During the 1990s, data assimilation methods used in numerical weather prediction have undergone a radical change. Optimal interpolation techniques, which have become dominant in the 1980s, have been replaced by the variational approach. These new methods allow in particular a better use of satellite data. This article analyzes the origins and unfolding of this change from a history of science standpoint centered on the assimilation of radiances measured by atmospheric sounders. We show how the limitations of optimal interpolation lead in the mid-1980s to a conceptual breakthrough, variational assimilation, and to the subsequent launch of the IFS/ARPEGE project leading to the implementation of the method by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) and Météo-France in the second half of the 1990s. This has led, after ten years of hard work, to a substantial increase in the accuracy of weather forecasts.
Au cours des années 1990, les méthodes d'assimilation de données utilisées en prévision numérique du temps ont connu un changement radical. Les méthodes dites d'interpolation optimale, qui s'étaient imposées dans les années 1980, ont laissé place aux méthodes dites variationnelles, qui ont notamment permis de mieux exploiter les données satellitaires. Cet article analyse les origines et le déroulement de ce basculement à partir d'un travail d'histoire des sciences centré sur la question de l'assimilation des luminances mesurées par les sondeurs atmosphériques. Il montre comment les limitations observées de l'interpolation optimale aboutissent au milieu des années 1980 à une rupture conceptuelle, l'assimilation variationnelle, puis au lancement du projet IFS/Arpege qui va permettre la mise en oeuvre opérationnelle de la méthode au Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) et à Météo-France dans la seconde moitié des années 1990. Ceci aboutira, après 10 années de travail acharné, à une amélioration significative de la qualité des prévisions.
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