Correction des données météo

content/interets/meteorologie/2025/11/26/00-introduction/index.md

@@ -10,11 +10,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 2.414016
   wind_direction: 186
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 J'ai longtemps hésité à déterminer comment stocker mes données météo sur le long terme.

content/interets/meteorologie/2025/11/26/01-installation-configuration-et-tests/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 ## Installation de l'environnement de base

content/interets/meteorologie/2025/11/26/02-preparation-des-donnees/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 Cette étape regroupe l'export initial depuis InfluxDB ainsi que les scripts d'ajustement nécessaires pour obtenir un dataset minuté propre, c’est‑à‑dire une [série temporelle](https://fr.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9rie_temporelle) où chaque minute possède une observation complète pour toutes les variables utiles.

content/interets/meteorologie/2025/11/26/03-premiers-graphiques/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 On peut désormais tracer nos premiers graphiques simples et bruts à partir du dataset minuté construit au chapitre précédent.

content/interets/meteorologie/2025/11/26/04-correlations-binaires/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 L’objectif de ce chapitre est d’explorer les relations entre variables deux à deux : d’abord visuellement (superposition de séries temporelles, comme ci-dessous, et [nuages de points](https://fr.wikipedia.org/wiki/Nuage_de_points), comme dans le chapitre suivant), puis numériquement via des coefficients de [corrélation](<https://fr.wikipedia.org/wiki/Corr%C3%A9lation_(statistiques)>).

content/interets/meteorologie/2025/11/26/05-correlations-binaires-avancees/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 ## Corrélations décalées

content/interets/meteorologie/2025/11/26/06-premier-recadrage-scientifique/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 À ce stade de l'étude :

content/interets/meteorologie/2025/11/26/07-correlations-multiples/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 ## Hexbin colorés

content/interets/meteorologie/2025/11/26/08-cadre-predictif-local/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 Dans ce chapitre, on quitte le terrain purement descriptif pour tenter quelque chose de plus ambitieux : faire parler la station météo comme un petit modèle de prévision maison.

content/interets/meteorologie/2025/11/26/09-premiers-modeles-predictifs/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 Objectif : passer de la description à la prédiction sur nos données locales, en restant simple et lisible.

content/interets/meteorologie/2025/11/26/10-modeles-non-lineaires/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 Objectif : tester des modèles plus flexibles que les régressions linéaires/logistiques, en restant raisonnables côté ressources. On utilise des forêts aléatoires (_random forest_, voir [forêt aléatoire](https://fr.wikipedia.org/wiki/For%C3%AAt_al%C3%A9atoire)) et du _gradient boosting_ (voir [gradient boosting](https://fr.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting)) sur les mêmes horizons (T+10, T+60, T+360, T+1440) pour température, vent et pluie, afin de voir si cette complexité supplémentaire paie réellement sur nos données locales.

content/interets/meteorologie/2025/11/26/11-modele-chronos/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 Dans les chapitres précédents, on a testé des modèles “fabriqués maison” (linéaires, arbres, forêts, boosting) sur nos données locales.

content/interets/meteorologie/2025/11/26/12-conclusion/index.md

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
   pressure: 1038.60539599258
   wind_speed: 0
   wind_direction: 168
-  source:
-    - influxdb
-    - open-meteo
   illuminance: 0
   precipitations: false
+  source:
+    - influxdb
 ---
 
 ## Ce que les données racontent