Observer
Satellites, stations et capteurs produisent un flux massif de mesures. Les modèles les combinent (assimilation de données) pour combler les trous et corriger les erreurs.
Intelligence artificielle
Climai — l'IA qui travaille pour vous
Outils, comparatifs et guides pour exploiter l'intelligence artificielle au quotidien.
Données publiques Open-Meteo / ERA5Faits sourcés, zéro chiffre inventéTon factuel & neutre
Bandes de réchauffement — Paris
Température moyenne de août reconstruite par décennie (réanalyse ERA5).
Connexion aux données climatiques (Open-Meteo / ERA5)…
Outil gratuit
Obtenir ma checklist gratuiteAvant de demander des devis, cadrez votre projet
Quatre questions pour transformer une idée en demande précise : les professionnels répondent mieux aux projets bien préparés.
La météo
L'état de l'atmosphère, ici et maintenant.Température, pluie, vent d'un jour ou d'une semaine. Elle varie sans cesse : un été frais ou une vague de chaleur isolée ne disent rien, à eux seuls, de la tendance de fond. La prévision météo est fiable sur quelques jours.
Le climat
La statistique de la météo sur des décennies.Ce sont les moyennes, les extrêmes et leur évolution sur 30 ans et plus. C'est en accumulant les observations qu'apparaît un signal — comme la lente montée des moyennes visible dans les bandes ci-dessus. Le climat se mesure dans la durée, pas dans un bulletin.
00 — Testez votre intuition
Quiz : Météo ou Climat ?
8 affirmations courantes. Pour chacune, décidez : fait de météo ou signal climatique ? Réponse sourcée et explication immédiate.
Il a plu tous les jours cette semaine à Lyon.
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Outil — Votre réchauffement personnel
Depuis ma naissance
Saisissez votre année de naissance (1950–2005) et choisissez une ville : l'outil interroge la réanalyse ERA5 pour comparer la température estivale (juin–août) de votre année de naissance à la moyenne des cinq dernières années complètes (2021–2025).
Ville
Outil — Extrêmes de chaleur · GIEC AR6
Jours > 30 °C : l'évolution par décennie depuis 1960
Choisissez une ville et lancez l'analyse : l'outil interroge la réanalyse ERA5 pour compter, dans chaque décennie depuis 1960, le nombre moyen de jours par an où la température a dépassé 30 °C — un indicateur clé des événements extrêmes selon le rapport GIEC AR6.
01 — Lire un signal dans le bruit
Une donnée n'est rien ; une série temporelle raconte une histoire.
Les bandes du haut viennent de la réanalyse ERA5 : un modèle qui assimile des milliards d'observations passées (stations, ballons, satellites) pour reconstruire un état cohérent de l'atmosphère, heure par heure, depuis 1940. C'est l'une des bases de référence de la science du climat — et un terrain où l'apprentissage automatique progresse vite.
Agréger
On passe des relevés bruts à des moyennes mensuelles, saisonnières, décennales. Le signal climatique émerge quand on regarde la tendance, pas le point isolé.
Interpréter
Comparer des décennies, distinguer variabilité naturelle et tendance, garder les incertitudes affichées : c'est le travail honnête sur la donnée climatique.
02 — Où l'IA aide vraiment
L'intelligence artificielle ne remplace pas la physique. Elle l'accélère et l'affine.
Des usages concrets et documentés, présentés sobrement. L'IA n'invente pas le climat : elle traite plus vite et autrement des données déjà produites par l'observation et la physique.
Prévision météo par apprentissage
Des modèles comme GraphCast (Google DeepMind) ou AIFS (Centre européen ECMWF) produisent des prévisions à plusieurs jours en quelques minutes, là où les modèles physiques demandent de gros calculateurs.
Réanalyse & assimilation
L'IA aide à combiner des sources d'observation hétérogènes et à reconstruire des champs cohérents (comme ERA5), socle des études de tendance climatique.
Énergie & réseaux
Prévoir la production solaire et éolienne, ou la demande, aide à intégrer les énergies variables. De meilleures prévisions = moins de gaspillage et de secours fossile.
Télédétection
Sur images satellites, l'IA détecte déforestation, fonte des glaces, panaches ou feux, à grande échelle et de façon répétée dans le temps.
Descente d'échelle
Des émulateurs ML affinent les projections climatiques à l'échelle locale, plus vite qu'une simulation complète — utile pour l'adaptation des territoires.
Synthèse & accès
L'IA aide à explorer une littérature scientifique immense et à rendre des données ouvertes plus lisibles — à condition de toujours remonter aux sources.
03 — Ce que l'IA ne fait pas
Un outil puissant n'est pas un oracle. La rigueur reste humaine.
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Un modèle apprend du passé
Les modèles ML s'entraînent sur des données historiques. Face à des situations inédites, leurs prévisions doivent être vérifiées par la physique et les observations.
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Données biaisées = résultats biaisés
Si l'observation manque (océans, pôles, pays peu équipés), l'IA hérite de ces angles morts. La qualité des données prime sur la sophistication du modèle.
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L'incertitude ne disparaît pas
Prévoir n'est pas garantir. Une projection climatique reste un éventail de scénarios assortis d'incertitudes — qu'il faut afficher, pas masquer.
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L'IA a aussi un coût
Entraîner de grands modèles consomme de l'énergie. L'intérêt climatique se juge au bilan net, pas à la promesse — un point que nous présentons sans angélisme.
04 — Questions fréquentes
Comprendre, sans raccourci.
« climai », c'est de la climatisation ?
Non. Ici « clim-ai » se lit climat + IA. On parle d'environnement, de données et de modélisation du climat — pas d'appareils de refroidissement.
Un été frais prouve-t-il que le climat ne change pas ?
Non, et l'inverse non plus : un seul épisode, chaud ou froid, relève de la météo. Le climat se lit sur des moyennes longues — exactement ce que montrent les bandes de cette page, calculées sur des décennies.
D'où viennent les chiffres affichés ?
De l'API publique et gratuite Open-Meteo : la réanalyse ERA5 pour l'historique, et le service de prévision pour la température de l'instant. Aucune clé, aucun chiffre inventé ; en cas de panne, on l'indique et on n'affiche rien d'approximatif.
Peut-on faire confiance à l'IA pour le climat ?
L'IA est un outil utile pour traiter des données et accélérer des prévisions, mais elle n'est ni infaillible ni neutre. Elle doit rester adossée à la physique, aux observations et à des sources vérifiables. C'est la ligne de cette page.
05 — Rester informé
Parlons de votre projet IA
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