# Google ouvre deux jeux de données de WeatherNext 3

> SatWeave propose des mosaïques satellitaires horaires, tandis que PARDIG cartographie les précipitations toutes les 15 minutes. Selon Google, les deux jeux de données sont accessibles librement à des fins de recherche et de développement.

Oossa · 2026-11-13 · https://oossa.com/fr/google-opens-two-datasets-used-in-weathernext-3

Date de l’événement: 2026-11-13

Google DeepMind annonce la mise à disposition de SatWeave et PARDIG, deux jeux de données utilisés par son modèle de prévision WeatherNext 3, à destination des chercheurs et des développeurs. SatWeave assemble des images satellite pour créer une mosaïque mondiale couvrant 17 canaux visibles, de vapeur d’eau et infrarouges, actualisée toutes les heures. PARDIG estime les précipitations à l’échelle mondiale avec une résolution d’environ 10 kilomètres, toutes les 15 minutes.

Selon Google, lors de ses évaluations, PARDIG a amélioré de plus de 30 % la détection horaire des précipitations par rapport à IMERG-Final de la NASA pour les précipitations faibles à modérées. Les flux en temps réel et les archives des deux jeux de données sont disponibles sur Google Cloud Storage. Les données historiques de PARDIG, qui couvrent la période de 1999 à 2026, sont également accessibles sur Google Earth Engine.

## Les faits

- PARDIG estime les précipitations avec une résolution d’environ 10 kilomètres, toutes les 15 minutes, avec un délai moyen d’environ cinq heures.
- Selon Google, la capacité de PARDIG à détecter les précipitations à l’heure était supérieure de plus de 30 % à celle d’IMERG-Final pour les pluies faibles à modérées.

## Pourquoi c'est important

Les chercheurs qui étudient les inondations ou les sécheresses dans des régions dépourvues d’un réseau dense de radars peuvent accéder aux estimations mondiales de PARDIG. Son utilité pour des applications locales spécifiques reste toutefois à évaluer.

## Sources et références

1. [Opening the datasets behind our AI weather models](https://deepmind.google/blog/opening-the-datasets-behind-our-ai-weather-models/) – Google DeepMind, 2026-11-10

Dernière mise à jour: 2026-11-13