Session "Démo"National audienceNous présentons une interface de visualisation permettant de comparer la qualité de modèles pour la prédiction de variables météorologiques. Les modèles sont composés de réseaux de neurones à une couche cachée résultant d'apprentissages. Ils consistent à prédire le rayonnement solaire et la température extérieure sur un horizon de 24 heures à partir de mesures locales et constituent ainsi des modèles adaptés aux particularités locales comme les microclimats. Ils peuvent être comparés aux modèles naïfs classiquement utilisés pour leur simplicité de mise en œuvre tels que le modèle de la persistance. Les prédictions pourront par exemple être utilisées dans un système de régulation thermique d'un bâtiment
