1. Que veut dire “40 % de probabilité de pluie” ?
Mathématiquement, 40 % de probabilité de pluie veut dire :
Si on pouvait rejouer un très grand nombre de fois une situation météo semblable,
il pleuvrait dans environ 4 cas sur 10 à l’endroit et pendant la période considérés.
Plus concrètement, pour toi :
“40 % de pluie entre 14h et 17h à tel endroit” signifie :
→ 4 chances sur 10 que tu aies au moins une averse mesurable dans ce créneau,
→ 6 chances sur 10 que tu restes au sec sur toute la période.
Ce que ça ne veut PAS dire :
❌ “Il pleuvra pendant 40 % du temps entre 14h et 17h.”
❌ “Il pleuvra sur 40 % de la région.”
❌ “40 % de la carte sera bleue sur le radar.”
C’est une probabilité d’occurrence, pas une durée ni une surface.
2. D’où viennent ces probabilités ? Les grandes sources d’information
Pour calculer un % de pluie ou de neige, on mélange plusieurs ingrédients :
les modèles de prévision numérique (qui simulent l’atmosphère),
des prévisions d’ensemble (plusieurs scénarios),
des statistiques tirées de situations passées,
parfois la correction humaine des prévisionnistes.
2.1 Les modèles : “brut de calcul”
Un modèle numérique donne, pour chaque “case” de sa grille :
la quantité de pluie prévue (en mm),
la probabilité de précipitations,
la température,
la structure verticale de l’atmosphère (important pour la neige).
Mais un modèle seul donne plutôt :
“Il va tomber 3 mm de pluie dans cette zone entre 14h et 17h.”
Pas directement “40 %”.
Pour avoir un % de pluie crédible, on a besoin… de plusieurs scénarios.
3. Les prévisions d’ensemble : compter les scénarios “pluvieux”
C’est là que les prévisions d’ensemble entrent en jeu.
3.1 Le principe
Au lieu de faire tourner un seul modèle une seule fois, les centres météo :
font tourner plusieurs fois le modèle,
en changeant un peu :
les conditions initiales (mesures perturbées légèrement),
ou certains paramètres physiques.
On obtient, par exemple, 20 scénarios différents pour la même échéance.
Imaginons :
sur 20 scénarios,
8 donnent de la pluie ≥ 0,1 mm à ton point, entre 14h et 17h,
12 donnent pas de pluie.
On peut alors dire :
probabilité de pluie ≈ 8 / 20 = 40 %.
Voilà le cœur du système :
👉 on compte combien de scénarios “voient de la pluie” et on en fait un pourcentage.
3.2 Effet “voisinage”
Pour tenir compte des petites erreurs de position (pluie décalée de quelques km), les méthodes plus avancées regardent souvent :
non seulement la case exacte de ton point,
mais aussi un petit voisinage autour (quelques km).
Si une majorité de scénarios mettent de la pluie pas loin, la probabilité peut être augmentée, même si la case centrale n’est pas toujours pile touchée.
4. Les statistiques et la “calibration” des probabilités
Les centres météo et les applis ne se contentent pas de “compter les scénarios”.
Ils regardent aussi comment le modèle se comporte dans la vraie vie.
4.1 Exemple de calibration
On peut comparer, sur plusieurs années :
les probabilités de pluie annoncées,
ce qui s’est réellement passé (pluie observée ou non).
Idéalement :
parmi tous les jours où on a annoncé 40 % de pluie,
il doit avoir réellement plu environ 4 fois sur 10.
Si on constate :
qu’il pleut souvent plus que prévu pour 40 %,
→ on “corrige” le modèle pour augmenter légèrement les probabilités.qu’il pleut souvent moins que prévu,
→ on les diminue un peu.
Ce travail de calibration permet de rendre les probabilités plus fiables statistiquement.
4.2 Modélisation statistique (MOS, etc.)
Certaines méthodes (MOS, post-traitements statistiques) utilisent :
les sorties brutes des modèles,
les observations passées,
pour construire des formules statistiques qui donnent directement une probabilité de pluie/neige pour un lieu.
Exemple simplifié :
“Si le modèle prévoit tel type de situation + telle humidité + telle température,
alors, d’après l’histoire, il a plu 30 % du temps → on annonce 30 % de pluie.”
C’est une façon de corriger les tendances systématiques du modèle brut.
5. Cas particulier : comment calcule-t-on la probabilité de neige ?
Pour la neige, c’est un peu plus compliqué, car il faut :
qu’il y ait des précipitations,
que la température et la structure de l’atmosphère soient favorables à la neige.
5.1 Combinaison pluie + profil de température
Un modèle d’ensemble peut, pour chaque scénario :
dire s’il y a des précipitations,
donner les températures :
au sol,
à 850 hPa (environ 1 500 m),
dans les couches intermédiaires.
Pour chaque scénario, on peut tester :
Est-ce que l’air en altitude est suffisamment froid ?
Est-ce que la couche près du sol n’est pas trop chaude ?
Est-ce qu’il ne risque pas de se produire de la pluie verglaçante ou de la pluie/neige mêlées ?
Ensuite, on compte :
nombre de scénarios avec neige (au sol ou en l’air),
nombre total de scénarios.
Exemple :
10 scénarios sur 20 ont de la précipitation,
parmi eux, 6 sont assez froids pour de la neige,
→ probabilité de neige ≈ 6 / 20 = 30 %.
Selon les systèmes, la probabilité de neige peut être calculée :
comme la probabilité de précipitations neigeuses,
ou comme la probabilité que les précipitations tombant soient sous forme de neige.
5.2 Limite pluie / neige : zone très délicate
Dès qu’on est autour de 0 °C, quelques dixièmes de degré peuvent changer :
neige → pluie,
pluie → neige fondue,
pluie verglaçante, etc.
Les modèles ont du mal à être exactement justes à ces échelles fines, donc :
les probabilités de neige/pluie peuvent être très sensibles à de petits ajustements,
c’est pour ça que les prévisionnistes restent prudents et utilisent souvent des expressions du genre :
“Risque de neige fondante”
“Pluie et neige mêlées selon les zones et les moments”.
6. Comment on passe du calcul brut au % sur ton appli ?
En pratique, ton appli ne te montre pas tout le processus, mais quelque chose comme :
Les modèles (souvent plusieurs) produisent :
quantités de précipitations,
précipitations oui/non,
type de précipitations,
pour plusieurs échéances (par heure, par bloc de 3 heures, 6 heures…).
Des algorithmes :
regroupent les scénarios (prévisions d’ensemble),
calculent le nombre de scénarios “pluvieux/neigeux”,
ajustent les probabilités par statistiques et calibration.
Le tout est lissé et adapté :
à ta localisation,
au pas de temps choisi (probabilité sur 1h, 3h, 12h, 24h…).
Le résultat final est ce que tu vois :
40 % pluie entre 14h et 17h,
70 % neige sur la journée,
etc.
Les services météo officiels ajoutent souvent la réflexion humaine :
le prévisionniste regarde les % proposés,
les compare à son analyse,
et peut relever ou baisser certaines valeurs s’il estime que le modèle est trop pessimiste/optimiste dans une situation donnée.
7. Pourquoi deux applis peuvent donner des % différents ?
Simple : elles ne se basent pas forcément sur :
les mêmes modèles,
les mêmes ensembles,
les mêmes méthodes statistiques,
ni les mêmes paramétrages (taille de la zone, seuil de pluie, durée considérée).
Par exemple :
une appli A peut donner la probabilité qu’il tombe au moins 0,1 mm en 1h à ton point,
une appli B peut donner la probabilité qu’il tombe au moins 1 mm en 3h dans un rayon de 10 km.
Tu vois deux chiffres différents (“30 %” vs “60 %”) alors qu’en réalité ils ne parlent pas exactement de la même chose.
8. Limites et malentendus fréquents
8.1 “Ils s’étaient trompés, il n’a pas plu avec 40 % !”
Non, pas forcément 🙂
40 % veut dire : 4 chances sur 10 de pluie, 6 chances sur 10 de rester au sec.
Si tu es tombé dans les 6 cas sur 10,
→ la prévision n’était pas fausse,
→ c’est juste le scénario majoritaire “sec” qui s’est produit pour toi.
Le problème, c’est que notre cerveau a tendance à transformer :
“40 % de pluie” → “il va sûrement pleuvoir un peu”.
8.2 Une probabilité ne dit rien de l’intensité
80 % de pluie peut correspondre à :
une bruine faible mais quasi certaine,
ou un passage quasi sûr d’averses modérées.
Il faut donc toujours regarder :
la probabilité,
mais aussi les quantités de pluie prévues,
et le type de situation (averses, pluie continue, orages).
En résumé
Pour répondre à :
“Comment sont calculées les probabilités de pluie ou de neige ?”
Elles viennent principalement des prévisions d’ensemble :
on fait tourner les modèles plusieurs fois,
on regarde dans combien de scénarios il pleut/neige,
on transforme ça en pourcentage.
Elles sont ensuite corrigées et calibrées grâce :
aux statistiques des performances passées,
à des méthodes de post-traitement,
parfois à l’intervention humaine du prévisionniste.
Pour la neige, on combine :
la probabilité de précipitations,
la probabilité que les températures et le profil vertical permettent de la neige plutôt que de la pluie.
Ce que tu vois (40 %, 70 %, etc.) est donc :
une chance qu’il se produise effectivement une pluie/neige mesurable,
à un endroit donné, sur une période donnée,
pas une garantie, pas une durée, pas une surface.
En bref :
La probabilité de pluie ou de neige n’est pas un chiffre magique sorti de nulle part,
c’est la synthèse de dizaines de scénarios, de statistiques et d’ajustements,
compressée en un seul numéro pour t’aider à décider :
“Je prends un parapluie… ou je tente ma chance ?”
