La prévision météorologique nécessite l’exploitation des données pour garantir une meilleure précision. Ces informations sont non seulement essentielles  pour élaborer les modèles de précisions, mais aussi pour produire des résultats plus pertinents. Les agences gouvernementales sont généralement en charge de ces opérations. Elles disposent de ces données et des dispositifs nécessaires pour prévoir efficacement la météo.

Toutefois, les choses ont bien changé. Ces technologies et données sont désormais accessibles aux entreprises privées. Le cloud a fortement facilité la tâche de ces organisations. La start-up ClimaCell en est la preuve. Cette entreprise, basée à Tel Aviv et à Boston, peut parfaitement exploiter ces données. Leur obtention se fait de différentes manières grâce à une panoplie de solutions souvent non traditionnelles.

Un cas d’applications diverses

D’autres entreprises ont accès à ces données météorologiques. Outre ClimaCell, il y a également Dark Sky. Toutefois, l’approche de la start-up ClimaCell est vraiment différente. D’ailleurs, il collabore avec plusieurs compagnies aériennes dont, United, JetBlue et Delta.

Ci-dessous la présentation de cette start-up en anglais :

Le plus grand défi auquel ils sont confrontés est de prévoir le temps, sans disposer de modèles. L’ensemble du secteur est en train d’accéder à ces données pour la mise en  place des modèles. Cela facilite grandement la tâche des entreprises.

Le potentiel de l’IoT

Il ne s’agit pas de la seule innovation apportée par la start-up. En effet, au lieu d’utiliser les capteurs des gouvernements, la société exploite le potentiel de l’IoT pour collecter plus de données provenant de nombreuses régions du monde.

Cette solution de détection aurait la capacité de changer des millions d’appareils connectés existants. Si un conducteur allume des phares antibrouillard ou un essuie-glace, vous saurez qu’il va probablement pleuvoir ou qu’il y a du brouillard. La chose la plus surprenante dans cette technologie est qu’elle peut aussi collecter des données sur l’impact des conditions météorologiques sur la diffusion du signal entre les smartphones et leurs stations de base.

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