 Comparez les avantages et les inconvénients de l'utilisation d'un modèle de réseau neuronal récurrent (RNN).
 L'avantage d'utiliser un modèle de réseau neuronal récurrent (RNN) est qu'il est capable de traiter des séquences d'entrées et de sorties, ce qui lui permet de comprendre le contexte des données, ce qui contribue à améliorer la précision des prédictions. L'inconvénient est que les RNN sont coûteux en calcul et sujets à des gradients de fuite et d'explosion, ce qui peut limiter ses performances.