Comment la météo affecte-t-elle le comportement des consommateurs et les volumes de production ?

Les données météorologiques peuvent fournir des informations précieuses sur les modèles de consommation et de production pour diverses industries, en particulier lorsqu'il s'agit de prévoir la consommation et la production sur la base de données historiques.

En utilisant nos données météorologiques historiques et actuelles, les organisations peuvent rapidement entraîner leurs outils d'apprentissage automatique et d'IA, ce qui leur permet de faire de meilleures prévisions. Cette amélioration se traduit par une augmentation significative de l'efficacité et de la planification, ainsi que par des économies de coûts.

Meteomatics a été ravi de mettre à disposition de scientifiques travaillant avec le "Naturmuseum" (musée de la nature) de Saint-Gall son indice TV et d'autres paramètres via son API météo pour aider le musée à mieux planifier ses ressources en comprenant la relation entre la météo et le nombre de visiteurs.

• L'indice TV de Meteomatics identifie le "mauvais temps" qui pourrait inciter les gens à regarder davantage la télévision

• L'indice varie entre 0 et 1, où 0 décrit des conditions météorologiques agréables et 1 décrit un temps pluvieux et orageux

La figure suivante montre un exemple de l'aspect de notre indice TV :

Graphique 1 : exemple de notre indice TV : plus la valeur de l'indice est élevée, plus la probabilité que les gens restent à la maison pour regarder la télévision est forte.

L'indice TV de Meteomatics fournit une corrélation entre les conditions météorologiques et le nombre estimé de personnes regardant la télévision. Il combine différents types de conditions météorologiques telles que les précipitations, la visibilité, la vitesse du vent, la durée d'ensoleillement et le refroidissement éolien, qui peuvent inciter les gens à rester chez eux et à regarder la télévision en raison du "mauvais temps".

Les spécialistes des données travaillant sur le projet ont pu combiner l'indice Meteomatics TV avec deux années d'historique du nombre de visiteurs pour entraîner un modèle de prédiction par apprentissage automatique. Ils ont traité différemment les jours de la semaine, les week-ends et les jours fériés, en utilisant une méthode de régression non linéaire pour modéliser la relation, y compris d'autres paramètres météorologiques ayant également un rôle.

L'équipe de projet a identifié une forte corrélation entre les conditions météorologiques défavorables et le nombre de visiteurs du musée (0,71 pour les week-ends et les jours fériés, et 0,53 pour les jours de semaine et les jours fériés).

Graphique 2 : Indice TV Meteomatics et nombre de visiteurs le week-end et les jours fériés

Graphique 3 : Indice TV Meteomatics et nombre de visiteurs en semaine et hors jours fériés

Ces informations ont transformé la planification opérationnelle du musée en permettant au Naturmuseum St. Gallen de prévoir avec plus de précision le nombre de visiteurs, d'améliorer l'expérience des visiteurs ainsi que les niveaux de personnel et de sécurité.

Les prévisions permettent au musée d'améliorer la planification de ses ressources et, par conséquent, de réduire les coûts. En alignant les ressources sur le nombre de visiteurs, non seulement le musée bénéficiera, mais l'expérience des visiteurs sera également améliorée, par exemple en garantissant un nombre suffisant de personnes travaillant à la cafétéria et en offrant une quantité suffisante de collations et de boissons.

Graphique 4 : Nombre de visiteurs prévus et observés au Naturmuseum St.Gallen

L'indice TV de Meteomatics est un exemple simple mais efficace de la manière dont l'entreprise soutient les méthodes d'apprentissage automatique en corrélant les informations météorologiques avec d'autres sources de données secondaires pour prévoir la demande et la fréquentation. En fait, de nombreuses entreprises de divers secteurs utilisent l'API de Meteomatics pour créer ou affiner des renseignements sur la demande, améliorant ainsi leurs propres prévisions.

Meteomatics se spécialise dans l'amélioration de l'utilité et de la pertinence des données météorologiques pour les clients de son API. Elle crée des paramètres météorologiques plus précis qui représentent mieux les cas d'utilisation des données météorologiques. Ses indices cherchent à corréler les impacts de la météo sur le comportement humain à l'échelle mondiale, par exemple, en identifiant les conditions météorologiques favorables pour un barbecue, une journée à la plage, une balade à vélo, une journée de ski, ou encore une journée de jardinage.

En plus de ces paramètres spéciaux, Meteomatics propose également des données météorologiques historiques pures, avec plus de 18 000 paramètres, pour n'importe quel endroit dans le monde. Ainsi, en combinant ces données avec des données historiques de consommation, de fréquentation ou de réparations pour un lieu spécifique, il est possible d'entraîner rapidement et efficacement un modèle d'apprentissage automatique. Les résultats obtenus permettent d'améliorer considérablement les prévisions de la demande.

Il est évident que des données plus précises permettent un meilleur apprentissage et donc de meilleures prédictions. C'est pourquoi les données fournies par Meteomatics sont particulièrement précieuses pour un apprentissage automatique efficace et de haute qualité. Outre la prévision du nombre de visiteurs, les données météorologiques historiques et actuelles offrent également de nombreuses possibilités pour l'apprentissage automatique, comme la conduite, la navigation et le vol autonomes, la prévision de la consommation pour les détaillants, l'évaluation des risques basée sur l'IA pour les assurances, la maintenance prédictive, la prévision de la demande et de la production d'énergie, et bien d'autres encore.