Modèles numériques de prévision
Tous les modèles météo disponibles sur Météoview
Météoview agrège 15 modèles de prévision issus des plus grandes institutions météorologiques mondiales — des modèles NWP haute résolution aux derniers modèles d'intelligence artificielle et de qualité de l'air.
Météo-France
FranceService météorologique national français. Opère les modèles AROME et ARPÈGE, références pour la prévision à haute résolution sur la France et l'Europe.
AROME
Application de la Recherche à l'Opérationnel à Méso-Échelle
Modèle haute résolution phare de Météo-France. Excelle sur les phénomènes locaux : orages, brouillard, précipitations orographiques et vents côtiers. Référence pour les 0–48 h.
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ARPÈGE
Action de Recherche Petite Échelle Grande Échelle
Modèle global de Météo-France. Résolution variable : 5 km sur la France, jusqu'à 10 km selon les paramètres. Fournit les conditions aux limites d'AROME et couvre la planète entière.
AROME-PI
AROME — Partial Incremental (Rapid Update Cycle)
Version à mise à jour horaire d'AROME (RUC). Assimile les observations en continu pour des prévisions très court terme ultra-fraîches.
PIAF
Prévision Immédiate par Assimilation Fine
Modèle de nowcasting de Météo-France combinant assimilation radar et sorties AROME-PI. Produit des prévisions de précipitations très court terme à 1,3 km de résolution.
DWD
AllemagneDeutscher Wetterdienst – service météorologique allemand. Pionnier des modèles ICON à résolution kilométrique, publiés en open data.
ICON-D2
ICOsahedral Non-hydrostatic — Deutschland 2 km
Modèle haute résolution du DWD pour l'Allemagne et l'Europe centrale. Très précis sur la convection et les reliefs alpins. Complément idéal à AROME pour la Suisse et l'Autriche.
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ICON-EU
ICOsahedral Non-hydrostatic — Europe
Version européenne d'ICON couvrant l'ensemble du continent avec un horizon de 5 jours. Alimenté par le modèle global ICON de couverture mondiale.
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ICON-D2-RUC
ICON-D2 — Rapid Update Cycle
Variante horaire d'ICON-D2. Assimile en continu les observations de surface et radar pour des prévisions court terme très réactives.
MétéoSwiss
SuisseService météorologique suisse. Expert mondial de la prévision alpine, opère les modèles ICON-CH à résolution kilométrique sur les Alpes.
ICON-CH1
ICON — Swiss domain 1 km
Modèle à 1 km centré sur la Suisse et les Alpes. Référence pour la montagne : enneigement, isotherme 0°C, brouillard de vallée. 8 runs par jour pour une fraîcheur maximale.
ICON-CH2
ICON — Swiss domain 2 km
Version 2 km d'ICON-CH couvrant une zone plus large incluant l'Italie du nord, le sud-est de la France et l'Allemagne du sud. Même haute fréquence de mise à jour.
ECMWF
Centre intergouvernemental européenCentre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen Terme. Référence mondiale pour la prévision 3–10 jours, pionnier de l'IA appliquée à la météo et opérateur du service Copernicus CAMS (qualité de l'air).
IFS
Integrated Forecasting System
Modèle global de référence mondiale (open data à 0,25°/25 km). Reconnu comme le plus fiable à moyen terme (3–10 jours), il bénéficie du meilleur système d'assimilation de données au monde.
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AIFS
Artificial Intelligence Forecasting System
Modèle IA de l'ECMWF entraîné sur 40 ans de réanalyses ERA5. Produit des prévisions comparables à IFS à une fraction du coût de calcul, avec un horizon étendu à 15 jours.
CAMS
Copernicus Atmosphere Monitoring Service
Service de surveillance de l'atmosphère du programme Copernicus, opéré par l'ECMWF pour l'UE. Fournit des prévisions de qualité de l'air (O₃, NO₂, PM2.5, PM10, SO₂, CO) et de concentration en pollens et aérosols.
NOAA
États-UnisNational Oceanic and Atmospheric Administration. Publie les données GFS en open data mondial depuis les années 1980.
GFS
Global Forecast System
Modèle global américain en accès totalement libre. Couvre la planète entière jusqu'à 16 jours, mis à jour 4 fois par jour. Référence de l'open data météo.
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GraphCast
GraphCast (Google DeepMind · données GFS/NOAA)
Modèle IA développé par Google DeepMind, utilisant les données GFS de la NOAA comme conditions initiales. Basé sur un graph neural network, il surpasse IFS sur plusieurs scores de vérification.
Météoview
France · hébergé en SuisseModèles propriétaires combinant les meilleures sources mondiales et du post-traitement par apprentissage machine pour une précision inédite.
MVM
Météoview Model
Modèle de fusion Météoview. Combine les meilleures sorties NWP avec du post-traitement par apprentissage machine pour offrir la précision maximale à 1 km sur 8 jours.
Visualisez tous les modèles sur carte
Comparez AROME, IFS, GFS, ICON et GraphCast en temps réel sur notre carte météo interactive. Température, précipitations, vent — à la maille d'1 km.
Ouvrir la carte météo →Qu'est-ce qu'un modèle météo numérique ?
Un modèle de prévision numérique du temps (NWP — Numerical Weather Prediction) est un programme qui simulel'atmosphère en résolvant les équations physiques de la dynamique des fluides. À partir d'observations en temps réel (stations, radiosondages, satellites, radars), il calcule l'état futur de l'atmosphère heure par heure.
Chaque modèle se distingue par sa résolution spatiale (taille des mailles), son horizon de prévision, sa couverture géographique et les paramétrisations physiques employées pour les nuages et les précipitations. Les modèles à intelligence artificielle (AIFS, GraphCast) apprennent ces relations directement sur les données historiques, offrant des vitesses de calcul radicalement supérieures.
Météoview vous permet de comparer plusieurs modèles simultanément pour évaluer leur cohérence et mieux appréhender l'incertitude des prévisions.