Comment ces chiffres sont produits

Un post-traitement du modèle physique, pas un remplacement

L'IA ne produit pas une prévision de zéro : elle corrige celle du modèle physique officiel.

Chaque jour à 06 h UTC, le pipeline récupère la prévision physique de référence pour chaque station, puis un modèle de post-traitement appris sur l’historique de cette même station en corrige la sortie sur les 48 heures à venir.

Pour la hauteur significative de houle, cette référence n’est pas la même partout : cinq modèles de vagues sont comparés station par station — Météo-France (MFWAM), ECMWF WAM, DWD EWAM et GWAM, NCEP GFS-Wave — et celui qui prévoit le mieux le site devient sa référence. C’est donc au meilleur des cinq que l’IA est confrontée, pas à un modèle choisi une fois pour toutes ; le modèle retenu est nommé sur le tableau et sur chaque page de station. Pour le niveau d’eau, la référence est une analyse harmonique de marée.

Le modèle de post-traitement lui-même est choisi automatiquement, station par station, à l’entraînement, et son identité est nommée au même endroit que la référence physique. Trois familles existent : un gradient boosting (histogram gradient boosting, « hgb »), une régression linéaire régularisée (« ridge »), ou un gradient boosting distinct par tranche d’échéance — 1 à 12 h, 13 à 24 h, 25 à 48 h (« hgb-per-lead »). Une station qui tourne en ridge n’est pas une station où le modèle a échoué à faire mieux : c’est le plancher de comparaison du projet, la régression linéaire captant déjà le gain sur cette station sans qu’un modèle plus sophistiqué y ajoute quoi que ce soit de mesurable. Le nom du modèle n’est publié que lorsqu’il est identifiable ; à défaut, aucun n’est inventé et rien ne s’affiche à sa place.

Le modèle prend en entrée la prévision physique elle-même, l’erreur récente de cette prévision face aux observations, et un forçage de vent 10 m. Pour les marégraphes, il ne prédit que le résidu — l’écart entre l’observation et l’harmonique — et le niveau publié est reconstitué en « harmonique + résidu prédit ».

Le lendemain, la prévision émise la veille est confrontée aux observations réellement arrivées, et l’erreur absolue moyenne du jour est calculée pour l’IA comme pour la physique, sur exactement les mêmes points. Rien n’est réécrit après coup : une journée sans observation exploitable reste marquée comme manquante et n’entre dans aucune moyenne.

Tous les horodatages du scoreboard, de son API et de ses graphiques sont en UTC.

Une station qui ne gagne rien ne publie aucun chiffre d’IA

Une station n'est publiée que si le modèle y gagne au moins 5 % de MAE sur la prévision physique. Les autres restent affichées, sans chiffre.

Sous ce seuil, le modèle ne trouve pas de signal exploitable dans les données actuelles pour cette station. Elle reste listée sur le scoreboard, suivie, et sans chiffre d’IA — la retirer rendrait les autres invérifiables. Le tableau du scoreboard nomme celles qui sont actuellement dans ce cas, et l’indique sur chaque ligne.

Une station peut aussi passer le seuil tout en portant une réserve supplémentaire : le modèle n’y bat pas sa propre baseline une fois celle-ci débiaisée. Son gain affiché est alors d’abord une constante retirée à la prévision physique, pas du savoir météo-océanique. Ces stations sont signalées comme telles, sur le tableau comme sur leur page de détail.

Ce que ces chiffres ne valent pas encore

Quatre réserves qui portent sur le gain affiché lui-même. Elles sont mesurées, pas rhétoriques.

D’où viennent les données

Les attributions ci-dessous sont des obligations de licence attachées aux données utilisées, pas des remerciements.

Afficher le verdict d’une station sur votre propre site

Un badge compact, en iframe, avec la MAE 7 jours de la station et un lien vers sa page de détail sur le scoreboard. La ligne d’attribution sous le badge fait partie du code à copier : un lien placé à l’intérieur de l’iframe reste, pour un moteur de recherche, un lien de notre site vers lui-même — seul celui posé dans votre page signale la source.

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