Sencrop fait évoluer son application de prévisions météo, en intégrant trois nouvelles fonctionnalités. Ces dernières utilisent des outils de machine learning pour enrichir les prévisions météorologiques. S’appuyant sur les données recueillies par les 35 000 stations météo installées dans les parcelles agricoles, l’application compare les modèles météorologiques, comme Météoblue, GFS40 (opéré par National Weather Service), HRMN5 (opéré par MetOffice), Arpege11 et Arome (opérés par Météo France), ainsi que les prévisions qui en découlent et en évalue la fiabilité.
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Un classement évolutif selon la fiabilité
La première fonctionnalité regroupe sur un seul graphique l’ensemble des prévisions des différents modèles météorologiques (jusqu’à 40), pour une lecture et une comparaison simplifiées des prévisions par type de mesure (pluviométrie, température, hygrométrie, vitesse du vent). La deuxième fonctionnalité classe les modèles par fiabilité pour chaque type de mesure. Ce classement est évolutif en fonction de la localisation et du moment de l’année où l’agriculteur le consulte. La troisième fonctionnalité établit un best of en générant un modèle composite agrégeant automatiquement les prévisions les plus fiables avec une visibilité jusqu’à six jours.
