Les ballons météorologiques rencontrent l'IA : WindBorne lève 37 millions de dollars pour vendre des prévisions plus intelligentes

Points clés

• WindBorne Systems a levé 37 millions de dollars lors d'un tour de financement de série B, valorisant l'entreprise à 250 millions de dollars.
• La startup exploite environ 600 ballons météorologiques à partir de 20 sites de lancement et vend des données de prévisions au Service météorologique national américain, à l'armée de l'air et à la marine.
• Les outils de prévision basés sur l'IA permettent désormais à WindBorne d'exécuter des simulations atmosphériques qui nécessitaient autrefois un supercalculateur, réduisant drastiquement les coûts.
• L'entreprise développe des capteurs qui se jettent dans l'océan et continuent à collecter des données en tant que bouées flottantes.
• WindBorne prévoit d'utiliser le nouveau financement pour élargir les ventes aux acheteurs du secteur privé, en commençant par les fonds d'investissement qui négocient sur les données météorologiques.

Pendant la majeure partie de l'histoire, prédire le temps avec précision nécessitait un supercalculateur de la taille d'une pièce effectuant des milliards de calculs. Les nouveaux modèles d'IA, de la même famille de technologies que celle qui alimente les chatbots, ont changé cela. Une prévision qui demandait autrefois le budget informatique d'un gouvernement national peut désormais s'exécuter sur un ordinateur portable.

WindBorne Systems, une startup fondée en 2019, souhaite transformer ce changement en affaire. Comme l'a rapporté en premier TechCrunch AI, l'entreprise a levé un tour de série B de 37 millions de dollars, co-dirigé par les sociétés de capital-risque Khosla Ventures et Galvanize, avec la participation de TransLink Capital et Lux Capital. Ce tour valorise WindBorne à 250 millions de dollars.

Que fait réellement WindBorne ?

Elle collecte des données météorologiques dans les endroits que les satellites et les stations terrestres manquent, en utilisant des ballons bon marché et à longue autonomie.

L'entreprise maintient actuellement environ 600 ballons dans les airs à tout moment, lancés à partir de 20 sites dans le monde. Les ballons sont conçus pour rester en altitude bien plus longtemps que les ballons météorologiques standard, atteignant des endroits comme l'œil d'un typhon. Le PDG John Dean appelle le réseau un « système nerveux planétaire ». Aux côtés des ballons, WindBorne teste désormais des capteurs qui se parachutent dans l'océan, puis flottent à la surface en continuant à collecter les relevés en tant que bouées.

Toutes ces données brutes alimentent le propre modèle de prévision par IA de WindBorne, qui intègre également les données publiquement disponibles des agences météorologiques gouvernementales. Dean affirme que les données de ballons rendent ces prévisions sensiblement plus précises que les données satellitaires seules.

Les clients payants actuels sont presque entièrement des organismes gouvernementaux. Le Service météorologique national américain achète directement les données de WindBorne. L'armée de l'air et la marine financent des partenariats de recherche, y compris des travaux sur des modèles de prévisions qui peuvent s'exécuter sur un navire avec une connexion Internet intermittente, où télécharger une prévision complète depuis la côte n'est pas toujours possible.

Pourquoi le marché privé est-il si difficile à pénétrer ?

Vendre des données météorologiques aux entreprises a déjà piégé de nombreuses startups auparavant. Transformer une prévision brute en une décision commerciale utile nécessite une expérience et des flux de travail existants que la plupart des entreprises ne possèdent pas.

C'est pourquoi les entreprises météorologiques privées ont surtout gagné de l'argent en reformulant les prévisions gouvernementales pour des besoins spécifiques : bulletins d'information, calendriers de dégivrage des aéronefs, routage des navires. Les clients qui veulent des données brutes ont tendance à être des fonds d'investissement qui utilisent les modèles météorologiques pour prédire les rendements des cultures ou les prix des matières premières.

Saloni Multani, partenaire chez Galvanize, qui co-dirigeait le tour, l'a exprimé simplement : « Intégrer les prévisions météorologiques dans une prise de décision commerciale plus large a traditionnellement été coûteux et difficile. Nous pensons que l'IA change cette équation. »

L'argument est que les outils d'IA peuvent désormais connecter une prévision directement à une décision commerciale sans une armée d'analystes spécialisés entre les deux.

Que se passe-t-il ensuite ?

WindBorne utilisera le nouvel argent pour quatre choses : les coûts de calcul, le remplacement des liaisons par satellite du réseau de ballons par un réseau radio maillé (un réseau de radios qui transmettent les signaux entre les ballons au lieu d'acheminer tout par satellite), la constitution d'une équipe commerciale et l'expansion vers le secteur privé.

Le pari est que l'IA abaisse suffisamment les barrières pour que les entreprises en dehors de la finance commencent à agir régulièrement sur les données météorologiques. Reste à voir si les entreprises alimentaires, les négociants en énergie ou les entreprises de logistique paieront pour cela.