Récupération d'articles d'archives

2026-03-29 03:00:47 +02:00
parent 060119c91c
commit ecc25fe7cf
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--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/00-introduction/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/00-introduction/index.md
@@ -1,21 +1,21 @@
 ---
-title: Introduction
-dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-27 00:47:23"
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/421
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+date: '2025-11-27 00:47:23'
+dossier:
+- Exploitation de mes données météo
+title: Introduction
 weather:
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+  wind_speed: 3.218688
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 ---

 J'ai longtemps hésité à déterminer comment stocker mes données météo sur le long terme.
@@ -46,4 +46,4 @@ Je ne le place explicitement sous aucune licence.
 Bonne lecture !

 > J'ai utilisé ChatGPT 5.1 Codex Max, profil _High_ pour m'assister dans la rédaction du code python, et ChatGPT 5.1, profil _High_ pour m'assister dans la rédaction du texte.
-> Bien que je le mentionne explicitement dans [mon manifeste](/manifeste/), j'estime important de le re-préciser spécifiquement ici.
+> Bien que je le mentionne explicitement dans [mon manifeste](/manifeste/), j'estime important de le re-préciser spécifiquement ici.
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/01-installation-configuration-et-tests/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/01-installation-configuration-et-tests/index.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: Installation, configuration et tests
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/409
+date: '2025-11-26 23:57:23'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:23"
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+- Exploitation de mes données météo
+title: Installation, configuration et tests
 weather:
-  temperature: 0.777777777777777
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+  wind_speed: 2.7358848
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 ---

 ## Installation de l'environnement de base
@@ -233,4 +233,4 @@ Ces identifiants correspondent aux entités exposées par votre système domotiq

 Ces informations combinées se retrouvent dans le fichier `meteo/station_config.py` et dans `meteo/variables.py` : c’est là que l’on fixe, une fois pour toutes, quelles entités InfluxDB seront considérées comme « température extérieure », « pluie », « vent », et sous quels noms elles seront manipulées dans la suite de l’étude.

-On aurait pu se passer de ces scripts pour déterminer la structure des données stockées dans Influx, mais ils évitent de se reposer sur des intuitions : ici, on demande à Influx de nous donner les informations dont on va avoir besoin au lieu de les deviner.
+On aurait pu se passer de ces scripts pour déterminer la structure des données stockées dans Influx, mais ils évitent de se reposer sur des intuitions : ici, on demande à Influx de nous donner les informations dont on va avoir besoin au lieu de les deviner.
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/02-preparation-des-donnees/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/02-preparation-des-donnees/index.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: Préparation des données
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/410
+date: '2025-11-26 23:57:24'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:24"
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+- Exploitation de mes données météo
+title: Préparation des données
 weather:
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+  wind_speed: 2.7358848
+weight: 20
 ---

 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.
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/03-premiers-graphiques/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/03-premiers-graphiques/index.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: Premiers graphiques
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/411
+date: '2025-11-26 23:57:25'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:25"
-weight: 30
+- Exploitation de mes données météo
+title: Premiers graphiques
 weather:
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+  wind_speed: 2.7358848
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 ---

 On peut désormais tracer nos premiers graphiques simples et bruts à partir du dataset minuté construit au chapitre précédent.
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/04-correlations-binaires/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/04-correlations-binaires/index.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: Corrélations binaires
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/412
+date: '2025-11-26 23:57:26'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:26"
-weight: 40
+- Exploitation de mes données météo
+title: Corrélations binaires
 weather:
-  temperature: 0.777777777777777
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-comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/412
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+  wind_direction: 180.0
+  wind_speed: 2.7358848
+weight: 40
 ---

 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)>).
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/05-correlations-binaires-avancees/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/05-correlations-binaires-avancees/index.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: Corrélations binaires avancées
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/413
+date: '2025-11-26 23:57:27'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:27"
-weight: 50
+- Exploitation de mes données météo
+title: Corrélations binaires avancées
 weather:
-  temperature: 0.777777777777777
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+  pressure: 1038.60539599258
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-    - influxdb
-comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/413
+  - influxdb
+  temperature: 0.777777777777777
+  wind_direction: 180.0
+  wind_speed: 2.7358848
+weight: 50
 ---

 ## Corrélations décalées
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/06-premier-recadrage-scientifique/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/06-premier-recadrage-scientifique/index.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: Premier recadrage scientifique
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/414
+date: '2025-11-26 23:57:28'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:28"
-weight: 60
+- Exploitation de mes données météo
+title: Premier recadrage scientifique
 weather:
-  temperature: 0.777777777777777
-  humidity: 97
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+  pressure: 1038.60539599258
  source:
-    - influxdb
-comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/414
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+  temperature: 0.777777777777777
+  wind_direction: 180.0
+  wind_speed: 2.7358848
+weight: 60
 ---

 À ce stade de l'étude :
@@ -428,4 +428,4 @@ Quelques exemples de capteurs hors de portée à la maison :

 Ces variables manquantes sont accessibles via des modèles (reanalyses ERA5/AROME, CAMS), des réseaux publics (Meteosat, ADDS, AERONET) ou des capteurs partagés, et c’est indispensable si l’on vise une analyse physique détaillée.

-Pour autant, nos données locales restent utiles : on peut déjà passer aux corrélations multiples et voir comment l’introduction d’une troisième variable déforme ou précise une relation binaire bien établie. Ce sera l’objet du prochain article.
+Pour autant, nos données locales restent utiles : on peut déjà passer aux corrélations multiples et voir comment l’introduction d’une troisième variable déforme ou précise une relation binaire bien établie. Ce sera l’objet du prochain article.
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/07-correlations-multiples/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/07-correlations-multiples/index.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: Corrélations multiples
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/415
+date: '2025-11-26 23:57:29'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:29"
-weight: 70
+- Exploitation de mes données météo
+title: Corrélations multiples
 weather:
-  temperature: 0.777777777777777
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-    - influxdb
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+  temperature: 0.777777777777777
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+  wind_speed: 2.7358848
+weight: 70
 ---

 ## Hexbin colorés
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/08-cadre-predictif-local/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/08-cadre-predictif-local/index.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: Cadre prédictif local
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/416
+date: '2025-11-26 23:57:30'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:30"
-weight: 80
+- Exploitation de mes données météo
+title: Cadre prédictif local
 weather:
-  temperature: 0.777777777777777
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+  wind_speed: 2.7358848
+weight: 80
 ---

 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.
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/09-premiers-modeles-predictifs/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/09-premiers-modeles-predictifs/index.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: Premiers modèles prédictifs
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/417
+date: '2025-11-26 23:57:31'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:31"
-weight: 90
+- Exploitation de mes données météo
+title: Premiers modèles prédictifs
 weather:
-  temperature: 0.777777777777777
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+  pressure: 1038.60539599258
  source:
-    - influxdb
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+  temperature: 0.777777777777777
+  wind_direction: 180.0
+  wind_speed: 2.7358848
+weight: 90
 ---

 Objectif : passer de la description à la prédiction sur nos données locales, en restant simple et lisible.
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/10-modeles-non-lineaires/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/10-modeles-non-lineaires/index.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: Modèles non linéaires (arbres, forêts, gradient boosting)
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/418
+date: '2025-11-26 23:57:32'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:32"
-weight: 100
+- Exploitation de mes données météo
+title: Modèles non linéaires (arbres, forêts, gradient boosting)
 weather:
-  temperature: 0.777777777777777
-  humidity: 97
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+  pressure: 1038.60539599258
  source:
-    - influxdb
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+  temperature: 0.777777777777777
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+  wind_speed: 2.7358848
+weight: 100
 ---

 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.
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/11-modele-chronos/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/11-modele-chronos/index.md
@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: Modèle Chronos-2 (foundation model HF)
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/419
+date: '2025-11-26 23:57:33'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:33"
-weight: 110
+- Exploitation de mes données météo
+title: Modèle Chronos-2 (foundation model HF)
 weather:
-  temperature: 0.777777777777777
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+  wind_direction: 180.0
+  wind_speed: 2.7358848
+weight: 110
 ---

 Dans les chapitres précédents, on a testé des modèles “fabriqués maison” (linéaires, arbres, forêts, boosting) sur nos données locales.
--- a/content/interets/meteorologie/2025/11/26/12-conclusion/index.md
+++ b/content/interets/meteorologie/2025/11/26/12-conclusion/index.md
@@ -1,24 +1,24 @@
 ---
-title: Conclusion
+comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/420
+date: '2025-11-26 23:57:34'
 dossier:
-  - Exploitation de mes données météo
-date: "2025-11-26 23:57:34"
-weight: 120
-tags:
-  - Déterminisme
+- Exploitation de mes données météo
 oeuvres:
-  - L'Anankéisme
+- L'Anankéisme
+tags:
+- Déterminisme
+title: Conclusion
 weather:
-  temperature: 0.777777777777777
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-  pressure: 1038.60539599258
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+  - influxdb
+  temperature: 0.777777777777777
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+  wind_speed: 2.7358848
+weight: 120
 ---

 ## Ce que les données racontent
@@ -100,4 +100,4 @@ Enfin, une petite série de graphiques radar montre, pour chaque jour, comment s

 ![Score global par jour de semaine](images/weekday_scores.png)

-Objectivement, le meilleur jour de la semaine par chez moi est le vendredi !
+Objectivement, le meilleur jour de la semaine par chez moi est le vendredi !