Prévoir le risque de méduses pour le lendemain : un modèle au service des baigneurs
Est-il possible d'anticiper l'arrivée des méduses sur nos côtes 24 heures à l'avance ? Cela a toujours été l'un des objectifs principaux de Meduseo.
Jusqu'à présent, l'information reposait uniquement sur le constat immédiat des baigneurs une fois sur la plage. Meduseo franchit une étape majeure en déployant son moteur de prévision. En croisant les signalements de la communauté et les données de météo marine et d'océanographie physique, nos modèles sont désormais capables d'évaluer le risque d'arrivée des méduses pour le lendemain (D+1) avec une précision suffisante pour vous être rendu accessible.
Que prédit exactement le modèle ?
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Prévision d'inconfort : Le modèle prédit la présence de méduses à un niveau susceptible d'incommoder la baignade (apparition de plusieurs individus ou situation d'invasion).
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Situation « Absence de méduses » : Cela signifie que les conditions générales de baignade sont favorables. Néanmoins, comme dans tout milieu naturel marin, la présence d'un individu très isolé et rare reste toujours possible sans pour autant altérer la baignade globale.
Un modèle unique par ville : La côte n'est pas une ligne droite
Les travaux de modélisation démontrent qu'il n'existe pas d'algorithme générique applicable aveuglément à l'ensemble du littoral, et c'est tout à fait normal. Chaque secteur côtier possède une géométrie propre, une orientation face aux vents et des caractéristiques maritimes uniques. C'est pourquoi chaque ville dispose de son propre modèle prévisionnel dédié, développé sur l'historique spécifique de son bassin littoral.
L'algorithme s'appuie quotidiennement sur :
Météo marine & Océanographie physique
Températures de mer, vecteurs de courants marins, direction et vitesse des vents, hauteur et période des vagues, ainsi que la pression atmosphérique.
Dynamique spatiale adjacente
Analyse de la présence observée dans les secteurs maritimes voisins.
Pourquoi les signalements d'absence sont capitaux ?
Pour apprendre à reconnaître les situations à risque, l'algorithme doit disposer d'une connaissance tout aussi précise des journées où l'on constate une absence totale de méduses ou d'échouages.
Les signalements d'absence de méduses (aucun individu observé) sont tout aussi capitaux pour l'apprentissage du modèle que les signalements de présence.
Sans ces informations d'absence, l'algorithme ne peut pas équilibrer ses seuils de décision. Pour qu'une nouvelle ville puisse bénéficier de son propre modèle prédictif, la communauté doit ainsi accumuler un historique riche et équilibré d'observations quotidiennes.
Des performances statistiques validées : Comprendre nos résultats
Pour mesurer l'efficacité de nos modèles sur des saisons inédites (notamment 2025 et 2026 mi-saison), nous utilisons deux indicateurs clés :
Elle mesure le pourcentage de prédictions justes. Une précision de 80% à 83% signifie que dans plus de 8 cas sur 10, le modèle anticipe parfaitement la situation réelle du lendemain sur la plage (qu'il s'agisse d'une alerte ou d'une journée calme).
Évalué sur une échelle allant de 50% (hasard pur) à 100% (modèle parfait), cet indice mesure la capacité du modèle à séparer sans hésitation une journée à risque d'une journée sans méduses. Un score supérieur à 80% atteste d'une bonne maturité opérationnelle.
Les résultats obtenus sur nos secteurs pilotes
Pour le moment, l'outil de prévision est disponible dans 4 villes pilotes de Méditerranée :
Marseille
Bouches-du-RhôneSix-Fours-les-Plages
VarBandol
VarSaint-Cyr-sur-Mer
VarDéploiement et perspectives
La modélisation prévisionnelle de Meduseo a pour vocation d'être progressivement étendue à d'autres villes du littoral dès lors que la densité et l'équilibre des signalements le permettront.
En continuant de partager vos observations quotidiennes sur le site et l'application, qu'il y ait des méduses ou que vous n'en observiez aucune, vous contribuez directement au développement de ce système d'anticipation !