La pluie à l’échelle de la parcelle

Elles sont l’un des nouveaux modèles économiques de ce siècle. Les start-ups, jeunes entreprises naissantes à l’essor fulgurant, développent aussi des outils et/ou produisent des données à destination de l’agriculture. Weather Measures, basée à Clermont-Fd est spécialisée dans la production de données météo (plu- viométrie, vent, évapotranspiration…), à l’échelle de la parcelle.

Une météo de très haute précision

Weather Measures est une toute jeune entreprise d’à peine trois ans d’âge. Pourtant, elle compte déjà dans ses clients Limagrain, Axéréal, l’INRA, des éditeurs d’Outils d’Aide à la Décision, des Cuma, des Chambres d’agriculture (Loiret, Drôme…) et plus récemment Cristal Union.

La start-up est en passe de devenir leader dans son domaine, la production de données météorologiques, grâce à sa vision : « des millions d’informations sont plus précises qu’une seule ».

Weather Measures collecte en effet toutes les infos météorologiques présentent dans l’Open Data(*) et produites par différentes structures nationales (Météo France) et internationales. À celles-ci, elle ajoute les analyses de stations météo et radars privés (Limagrain par exemple), ainsi que les données de ses propres radars installés dans la Limagne (Aubière, Chappes et Pardines) et en Beauce. A ces millions de chiffres en pagaille, l’équipe de la start-up clermontoise applique un algorithme mathématique. De cette mystérieuse équation naît une information, fiable à 95%, sur la pluviométrie, l’ensoleillement, la vitesse du vent, jusqu’à l’évapotranspiration d’une culture, à l’échelle d’une parcelle de 4 ha.

« Les relevés pluviométriques produits actuellement s’appuient sur une seule source de données. A Weather Measures, nous optimisons la précision en recoupant toutes les infos existantes. Nous fournissons ainsi l’exacte quantité de pluie qu’il est tombé sur une parcelle donnée, même après un orage » explique Emmanuel Buisson, directeur technique.

Vers l’agriculture de précision

Ces informations ultraprécises sont employées par les acteurs agricoles pour affiner leurs conseils à leurs adhérents et développer des Outils d’Aide à la Décision.

« En ajoutant des données agronomiques à de telles informations, vous pouvez établir, par exemple, des cartes de prédiction de stade sur une culture ou les risques sanitaires dans une parcelle précise ou un lot de parcelles. Ou encore, avec le calcul de l’évapotranspiration, une coopérative peut donner des conseils de pilotage de l’irrigation. D’autres encore les utilisent pour la logistique des moissons. »

La prochaine étape de la start-up clermontoise est de produire un algorithme de prévision du gel, 6 à 8 heures avant que ce dernier n’ait lieu. Elle travaille également sur un service de prévision météo. Au lieu de s’appuyer sur un seul et unique modèle prédictif, les équipes de la start-up « challengeront » plusieurs modèles produits en France, en Allemagne, aux Etats-Unis ou encore au Canada, afin de déterminer lequel est le plus précis, dans une situation donnée.

*Open data, information publique brute, qui a vocation à être librement accessible et interprétable informatiquement.