Projets sélectionnés du portfolio avec narration complète — contexte métier, méthodologie, résultats, compromis et esquisses de déploiement. Chaque étude de cas tire ses graphiques de son carnet exécuté pour rester autonome.
Prévisions de charge à J+1 et court-terme sur 16 ans de consommation horaire PJME réelle — SARIMA, espace d'états (UnobservedComponents + Fourier exogène) et modèles gradient boostés comparés. Le « meilleur » modèle dépend de qui lit, achats ou gestion du risque.
Prévision journalière du niveau du plus grand réservoir artificiel au monde, sur données réelles de la Zambezi River Authority. Un RMSE de 7 cm sur une bande opérationnelle de 7 m transforme « allons-nous franchir les seuils de sécurité turbine dans les 30 prochains jours ? » d'une devinette en probabilité calibrée.
10 ans de données journalières NASA POWER au-dessus de Nairobi, trois prévisionnistes comparés à un baseline obstinément difficile : la climatologie mensuelle. Le constat est inconfortable pour les modélisateurs — à cette latitude, l'enveloppe saisonnière est l'essentiel du signal, et ce sont les covariables météo du jour qui font vraiment bouger la précision ponctuelle.
Trois familles de GLM et un concurrent gradient boosté comparés sur le jeu canonique freMTPL2 (678 000 polices). Tweedie gagne sur le pouvoir de segmentation (Gini) ; Poisson + Gamma gagne sur le lift du décile supérieur. Choisir entre les deux est une décision actuarielle, pas une décision de modélisation.
Planification de cliniques mobiles comme processus décisionnel de Markov sur données réelles KMPDC + SHA. Trois politiques — rotation manuelle, PL plafonnée, Q-learning tabulaire — comparées sur les patients servis, le coût de déplacement et l'équité. Le constat honnête : l'algorithme compte moins que la façon dont les contraintes sont écrites.
