Contexte : Un réseau profond pour séries temporelles diverge après quelques epochs. Le Problème : La perte augmente brutalement et les poids deviennent instables. Extrait logique actuelle : optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.02) Sans contrôle des gradients. Contraintes : Introduire gradient clipping. Ajuster learning rate. Vérifier normalisation d’entrée. Comparer stabilité avant/après. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète pour stabiliser l’entraînement et éviter les exploding gradients.