations de la dynamique des fluides, de la thermodynamique, etc, d'algorithmes complexes, de gros ordinateurs moulinent et rendent leurs verdicts. Pour que cela soit un peu plus parlant, ces résultats sont convertis en cartes et en diagrammes, le plus souvent très colorés. Et ces calculs sont périodiques, plusieurs fois par jours pour certains modèles. Car il y a aussi plusieurs modèles : algorithmes différents ou autres, chacun ont leurs spécificités, leurs forces et leurs faiblesses.
Pour corser le tout, pour chaque moulinage, on varie légèrement les observations. Dans le but de prendre justement en compte le manque d'observations (mers, déserts, pays où les infrastructures météos sont faibles, etc).
Au bout, après de longues heures, les ordinateurs émettent leurs projections : plusieurs scénarii sont possibles, plusieurs étant proches les uns des autres, d'autres isolés et éloignés.
Plus il y a de scénarii similaires, plus la probabilité que ce soit le bon est grande, mais ça reste relatif. Et encore faut-il interpréter les divergences entre chaque sortie des ordinateurs. Il faut donc non seulement connaître les divers scénarii mais aussi suivre leur évolution à chaque sortie des modèles.

Un travail de titan qui ne pourrait se faire sans l'aide des ordinateurs. En bout de chaine, il y a le prévisioniste, un humain qui, grâce à la lecture des modèles et à son expérience (très important l'expérience !) donnera son analyse du temps prévu.

Températures et pressions à 850 hPa sur l'Europe et l'Atlantique nord prévues par le modèle GFS dans deux jours. La France est au centre, légèrement en bas et à droite. Cette carte sera mise à jour automatiquement à chaque nouvelle sortie (ou run) du modèle.

Comme promis, je reviens sur l'indice de confiance qui apparaît lors des bulletins télévisés : il ne s'agit pas de la confiance de Meteo-France dans ses prévisions mais du dégré de probabilités du scénario proposé : un indice de 4/5 indique un scénario qui a une probabilité d'environ 80%, un indice de 2/4, une probabilité de 40%. Ce qui veut dire que tous les autres scénarii se partagent le pourcentage restant.

Alors voilà, Meteo-France préfère proposer l'unique scénario qui lui paraît le plus probable et d'alerter le cas échéant les populations qu'en cas de danger certain. C'est un choix pleinement respectable. Ici, dans la limite de mes compétences et de mes moyens, j'essaierai d'apporter une vision risquée, donc probabiliste, des prévisions météos.