Création d'un modèle vide de type séquentiel
"""

model = Sequential()

"""Création des couches et de leurs fonctions d'activation : https://towardsdatascience.com/deep-learning-which-loss-and-activation-functions-should-i-use-ac02f1c56aa8, https://riptutorial.com/fr/machine-learning/example/31624/fonctions-d-activation"""

model.add(Dense(4,activation='relu'))
model.add(Dense(4,activation='relu'))
model.add(Dense(4,activation='relu'))

"""Création du neurone "résultat". On a besoin d'un seul résultat (température), on ne lui donne donc qu'un neurone"""

model.add(Dense(1))

"""On compile le réseau avec un optimiseur et une méthode de"""

model.compile(optimizer='RMSprop', loss='mse')