Contexte : Une entreprise souhaite prédire la demande journalière à partir d’historique de ventes. Le Problème : Les modèles Dense classiques ne capturent pas la dépendance temporelle. Contraintes : Transformer les données en séquences. Implémenter un LSTM avec TensorFlow. Séparer chronologiquement train et validation. Évaluer via MAE. Livrable attendu : Construire un modèle séquentiel LSTM et comparer ses performances à un modèle Dense simple.