Ce qui se passe chaque nuit dans les coulisses

Le traitement nocturne

Chaque nuit, à heure fixe, un processus automatisé se lance sur le serveur de Lyn Météo. Sa mission : mettre à jour les prévisions météo de l’ensemble des communes françaises.

En moins de 5 minutes, il traite les 34 746 communes françaises, calcule 208 476 journées météo et génère 3 961 044 données horaires, stockées pour répondre instantanément à chaque requête.

Ce n’est pas un simple appel à une API externe. C’est un pipeline complet qui va de la collecte brute jusqu’à l’écriture finale en base de données, avec gestion d’erreurs, normalisation et agrégation à chaque étape.

Les modèles de Météo-France

Lyn Météo s’appuie sur les modèles numériques de Météo-France, fournisseur principal des données. Pour comprendre pourquoi ces modèles sont différents des autres, il faut d’abord comprendre ce qu’est une prévision météo : le sujet est couvert en détail dans l’article Comment fonctionne une prévision météo.

Le processus nocturne interroge plusieurs modèles selon l’horizon de prévision :

0 à 3 jours, AROME à 1,3 km : le modèle haute résolution de Météo-France. Chaque commune dispose de sa propre prévision horaire, calculée spécifiquement pour sa position géographique. C’est ce qui distingue Lyn Météo des applications qui interpolent à partir d’un point de grille à 9 ou 25 km.

3 à 6 jours, ARPÈGE : modèle global de Météo-France, à plus longue portée. La résolution est plus large, mais les tendances générales restent fiables pour planifier un week-end ou un déplacement.

7 à 15 jours, IFS de l’ECMWF : le modèle de référence mondial pour les prévisions à moyen terme. Financé par 35 pays membres, l’ECMWF produit 51 simulations parallèles chaque jour pour quantifier l’incertitude à long terme.

Le pipeline de traitement en détail

Le processus se déroule en quatre étapes successives :

1. Collecte : requêtes aux APIs de Météo-France

Le pipeline interroge plusieurs endpoints de l’API publique de Météo-France. Chaque modèle a ses propres paramètres, son propre cycle de mise à jour et ses propres limites de débit. Le processus gère la pagination des requêtes pour ne pas dépasser les limites de l’API, la gestion des erreurs avec des tentatives automatiques en cas d’échec temporaire, et la détection de données manquantes pour éviter d’écraser des prévisions valides par des données incomplètes.

2. Normalisation : transformation en format unifié

Les données brutes arrivent dans des formats différents selon les modèles. Le pipeline transforme tout en un format interne unifié : température en degrés Celsius, précipitations en millimètres, vent en km/h, humidité en pourcentage, heure par heure, commune par commune.

Cette étape inclut aussi la résolution des ambiguïtés : certains champs météo ont des définitions légèrement différentes selon les modèles. La normalisation garantit que les données affichées dans l’app sont toujours cohérentes, quelle que soit leur source.

3. Agrégation journalière

À partir des données horaires, le pipeline calcule un résumé par journée : les températures min et max, le cumul de précipitations sur 24 h, la vitesse maximale de vent, le phénomène météo dominant (la condition la plus significative de la journée), l’indice UV estimé et la durée d’ensoleillement.

Ce résumé est ce qui s’affiche dans la vue « prévisions à 15 jours » de l’application.

4. Écriture en base de données

Les données normalisées et agrégées sont persistées, en remplacement complet des prévisions précédentes. L’écriture est atomique : soit la mise à jour complète réussit, soit les anciennes données sont conservées. Il n’y a jamais d’état intermédiaire partiel visible depuis l’application.

Ce que ça signifie pour l’utilisateur

L’application n’effectue aucun calcul en temps réel. Quand tu ouvres Lyn Météo, les données sont déjà là, précalculées et stockées. C’est pourquoi l’app est rapide même sur une connexion médiocre.

Les données affichées sont toujours celles du dernier traitement nocturne, jamais un cache périmé d’une mise à jour précédente.

Et l’API pour développeurs ?

Les mêmes données qui alimentent l’application mobile sont accessibles via une API dédiée actuellement en cours de développement. Elle permettra à des développeurs tiers d’intégrer des prévisions météo précises pour n’importe quelle commune française dans leurs propres projets. Plus d’informations sur la page API.