<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Accueil on Kwak Jazz</title><link>https://gwils28.github.io/</link><description>Recent content in Accueil on Kwak Jazz</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>fr</language><copyright>© 2026 Wilson Goma</copyright><atom:link href="https://gwils28.github.io/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Shelterkwak : la préparation d'un foyer aux crises, suivie palier par palier</title><link>https://gwils28.github.io/projects/shelterkwak/</link><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/projects/shelterkwak/</guid><description>Application installable sur téléphone, sans compte ni service tiers : un référentiel de 279 objectifs en neuf paliers bloquants, un niveau qui baisse quand les stocks périment, un inventaire qui calcule les jours d&amp;rsquo;autonomie du foyer, et un écran Crise hors ligne pour le jour J.</description></item><item><title>Modèles de fondation pour séries temporelles : prévoir la consommation électrique du lendemain de 3 517 bâtiments tertiaires</title><link>https://gwils28.github.io/projects/flexgrid-prevision-j1/</link><pubDate>Sun, 08 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/projects/flexgrid-prevision-j1/</guid><description>La veille TSFM appliquée à un responsable d&amp;rsquo;équilibre fictif, sur données publiques réelles : LightGBM, Chronos-2 et leur mélange contre la prévision J-1 de RTE, publiée et débiaisée. Un MAPE de 2,7 % sur le portefeuille contre 5,6 % sans modèle, un router qui ne bat pas le mélange, un cold-start à la naïve, Timestral et TimesFM 3.0 en addendum, un service Dagster et sa surveillance rejouée.</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gwils28.github.io/projects/flexgrid-prevision-j1/cover.png"/></item><item><title>Les modèles de fondation pour séries temporelles : zero-shot contre spécialiste</title><link>https://gwils28.github.io/posts/tsfm-zero-shot-specialiste/</link><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/posts/tsfm-zero-shot-specialiste/</guid><description>Quand un modèle de fondation utilisé sans entraînement bat-il un modèle ajusté sur la série ? Ce que j&amp;rsquo;ai observé sur un an de charge électrique française, avec la couverture des intervalles et pas seulement l&amp;rsquo;erreur moyenne, puis en reconstruisant un routeur entre les deux sur 50 séries.</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gwils28.github.io/posts/tsfm-zero-shot-specialiste/router_features.webp"/></item><item><title>Un agent de code sur un VPS : isolation, secrets et coûts</title><link>https://gwils28.github.io/posts/agents-code-vps/</link><pubDate>Tue, 03 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/posts/agents-code-vps/</guid><description>Un VPS CPU dédié à l&amp;rsquo;agent, joignable seulement par réseau privé, une production séparée et du GPU loué à l&amp;rsquo;heure : l&amp;rsquo;état des lieux au 31 octobre 2026, de l&amp;rsquo;isolation aux secrets et aux coûts.</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gwils28.github.io/posts/agents-code-vps/cover.png"/></item><item><title>Claude Code en data science : ce qui change dans ma méthode</title><link>https://gwils28.github.io/posts/claude-code-methode-revisee/</link><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/posts/claude-code-methode-revisee/</guid><description>Le levier n&amp;rsquo;est plus le prompt mais le contexte : ce qu&amp;rsquo;on y met, quand, et ce qu&amp;rsquo;on confie à des mécanismes qui ne dépendent pas du modèle. Ma méthode révisée au 29 octobre 2026.</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gwils28.github.io/posts/claude-code-methode-revisee/cover.png"/></item><item><title>Impact causal en séries temporelles : mesurer ce que les promotions d'une chaîne d'épicerie rapportent vraiment</title><link>https://gwils28.github.io/projects/novaretail-incrementalite-promos/</link><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/projects/novaretail-incrementalite-promos/</guid><description>Le contrefactuel BSTS de la veille appliqué aux promotions d&amp;rsquo;une chaîne d&amp;rsquo;épicerie fictive sur les données Favorita : campagnes détectées plutôt que supposées, registre de donneurs, couverture mesurée sur vérité plantée (0,83 à 0,90 contre 0,5 à 0,7 pour les estimateurs iid), séisme en banc d&amp;rsquo;essai, Double ML, pipeline Dagster et monitoring.</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gwils28.github.io/projects/novaretail-incrementalite-promos/cover.png"/></item><item><title>L'impact causal en séries temporelles : le contrefactuel et ses placebos</title><link>https://gwils28.github.io/posts/impact-causal-series-temporelles/</link><pubDate>Tue, 27 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/posts/impact-causal-series-temporelles/</guid><description>Un contrefactuel est une prévision. Ce que j&amp;rsquo;ai observé en le construisant à la main, en mesurant sa couverture sur 100 panels à vérité connue, en plantant quatre violations du design et en l&amp;rsquo;appliquant au cours de Volkswagen après le dieselgate.</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gwils28.github.io/posts/impact-causal-series-temporelles/cover.png"/></item><item><title>La fréquence de réentraînement en forecasting : exactitude, fraîcheur et stabilité</title><link>https://gwils28.github.io/posts/frequence-reentrainement/</link><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/posts/frequence-reentrainement/</guid><description>Exactitude, fraîcheur et stabilité ne demandent pas la même fréquence de réentraînement. Ce que j&amp;rsquo;ai observé sur un banc de dix politiques, un modèle analytique, les données d&amp;rsquo;électricité Monash et une simulation causale.</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gwils28.github.io/posts/frequence-reentrainement/cover.png"/></item><item><title>Kwak Finance : le budget et le patrimoine d'un foyer, auto-hébergés</title><link>https://gwils28.github.io/projects/kwak-finance/</link><pubDate>Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/projects/kwak-finance/</guid><description>Application web auto-hébergée de budget et de patrimoine familial. Saisie au clavier, dépenses fixes, objectifs budgétaires, rapports, matrice de patrimoine mensuelle, objectifs financiers en pyramide avec leur analyse ; une projection du patrimoine par Monte-Carlo est en route.</description></item><item><title>Réconciliation hiérarchique : MinT de zéro, testé sur la consommation électrique de 12 régions françaises</title><link>https://gwils28.github.io/projects/w37-reconciliation-hierarchique/</link><pubDate>Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/projects/w37-reconciliation-hierarchique/</guid><description>MinT réécrit de zéro, ses hypothèses testées une à une, et un mini-projet éCO2mix (12 régions → France) où le bottom-up bat la méthode de référence, sur 356 origines, deux années et deux modèles de base.</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gwils28.github.io/projects/w37-reconciliation-hierarchique/cover.png"/></item><item><title>La réconciliation hiérarchique en forecasting : promesses et limites</title><link>https://gwils28.github.io/posts/reconciliation-hierarchique/</link><pubDate>Tue, 06 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/posts/reconciliation-hierarchique/</guid><description>MinT garantit la cohérence, pas la précision ni la calibration. Démonstration par la théorie, la simulation, les données RTE et des ventes de comptage.</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gwils28.github.io/posts/reconciliation-hierarchique/cover.png"/></item><item><title>Claude Code en data science et ML-AI Engineering : ma méthode de travail</title><link>https://gwils28.github.io/posts/claude-code-data-science/</link><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/posts/claude-code-data-science/</guid><description>Un agent qui code vite ne remplace pas la méthode. Ma façon de travailler avec Claude Code : le contexte comme ressource rare, la vérification comme seule étape non négociable.</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gwils28.github.io/posts/claude-code-data-science/cover.png"/></item><item><title>Habitation &amp; plage Anse Céron</title><link>https://gwils28.github.io/migration/martinique-anse-ceron-2026/</link><pubDate>Tue, 20 Jan 2026 10:46:37 -0400</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/migration/martinique-anse-ceron-2026/</guid><description/></item><item><title>Guinness city</title><link>https://gwils28.github.io/migration/guinness-2024/</link><pubDate>Wed, 22 May 2024 19:01:05 +0200</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/migration/guinness-2024/</guid><description/></item><item><title>Kurama dera</title><link>https://gwils28.github.io/migration/japon-kuramadera-2019/</link><pubDate>Fri, 12 Apr 2019 16:30:39 +0200</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/migration/japon-kuramadera-2019/</guid><description/></item><item><title>À propos</title><link>https://gwils28.github.io/about/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/about/</guid><description/></item><item><title>CV</title><link>https://gwils28.github.io/cv/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gwils28.github.io/cv/</guid><description/></item></channel></rss>