Pourquoi les applications météo sont-elles toujours si mauvaises ?

Comment pouvons-nous encore être pris sous la pluie ?

Technologiquement parlant, nous vivons une époque de prospérité. Aujourd'hui, je peux demander à un chatbot de rendre The Canterbury Tales comme s'il avait été écrit par Taylor Swift ou de m'aider à écrire une autobiographie factuellement inexacte. Avec trois balayages, je peux convoquer presque toutes les personnes répertoriées dans mon téléphone et voir leurs visages confus via un chat vidéo impromptu. Ma vie est un assortiment gourmand d'informations, et je suis sur le plan à volonté. Mais il y a un domaine spécifique où les avancées technologiques n'ont pas suivi : les applications météo.

Les prévisions météorologiques sont toujours un jeu de prédiction et de probabilités, mais ces applications semblent échouer plus souvent qu'elles ne le devraient. Au mieux, ils fonctionnent à peu près aussi bien que les météorologues, mais certains des plus populaires s'en sortent bien moins bien. Le favori culte Dark Sky, par exemple, qui a fermé ses portes plus tôt cette année et a été intégré à l'application Apple Weather, n'a prédit avec précision la température élevée dans mon code postal que 39% du temps, selon ForecastAdvisor, qui évalue les fournisseurs de météo en ligne. L'application de la chaîne météo, en comparaison, atteint 83 %. L'application Apple, bien qu'elle ne soit pas évaluée par ForecastAdvisor, a la réputation de fournir des prévisions erronées et a été constamment critiquée pour présenter des écrans radar défectueux, mélanger les totaux de précipitations ou, comme la semaine dernière, se casser complètement. Des dizaines de fois, l'application Apple Weather m'a bercé dans un faux sentiment de sécurité, me laissant mouillé et trahi après une course, une balade à vélo ou une partie de golf.

Les gens adorent se plaindre des prévisions météorologiques, remontant à l'époque où les météorologues locaux étaient la principale source pour ceux qui planifiaient leurs déplacements matinaux. Mais les applications ont produit un nouveau niveau de frustration, du moins à en juger par des centaines de tweets grincheux au cours de la dernière décennie. Près de deux décennies après le début de l'ère des smartphones - alors que n'importe qui peut théoriquement exploiter la puissance des données météorologiques gouvernementales et disséquer des dizaines de graphiques et de modèles complexes en temps réel - nous sommes toujours pris sous la pluie.

Les applications météo ne sont pas toutes identiques. Il y en a des dizaines de milliers, de la météo Apple simplement conçue à la Windy.App coûteuse, complexe et riche en données. Mais toutes ces prévisions fonctionnent à partir de données similaires, qui proviennent d'endroits tels que la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) et le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme. Les météorologues traditionnels interprètent ces modèles en fonction de leur formation ainsi que de leur instinct et des modèles météorologiques régionaux passés, et différentes applications et services météorologiques ont tendance à utiliser leur propre sauce secrète d'algorithmes pour deviner leurs prédictions. Au cours d'une journée moyenne, vous verrez probablement une prévision similaire d'une application à l'autre et à la télévision. Mais lorsqu'il s'agit de ce que les gens pensent des applications météo, ces cas extrêmes, qui surviennent généralement lors d'événements météorologiques violents, sont ce qui reste dans l'esprit d'une personne. "Quatre-vingt pour cent de l'année, une application météo fonctionnera bien", m'a dit Matt Lanza, un prévisionniste qui dirige Space City Weather à Houston. "Mais ce sont ces 20% où les gens se brûlent qui posent problème."

Aucun peuple sur la planète n'a une relation plus torturée et conflictuelle avec les applications météo que ceux qui interprètent les modèles de prévision pour gagner leur vie. "Ma femme est mariée à un météorologue, et elle me demandera directement si son application météo préférée dit quelque chose de différent de mes prévisions", m'a dit Lanza. "C'est à quel point ces services sont devenus ancrés dans la vie de la plupart des gens." Le problème fondamental des applications météo, soutient-il, est que beaucoup d'entre elles suppriment un élément crucial d'une bonne prévision fiable : un interprète humain qui peut relayer les mises en garde sur les modèles ou offrir une gamme de résultats au lieu d'une prévision définitive.

Lanza a expliqué la touche humaine d'un météorologue en utilisant l'exemple d'un modèle de prévision dit à haute résolution qui ne peut prédire que 18 heures à l'avance. Il est généralement assez bon, m'a-t-il dit, pour prédire la pluie et les orages - "mais de temps en temps, il fait trop chaud et sur-indexe les chances d'un gros orage". Ce modèle, s'il est laissé à lui-même, projettera des averses et des orages couvrant la région pendant des heures alors qu'en réalité, la tempête pourrait ne provoquer que 30 minutes de pluie dans une zone isolée de la région cartographiée. "Le problème est lorsque vous prenez les données du modèle et que vous les insérez directement dans l'application sans interprétation humaine", a-t-il déclaré. "Parce que vous n'obtiendrez aucune nuance de ces applications. Et cela peut faire la différence entre un risque de pluie toute la journée et il va pleuvoir toute la journée."

Mais même cette explication comporte des mises en garde ; toutes les applications météo sont différentes et leurs prévisions ont des niveaux de sophistication variables. Certaines données de modèle de tuyau sont directement intégrées, tandis que d'autres sont organisées à l'aide de l'intelligence artificielle. Peter Neilley, directeur des sciences et technologies de prévision météorologique de Weather Channel, a déclaré dans un e-mail que l'application de la société intègre "des milliards de points de données météorologiques", ajoutant que "notre équipe d'experts en météorologie supervise et corrige le processus si nécessaire".

Les applications météo peuvent également être moins fiables pour une autre raison. Lorsqu'il s'agit de prévoir des conditions météorologiques extrêmes telles que la neige, de petits changements dans l'humidité atmosphérique - le type de changement qu'un prévisionniste expérimenté peut remarquer - peuvent entraîner d'énormes écarts dans les résultats des précipitations. Une application sans curation humaine peut choisir de faire la moyenne de la gamme de résultats du modèle, produisant une prévision qui ne reflète pas la situation dynamique sur le terrain. Ou considérez les villes avec des microclimats : "Aujourd'hui, à Chicago, le bord du lac se situera dans les 40 degrés inférieurs et les banlieues seront à plus de 50 degrés", m'a dit Greg Dutra, météorologue à ABC 7 Chicago. "Souvent, la différence est encore plus frappante : des oscillations de 20 degrés sur quelques kilomètres seulement." Ces disparités de température parfois subtiles peuvent signifier des prévisions très différentes pour les personnes vivant dans la même région, ce que les applications météo universelles ne captent pas toujours.

Naturellement, les météorologues pensent que ce qu'ils font est supérieur à la prévision par algorithme seul, mais même les créateurs d'applications météo m'ont dit que les défis sont réels. "Il est impossible pour un fournisseur de données météorologiques d'être précis partout dans le monde", m'a dit Brian Mueller, le fondateur de l'application Carrot Weather. Sa solution au problème de l'imprécision basée sur les applications est de donner aux utilisateurs plus de possibilités de choisir ce qu'ils voient lorsqu'ils ouvrent Carrot, leur permettant de personnaliser les informations météorologiques spécifiques que l'application affiche ainsi que les sources de données à partir desquelles l'application puisera. Mueller a déclaré qu'il avait appris du succès de Dark Sky à quel point les belles cartes radar détaillées étaient importantes, à la fois comme source de données météorologiques et à des fins de divertissement. En fait, la météorologie semble n'être qu'une partie de l'attrait lorsqu'il s'agit de créer une application météo bien-aimée. Carrot a une interface de conception agréable, avec des couleurs vives et des œufs de Pâques dispersés, tels que des défis géographiques basés sur ses cartes météorologiques. Il a également connecté Carrot à ChatGPT pour permettre aux gens de discuter avec la personnalité fictive de l'application.

Mais que se passe-t-il si ces modèles détaillés et ces cartes vertigineuses, entre les mains de spécialistes de la météo comme moi, sont le vrai problème ? "Le grand public a accès à plus d'informations météorologiques que jamais, et je dirais que c'est une mauvaise chose", m'a dit Chris Misenis, un consultant en prévisions météorologiques en Caroline du Nord qui s'appelle "Weather Moose". "Vous pouvez vous rendre sur PivotalWeather.com dès maintenant et afficher à peu près n'importe quelle simulation de modèle que vous souhaitez." Il soutient que ces données sont bonnes à regarder si vous savez comment les interpréter, mais pour les personnes qui ne sont pas formées pour les analyser, elles sont au mieux sans valeur et au pire dangereuses.

En fait, les prévisions sont meilleures que jamais, m'a dit Andrew Blum, journaliste et auteur du livre The Weather Machine: A Journey Inside the Forecast. "Mais sans doute, nous sommes moins préparés à comprendre", a-t-il dit, "et à agir en fonction de cette amélioration - et une prévision n'est aussi bonne que notre capacité à prendre des décisions avec elle." En effet, même les recherches universitaires sur les applications météorologiques suggèrent que les applications échouent le plus lorsqu'elles donnent aux utilisateurs un faux sentiment de certitude concernant les prévisions. Un article de 2016 pour la Royal Meteorological Society a fait valoir que "la manière actuelle de transmettre les prévisions dans les applications les plus courantes est coupable d'"impudeur" ("ne pas admettre que parfois les prédictions peuvent échouer") et d'"appauvrissement" ("ne pas aborder le contexte plus large dans lequel les prévisions … sont faites')."

La relation conflictuelle que les gens entretiennent avec les applications météo peut simplement être une manifestation de la surcharge d'informations qui domine toutes les facettes de la vie moderne. Ces produits permettent à toute personne disposant d'un téléphone d'accéder à une quantité écrasante d'informations qui peuvent être extrêmement complexes. Greg Dutra a partagé avec moi l'un de ces modèles publics à haute résolution de la NOAA, qui regorgeait de liens indéchiffrables vers des termes de jargon tels que "vorticité verticale maximale de 0 à 2 km". Les applications météo semblent répondre principalement à cette lance à incendie de données de deux manières : en les réduisant à une icône réductrice "partiellement ensoleillée", ou en bombardant l'utilisateur d'informations dont il n'a peut-être pas besoin ou qu'il ne comprend pas. Au pire, une application météo moderne semble flatter les gens, leur confiant de faire leurs propres recherches même s'ils ne sont pas équipés. Je ne suis pas trop fier d'admettre qu'une partie du plaisir de jouer avec le magnifique radar de Dark Sky ou la gamme infinie de modèles de Windy.App est la sensation de jouer un rôle en tant que météorologue. Mais la vérité est que je ne sais pas vraiment ce que je regarde.

Ce que les gens semblent rechercher dans une application météo est quelque chose qu'ils peuvent justifier de faire aveuglément confiance et de laisser entrer dans leur vie - après tout, c'est souvent la première chose que vous vérifiez lorsque vous vous retournez dans votre lit le matin. Selon les 56 400 évaluations de Carrot dans l'App Store d'Apple, ses fans inconditionnels trouvent l'application divertissante et même attachante. "J'adore mon application météo psychotique, mais étonnamment précise", lit-on dans une critique cinq étoiles. Bien que de nombreuses personnes aient besoin de prévisions fiables, la véritable fidélité provient d'une application météo qui fait que les gens se sentent bien lorsqu'ils l'ouvrent.

Notre ambivalence d'application météo est une étrange attraction entre se sentir reconnaissant d'avoir un accès instantané à l'information et naviguer simultanément dans un sentiment de culpabilité et de confusion quant à la façon dont l'expérience est aussi, d'une certaine manière, insatisfaisante - un peu comme regarder la bibliothèque sans fin de Netflix et se sentir comme s'il y avait rien à regarder. Les applications météo ne s'aggravent pas. En fait, ils ne font que progresser, saisissant de plus en plus de données et nous les proposant à consommer. Ce qui, bien sûr, pourrait être la raison pour laquelle ils se sentent plus mal.