Erntezeit

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12 avril 2026 · par Stachi · 4 min de lecture

Comment Erntezeit sait quand ton dernier gel arrive

On ne regarde pas dans une boule de cristal. On regarde dix ans en arrière.

Quand arrive le dernier gel chez toi ?

Demande à cinq jardiniers et tu auras cinq réponses. « Après les saints de glace. » « Chez nous, plutôt fin mai. » « Avec le réchauffement, début mai. » « Ma grand-mère disait toujours que c'est la Sophie froide, le 15 mai. » « Aucune idée, j'attends juste que la météo ait l'air bien. »

Le problème avec ces réponses : elles sont soit trop grossières (une date pour tout un pays), soit trop romantiques (les saints de glace sont une règle météo du XVIᵉ siècle), soit trop vagues (« ça va aller »).

Erntezeit fait autrement. Comme ça :

Étape 1 : Ton code postal devient des coordonnées

Tu tapes « 5024 » ou « 8965 » ou « Berikon ». On l'envoie à l'API de géocodage Open-Meteo — un service gratuit et public qui convertit les noms de lieux en latitude et longitude.

Pour Berikon on obtient : 47.3539° N, 8.3701° E. C'est maintenant un point à la surface de la Terre, plus 80 km² de territoire cantonal.

Étape 2 : Dix ans de données météo

Avec ces coordonnées, on interroge l'API Archive d'Open-Meteo. Elle nous donne les températures minimales journalières réellement mesurées pendant les dix dernières années à ce point précis. Des mesures réelles, pas des prévisions.

Pour Berikon, 2015-2024, on voit quelque chose comme :

  • 2015 : dernier jour avec Tmin ≤ 0 °C : 21 avril
  • 2016 : 1er mai
  • 2017 : 24 avril (avec encore -1,8 °C le 20 avril)
  • 2018 : 18 avril
  • 2019 : 15 mai
  • 2020 : 13 avril
  • 2021 : 20 mai
  • 2022 : 2 mai
  • 2023 : 23 avril
  • 2024 : 20 avril

Dix ans, dix dates différentes. Le plus tôt : 13 avril. Le plus tard : 20 mai. 37 jours de variation.

C'est la vraie imprévisibilité qui peut ruiner ta saison.

Étape 3 : Le 90ᵉ percentile

On ne prend pas la moyenne. La moyenne serait dangereuse — dans la moitié des années, le gel viendrait plus tard et tu perdrais tes tomates.

On prend le 90ᵉ percentile. Autrement dit : dans 9 années sur 10, le dernier gel était terminé à cette date. Seulement 1 année sur 10, un coup de froid tardif arrive ensuite.

Pour Berikon, ça donne : 14 mai.

C'est notre « dernier gel ». Pas la moyenne statistique, mais le côté sûr. Celui qui plante ses tomates le 14 mai n'aura aucune perte 9 années sur 10.

Le 14 mai, c'est presque exactement le lendemain de Pancrace, Servais et Boniface — les « trois saints de glace ». Parfois les vieilles règles paysannes n'ont pas tort. Mais maintenant on sait pourquoi elles ont raison, et pas seulement qu'elles ont raison.

Étape 4 : Correspondance avec les plantes

Là, ça devient intéressant. Chaque plante de la base de données Erntezeit est marquée comme sensible au gel ou pas.

  • Tomate : oui → ne peut pas sortir avant le 14 mai
  • Poivron : oui → ne peut pas sortir avant le 14 mai
  • Basilic : oui → ne peut pas sortir avant le 14 mai
  • Courgette : oui → ne peut pas sortir avant le 14 mai
  • Radis : non → peut sortir dès le 15 mars (critère de température du sol)
  • Épinard : non → peut sortir dès le 1er mars
  • Salade : légèrement sensible → peut sortir dès le 15 avril

Chacune de ces règles est dynamique : elle se déplace avec ta région. Si tu es à Lugano, ton dernier gel est peut-être au 25 avril. Si tu es à Davos, au 10 juin. Erntezeit calcule pour chaque lieu individuellement.

Pourquoi c'est mieux qu'un réglage dans une appli

D'autres applis de jardinage te demandent une fois au démarrage : « Dans quelle zone climatique es-tu ? » Tu as droit à entre 3 et 7 options (« Europe centrale », « Alpes », « Méditerranée » etc.). C'est imprécis, parce que ton jardin au milieu de l'Europe peut se situer entre la zone 6a et la 7b selon l'altitude et le microclimat.

Erntezeit ne te demande rien de tout ça. On prend ton code postal et on calcule. Pas besoin de savoir ce qu'est une zone USDA, ou si ton village est « nordique » ou « alpin ». L'ordinateur calcule, tu jardines.

C'est toute la magie

Pas d'IA. Pas de machine learning. Pas de boule de cristal. Juste des vraies données météo d'Open-Meteo, une méthode statistique (le 90ᵉ percentile) et une base de données de propriétés des plantes.

C'est ennuyeux. Et c'est précisément pour ça que ça marche.

🦔 Stachi

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