WeatherNext 3 : le modèle météo de Google passe à une prévision par heure et à 5 km

Google DeepMind et Google Research ont présenté le 3 septembre 2026 WeatherNext 3, la nouvelle version de leur modèle mondial de prévision météo par IA. Il alimente depuis ce jour-là la météo affichée dans la recherche Google, l'application Gemini et Google Maps. Pour les entreprises, c'est surtout la mise à disposition des données qui mérite attention.

Ce qui change par rapport à WeatherNext 2

La version précédente travaillait sur une grille de 25 km, par pas de six heures. Selon Google, WeatherNext 3 :

• apprend à partir d'observations en temps réel, dont les images brutes des satellites géostationnaires, au lieu de dépendre surtout des sorties des modèles physiques classiques ;
• produit une nouvelle prévision chaque heure, là où les modèles entraînés sur ces sorties subissent un décalage de six heures ;
• descend à 5 km pour la température et l'humidité en surface, 10 km pour les autres variables de surface, et reste à 25 km pour les variables d'altitude comme le vent.

Le modèle fournit aussi le vent à 100 mètres, utile pour estimer la production d'une éolienne, la couverture nuageuse et le rayonnement solaire en surface, ainsi que les trajectoires de cyclones.

Les chiffres annoncés

Ils viennent de Google et sont tous formulés en « jusqu'à » :

• sur la pluie, aux premières échéances, jusqu'à 60 % de mieux face au produit satellitaire IMERG de la NASA, jusqu'à 30 % face au réseau de radars MRMS et jusqu'à 10 % face aux pluviomètres ;
• à un jour et plus, des prévisions de pluie jusqu'à 50 % plus précises, les gains les plus forts concernant les régions où la prévision était la moins fiable.

Google s'appuie par ailleurs sur les classements en direct de la société Brightband, présentés comme une évaluation indépendante, pour qualifier son modèle de plus précis à ce jour.

Ce qu'il faut garder en tête

• L'article scientifique lié à l'annonce est déposé sur arXiv. Le billet ne dit pas qu'il a été relu par des pairs.
• Aucune moyenne n'est publiée, seulement des maxima. Le billet ne donne ni l'échéance maximale de prévision, ni de tarif.
• IMERG, cité comme référence de comparaison, fait aussi partie des données d'entraînement pour la pluie.
• Google précise que les prévisions officielles, les alertes et les consignes de sécurité doivent venir des services météorologiques nationaux.

Accès pour les entreprises

Les données sont interrogeables dans BigQuery et Earth Engine, téléchargeables en masse depuis Google Cloud Storage, et servies par l'API météo de Google Maps Platform. Il n'y a pas de modèle à installer. Un site de démonstration, Weather Lab, affiche les prévisions en temps réel.

Notre lecture

Pour une PME française de l'énergie, de l'agriculture, du transport ou de l'événementiel, WeatherNext 3 est une source de plus à mettre en concurrence, pas un remplaçant de Météo-France. La bonne méthode consiste à comparer pendant quelques semaines, sur ses propres sites, cette prévision à celle déjà utilisée et aux mesures réelles : un gain « jusqu'à 50 % » à l'échelle mondiale ne dit rien d'un parc solaire en Occitanie. Il faut aussi chiffrer le coût des requêtes dans Google Cloud avant de s'engager, puisque le billet n'en parle pas, et ne jamais utiliser ces données pour une décision de sécurité.