Météo 2.0 : 10 000 stations virtuelles pour anticiper le climat en Iran

Une start-up iranienne de technologie spatiale, Samtivo, a annoncé avoir traité 30 années de données météorologiques pour créer un réseau de 10 000 stations virtuelles couvrant l’ensemble du pays. Cette plateforme innovante utilise l’intelligence artificielle, avec des modèles de réseaux neuronaux formés quotidiennement, pour fournir des prévisions météorologiques sur 15 jours et des analyses climatiques historiques détaillées. L’objectif est de répondre aux besoins critiques de secteurs clés comme l’agriculture, où 85% des pertes sont liées aux conditions météorologiques, l’énergie et la gestion des crises.

Le système, qui traite 50 paramètres météorologiques par heure pour chaque point, génère des cartes interactives permettant de surveiller des indicateurs comme la sécheresse (indice SPI). Il intègre également un module d’alerte précoce pour les phénomènes météorologiques destructeurs, capable d’émettre des avertissements classés par niveaux (jaune, orange, rouge) jusqu’à 72 heures à l’avance pour près de 1 000 secteurs géographiques. Déjà utilisée par le fonds d’assurance agricole, la plateforme est conçue pour être flexible et interopérable avec d’autres sources de données.

Pour pallier le manque de données de terrain, cruciales pour la validation des modèles, Samtivo a commencé à déployer son propre réseau de stations météorologiques physiques, télécontrôlables et compatibles avec divers capteurs. Une application mobile destinée aux agriculteurs et aux touristes est également en développement pour un lancement prévu dans deux mois. Ces outils visent à réduire significativement l’impact économique des aléas climatiques, qui sont à l’origine de 22% des accidents de la route et de 70 à 75% des incidents dans le secteur de l’énergie.