Analyse des consommations d'énergie des pays

Contexte

Le projet part du dataset public World Energy Consumption téléchargé depuis Kaggle. L'objectif est d'analyser les liens entre consommation d'énergie, production électrique, PIB, population et émissions, puis d'évaluer dans quelle mesure on peut prédire le niveau de bas carbone ou certaines grandeurs énergétiques à l'échelle pays.

Problématique

Le dataset est volumineux, très hétérogène selon les pays et les années, avec de nombreux zéros, valeurs manquantes et agrégats géographiques susceptibles de biaiser l'analyse. Il fallait donc nettoyer les données, définir des cibles pertinentes et traiter un fort déséquilibre de classes sur certaines tâches de classification.

Solution

Le notebook combine une exploration approfondie des corrélations et évolutions temporelles avec plusieurs pipelines de machine learning. Une partie du travail vise par exemple à classifier les pays selon leur part d'électricité bas carbone, une autre à prédire des valeurs continues avec réseaux de neurones et LSTM, tout en comparant plusieurs familles de modèles.

Choix techniques

J'ai choisi de garder un notebook central, afin de réunir au même endroit l'exploration, les visualisations et les expérimentations de modèles sur un dataset déjà très dense. Pandas, Matplotlib et Seaborn me permettent d'aller vite sur la compréhension des variables et des corrélations, tandis que scikit-learn offre un cadre simple pour comparer plusieurs approches sans alourdir inutilement le projet. J'ai aussi introduit imbalanced-learn pour traiter proprement le déséquilibre de classes sur certaines prédictions, puis TensorFlow et XGBoost pour pousser l'expérimentation plus loin lorsque des modèles plus avancés devenaient pertinents.

• R.01
  Dataset Kaggle téléchargé et exploité dans un notebook unique
• R.02
  Classifieur hard-voting annoncé à 96,6 % de précision sur une tâche binaire bas carbone
• R.03
  Comparaison de plusieurs approches : arbres, ensembles, PCA, réseaux denses et LSTM