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), Météo-France, 2003-2009 Responsable d’équipe de recherche (équipe GMME/PRECIP phénomènes précipitants), Météo-France, 2021- Encadrant de 13 thèses dont 9 comme directeur de thèse
Articles scientifiques à comité de lecture les plus récents : 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. Mon. Wea. Rev., 153, 655–672. https://doi.org/10.1175/MWR-D-24-0032.1 et https://hal.science/hal-05315621v1 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. 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. Geoscientific Model Development, Special issue: The externalised surface model SURFEX. https://doi.org/10.5194/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.
