Taille et part de marché des services de prévisions météorologiques - Analyse de croissance et prévisions 2027-2036

Facteurs de croissance et défis du marché des services de prévisions météorologiques :

Facteurs de croissance

• Innovations technologiques avancées : L’écosystème informatique d’observation, comprenant la communication, le stockage et l’ensemble des interfaces internes et externes, constitue l’un des deux principaux éléments d’infrastructure déterminant les performances des systèmes NEWP. Parmi les exemples récents de ces développements figurent les mesures spatiales des vents, des nuages ​​et des précipitations réalisées grâce aux technologies lidar et radar. Les technologies de télédétection, telles que les sondeurs micro-ondes et les imageurs infrarouges, combinées à des réseaux d’observation au sol de pointe, notamment au niveau du substratum rocheux, ont permis d’obtenir des données météorologiques précises et d’améliorer les prévisions synoptiques.
  Le développement des partenariats public-privé (PPP) a permis une meilleure utilisation des ressources publiques pour le développement des radars Doppler et des réseaux de communication interopérables destinés aux opérations de sauvetage, de soutien et de gestion en mer et à terre. En juin 2019, l'OMM a lancé la Plateforme consultative ouverte (PCO) afin de stimuler l'innovation dans le domaine des renseignements météorologiques et climatiques de nouvelle génération, avec la participation des acteurs des secteurs public et privé, et de promouvoir ainsi une approche collaborative. Par ailleurs, la NOAA joue un rôle essentiel en partageant les infrastructures, l'expertise et la propriété intellectuelle publiques avec les entités privées dans le cadre des accords de recherche et de développement coopératifs (CRADA) et des programmes de l'Administration du développement économique (EDA).
  Les acteurs privés tirent parti de la technologie pour diversifier leurs offres de produits et de services. En mars 2024, Google LLC a dévoilé SEEDS (Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler), une technologie d'intelligence artificielle permettant d'établir des prévisions probabilistes à l'aide de modèles de diffusion. Parmi les autres applications de Google, on peut citer MetNet-3 et GraphCast, qui génèrent des prévisions météorologiques plausibles. Le secteur privé investit également dans des technologies économiques, généralement fondées sur les avancées de la recherche concernant les constellations de nanosatellites et autres missions à courte durée de vie. En juin 2024, Kineis, fournisseur et opérateur de connectivité par satellite pour l'Internet des objets (IoT), a déployé une constellation IoT de 25 nanosatellites en Asie-Pacifique.
• Lancement continu de produits et émergence des ordinateurs intelligents : l’efficacité du calcul haute performance et l’optimisation du rapport performance/coût énergétique sont les principaux facteurs influençant la conception des modèles de prévision météorologique numérique. Des prévisions précises sont possibles grâce à des modèles haute résolution et gourmands en ressources de calcul, tels que les GPU. En mars 2024, NVIDIA a lancé le GPU Blackwell, destiné à la prévision météorologique, à l’automatisation de la conception électronique et à l’intelligence artificielle générative – autant de domaines offrant de nouvelles perspectives à l’entreprise.
  Les supercalculateurs sont largement utilisés dans les modèles basés sur les données et les prévisions météorologiques simulées pour l'extraction de connaissances et la modélisation prédictive. Cela garantit la précision des prévisions météorologiques. En 2024, World Metrics estimait que les États-Unis détenaient 33,8 % du parc mondial de supercalculateurs installés. De plus, grâce à leur capacité accrue à évaluer avec précision les prévisions météorologiques et les modèles climatiques à haute résolution, les supercalculateurs permettent d'obtenir des prévisions plus fiables. Les prévisionnistes peuvent ainsi mieux appréhender les tendances météorologiques à long terme grâce à l'utilisation de modèles logiciels complexes et de techniques de simulation. Ceci devrait également accroître la part de marché du calcul haute performance dans les années à venir.

Défis

• Météorologie non linéaire : Les modèles de prévision météorologique utilisent les conditions océaniques et atmosphériques en temps réel pour prédire le temps futur, car les conditions météorologiques changent fréquemment. Une prévision météorologique prend en compte la nébulosité, la température, la pression atmosphérique, l’humidité et la vitesse du vent. Les modèles de prévision météorologique considèrent un large éventail de facteurs, tels que la latitude et l’altitude, la proximité des points d’eau, la situation géographique et les constructions urbaines.
• Processus complexe et manque de modèles spécialisés : les ressources et les données météorologiques sont moins disponibles dans plusieurs régions. Ce manque de données constitue un frein à la précision des prévisions météorologiques dans de nombreuses régions, ce qui explique la fréquence des phénomènes météorologiques extrêmes tels que les tornades, les ouragans et bien d’autres.