[ca] Les tecnologies de la informació i de la comunicació han evolucionat fins al punt d'estar presents en la majoria de coses de la nostra vida quotidiana. Fins i tot l'objecte més senzill que tothom té a casa és cada vegada més intel·ligent, com ara raspalls de dents, cotxes, telèfons, etc. Tots aquests dispositius estan connectats a Internet per facilitar-nos la vida. La pregunta és: com es processa tota aquesta quantitat de dades? Aquí és quan apareix la Intel·ligència Artificial. La IA és la part de les TIC dedicada al desenvolupament d'algoritmes que permet a una màquina prendre decisions intel·ligents o, si més no, comportar-se com si tingués una intel·ligència semblant a la humana. L'ús de la IA està present en molts sectors, com el financer, la salut, el transport o fins i tot l'agricultura. L'aprenentatge automàtic és una branca de la IA basada en la idea que els sistemes informàtics poden aprendre sols a partir de dades. La ciència de les dades ha implementat un algoritme d'aprenentatge automàtic, com és la Xarxa Neuronal Artificial, per treballar amb estadístiques i regressió lineal per al processament de dades. Una ANN és la part d'un sistema informàtic dissenyat per simular la manera com el cervell humà analitza i processa la informació. És el fonament de la IA i resol problemes que resultarien impossibles o difícils per als estàndards humans o estadístics. Però, aquest recurs és sempre la millor solució? Aquest article tracta sobre una comparació entre la Xarxa Neuronal Artificial Estacionals amb models clàssics com la Model Auto Regressiu Integrat de Mitjans Mòbils Estacional per a la predicció de pluges. El projecte va començar fent una introducció a l'Aprenentatge Profund i l'Aprenentatge Automàtic. Després, es va iniciar el procés d'obtenció d'una quantitat adequada de dades per crear un conjunt de dades necessari. Per fer-ho, hem utilitzat les dades d'alguns pluviòmetres distribuïts pel territori dels Hauts-de-Seine del govern de França. Amb dades des del 2009 fins al 2020 de 19 sensors, el conjunt de dades es va utilitzar per experimentar amb diferents algoritmes i diferents configuracions per obtenir prediccions diferents. El rendiment de la predicció del model SARIMA i el de SANN es van comparar mitjançant quatre mesures de rendiment: - L'Error de Previsió Mitjà, l'Error de Previsió Absolut, l'Error Quadràtic Mig i l'Arrel de l'Error Quadràtic Mig. No només es tindrà en compte la precisió del model, sinó que també s'utilitzaran els requisits d'execució i d'implementació com a benckmark. Finalment, tots els models es van provar en el mateix entorn de treball i es va arribar a una conclusió gràcies als resultats obtinguts de diferents punts de referència.

[en] Information and communications technology has evolved to the point of being present in most things in our daily lives. Even the simplest object that everyone has in their home is getting smarter, like toothbrushes, cars, phones and so on. All that devices are connected to the Internet to make our life easier. The question is, how is all that amount of data processed? Here is when Artificial Intelligence appears. AI is the part of ICT dedicated to the development of algorithms that allows a machine to make intelligent decisions or, at least, behave as if it has a human-like intelligence. The use of AI is present in many sectors such finance, health, transport, or even agriculture. Machine Learning is a branch of AI based on the idea that computer systems can learn on their own from data. Data science has implemented Machine Learning algorithm such as the Artificial Neural Network to work with Statistics and Linear Regression for data processing. An ANN is the piece of a computing system designed to simulate the way the human brain analyses and processes information. It is the foundation of AI and solves problems that would prove impossible or difficult by human or statistical standards. But, is this resource always the best solution? This paper is about a comparison between Seasonal Artificial Neural Network with classic models as Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average for rainfall forecasting. The project started by doing an introduction to Deep Learning and Machine Learning. Afterwards, the process of obtaining an adequate amount of data to create a proper dataset began. To do that, we used data from of some pluviometers distributed over the Hauts-de-Seineterritory from French government. With data from 2009 to 2020 of 19 sensors, the dataset was used to experiment with different algorithms and different configurations to obtain different predictions. The forecasting performance of SARIMA model and that of SANN were compared with four forecast performance measures: - Mean Forecast Error, Mean Absolute Error, Mean Squared Error and Root Mean Squared Error. Not only will the accuracy of the model be taken into account, but also the runtime and implementation requirements will be used as a benchmark. Finally, all models were tested in the same work environment and a conclusion was reached thanks to the results obtained from different reference points.