Prévision probabiliste des phénomènes liés aux orages et aux pluies extrêmes. Apprentissage machine (IA) pour l’aide à la décision en prévision météorologique. Modélisation des incertitudes.
Responsable d’équipe de recherche (équipe Assimilation de données), CEPMMT (https://www.ecmwf.int), 1997-2000 Chef du projet modèle AROME, Météo-France, 2002-2009 Responsable de groupe de recherche (CNRM/GMAP Groupe de Modélisation en Analyse et Prévision), Méteo-France, 2003-2009 Responsable d’équipe de recherche (équipe GMME/PRECIP phénomènes précipitants), Météo-France, 2021-2025 Encadrant de 13 thèses dont 9 comme directeur de thèse
Articles scientifiques à comité de lecture les plus récenmts : Beck, J., F. Bouttier, L. Wiegand, C. Gebhardt, C. Eagle and N. Roberts, 2016: Development and verification of two convection-resolving multi-model ensembles over northwestern Europe. Quart. Jour. Roy. Meteor. Soc. 142, 2808-2826, https://doi.org/10.1002/qj.2870 Raynaud, L. and F. Bouttier, 2017: The impact of horizontal resolution and ensemble size for convective-scale probabilistic forecasts. Quart. Jour. Roy. Meteor. Soc. 143 : 3037-3047. https://doi.org/10.1002/qj.3159 Osinski, R and F. Bouttier, 2018: Short-range probabilistic forecasting of convective risks for aviation based on a lagged-average-forecast ensemble approach. Met. Apps. 25, 105-118. https://doi.org/10.1002/met.1674 et https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03157081v1 Bouttier, F. and L. Raynaud, 2018: Clustering and selection of boundary conditions for limited area ensemble prediction. Quart. Jour. Roy. Meteor. Soc., 11pp. https://doi.org/10.1002/qj.3304 et https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03157081v1 Bouttier, F. et H. Marchal, 2019: Probabilistic thunderstorm forecasting by blending multiple ensembles. Tellus A, 72, 1-19. https://doi.org/10.1080/16000870.2019.1696142 et https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02365195v1 Tibéri-Wadier Anne-Laure, Nicole Goutal, Sophie Ricci, Philippe Sergent, Maxime Taillardat, François Bouttier and Céline Monteil, 2021: Strategies for hydrologic ensemble generation and calibration: on the merits of using model-based predictors. J. Hydrology. vol. 599, 126233. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126233 et https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03520689 Olivier Caumont, Marc Mandement, François Bouttier, Judith Eeckman, Cindy Lebeaupin Brossier, Alexane Lovat, Olivier Nuissier, and Olivier Laurantin, 2021: The heavy precipitation event of 14–15 October 2018 in the Aude catchment: A meteorological study based on operational numerical weather prediction systems and standard and personal observations. Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 21, 1135–1157. https://doi.org/10.5194/nhess-21-1135-2021 et https://hal.archives-ouvertes.fr/insu-03290539 Khodayar, S., S. Davolio, P. Di Girolamo, C. Lebeaupin Brossier, E. Flaounas, N. Fourrié, K.-O. Lee, D. Ricard, B. Vié, F. Bouttier, A. Caldas-Alvarez, K. Horvath and V. Ducrocq, 2021: Overview towards improved understanding of the mechanisms leading to heavy precipitation in the Western Mediterranean: lessons learned from HyMeX. Atmos. Chem. Phys., 21, 17051–17078. Published online 24 Nov 2021. https://doi.org/10.5194/acp-21-17051-2021 et https://hal.archives-ouvertes.fr/insu-03290539 Tibéri-Wadier Anne-Laure, Nicole Goutal, Sophie Ricci, Philippe Sergent, Julie Viatgé, Céline Monteil & François Bouttier, 2022: Etude de sensibilité globale comparée des modèles hydrologiques GRP et MORDOR-TS, La Houille Blanche LHB Hydroscience , 107:1, 1-11. https://doi.org/10.1080/27678490.2021.1977014 et https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03520636v1 Bouttier, F., A. Fleury, T. Bergot and S. Riette, 2022: A single-column comparison of model error representations for ensemble prediction. Bound. Layer Met., 183:167–197, published online 24 Jan 2022. https://doi.org/10.1007/s10546-021-00682-6 et https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03806323 Fleury, A., F. Bouttier and F. Couvreux, 2022: Process-oriented stochastic perturbations applied to the parameterization of turbulence and shallow-convection for ensemble prediction. Quart. Jour. Roy. Met. Soc., 148 (743) 981-1000, published online 1 Feb 2022. https://doi.org/10.1002/qj.4242 et https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03558571 Charpentier-Noyer Maryse, Peredo Daniela, Marchal Hugo, Fleury Axelle, Payrastre Olivier, Gaume Eric, Ramos Maria-Helena, and Bouttier François, 2022: A methodological framework for the evaluation of short range flash flood hydrometeorological forecasts at the event scale. Nat. Hazards Earth Sys. Sci. 23:2001-2029. Published online 6 June 2023. https://doi.org/10.5194/nhess-23-2001-2023 et https://hal.science/hal-04143554v2 Godet J., O. Payrastre, P. Javelle, and F. Bouttier, 2023: Assessing the ability of a new seamless short-range ensemble rainfall product to anticipate flash floods in the French Mediterranean area. Nat. Haz. Earth. Sys. Sci. 23, 3355–3377, https://doi.org/10.5194/nhess-23-3355-2023 and https://hal.science/hal-04251523 Charpentier-Noyer, M., O. Payrastre, P. Nicolle, H. Marchal, F. Bouttier et E. Gaume, 2025: An agent-based modeling of rescue operations for the evaluation of short-range flash flood ensemble forecasts. Journal of Hydrology, Feb 2025. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.133048 Bouttier, F. et M. Mandement, 2024: Vers une anticipation à 1-6h des risques de pluies intenses quasi-stationnaires. La Houille Blanche, https://doi.org/10.1080/27678490.2024.2325698 et https://hal.science/hal-04482783 Fleury, A., F. Bouttier and T. Bergot, 2024: Calibration of parameter perturbations for ensemble prediction using an inverse problem. Accepted in Mon. Wea. Rev. on 21 Jan 2025. Colas, G., V. Masson, F. Bouttier, L. Bouilloud, L. Pavan, V. Karisto, 2024 : Improved winter conditions in SURFEX-TEB v9.0 with a multi-layer snow model and ice for road winter maintenance. Geophys. Model Dev. https://doi.org/10.5194/egusphere-2024-1039 and https://hal.science/hal-05110949 Fischer, J., Groenemeijer, P., Holzer, A., Feldmann, M., Schröer, K., Battaglioli, F., Schielicke, L., Púčik, T., Gatzen, C., Antonescu, B., and the TIM Partners: Invited perspectives: Thunderstorm Intensification from Mountains to Plains, accepted for publication in EGUsphere on 20 May 2025, https://doi.org/10.5194/egusphere-2024-2798 Bouttier, F. et H. Marchal, 2024: Probabilistic short-range forecasts of high precipitation events : optimal decision thresholds and predictability limits. Nat Hazards Earth Sys Sci, 24, 2793-2816 https://doi.org/10.5194/nhess-24-2793-2024 et https://hal.science/hal-04675841 Marchal, H., F. Bouttier, O. Nuissier, 2025 : Is considering runs (in)consistency so useless for weather forecasting ? Nat Haz Earth Sys Sci 25(8) 2613-2628, submitted 7 Nov 2024, published 5 Aug 2025. https://doi.org/10.5194/nhess-25-2613-2025 et https://hal.science/hal-05201432v1 Cloé David, Clotilde Augros, Benoit Vié, François Bouttier, Tony Le Bastard, 2025 : Improved simulation of thunderstorm characteristics and polarimetric signatures with LIMA two-moment microphysics in AROME. Atm Meas Tech, 18, 3715–3745. https://doi.org/10.5194/amt-18-3715-2025 Colas, G., V. Masson, F. Bouttier, and L. Bouilloud, 2026: Traffic impact modelling in SURFEX-TEB V9.0 model for improved road surface temperature prediction. submitted to Geoscientific Model Development, Special issue: The externalised surface model SURFEX. egusphere preprint https://egusphere.copernicus.org/preprints/2025/egusphere-2025-2777/ Mémoires diplomants : Bouttier, F. ,1995: Sur la prévision de la qualité des prévisions météorologiques. Thèse de doctorat de l’université de Toulouse, décembre 1995. http://www.theses.fr/1994TOU30267 Bouttier, F., 2014: Modélisation des erreurs de prévision météorologique. Mémoire d’habilitation à diriger des recherches (HDR) de l’Institut National Polytechnique de Toulouse, janvier 2014. https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03360111
Projets les plus récents : 2018-2020: participant au projet ANR PICS (prévision intégrée des crues) https://anr.fr/Projet-ANR-17-CE03-0011 2019: candidature au projet ‘improvement of weather forecast information for aviation risk management’, appel d’offre ANITI (Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute) de l’Université Fédérale de Toulouse 2019: candidature au projet FTAP (Fonds de Transformation de l’Action Publique), appel d’offre LabIA sur les techniques d’intelligence artificielle, en tant que responsable 2019: candidature à une bourse de thèse Ecole Doctorale SDU2E (Toulouse) sur la physique stochastique (bourse attribuée à Axelle Fleury) 2020: responsable du projet INSU/LEFE IPSIPE (physique stochastique), 2020-2022 2021: obtention d’une bourse de thèse Région Occitanie sur la prévision ensembliste couplée océan-atmosphère. 2021: responsable scientifique Météo-France pour le projet ANR PICS (prévision immédiate intégrée des crues et inondations) https://anr.fr/Projet-ANR-17-CE03-0011 2021: contributeur à la soumission du programme de contrats PEPR « IRIMA » sur les risques naturels (leader: BRGM, soumission infructueuse) 2021: porteur de la soumission du contrat ANR AAPG2022 « PRELACS » (precipitations over large cities) en tant que coordinateur. (projet non sélectionné) 2022-2026: correspondant Météo-France du programme de contrats financé PEPR « IRIMA » sur les risques (leaders: BRGM, CNRS): • paretenaire financé du projet ciblé IRICOT (risques côtiers) • partenaire du projet ciblé IRIMONT (risques en zone de montagne) • responsable du projet ciblé IRICLIM tâche WP2.1 (risques hydroclimatiques) financé à 350K€ 2026-2028 : porteur de la soumission du contrat INSU SUN « PEPCETI » sur la prévision des orages et pluies extrêmes (20.4K€ demandés)
Enseignements de niveau Master M2 en assimilation de données, prévision du temps et du climat, l’Université de Toulouse (M2 SOAC) et ISAE/Supaéro.
