Cet article présente les investigations menées sur les données mesurées par des capteurs positionnés dans cinq villes de l'île de la Réunion. Des analyses exploratoires préalables permettent de comparer les caractéristiques statistiques des villes considérées relativement aux différentes variables météorologiques mesurées (flux solaires diffus et global, pression atmosphérique, humidité, température, force et direction du vent). Nous appliquons diverses transformations sur les données avant d'analyser les séries univariées ou multivariées agrégées au pas de l'heure ou de la journée afin de construire des modèles de prédiction. Une approche classique de clustering de séries temporelles est testée. Deux algorithmes de biclustering appliqués successivement ont permis de grouper les journées d'observations partageant des paramètres météorologiques horaires. Une caractérisation des biclusters, une visualisation calendaire de leur succession ainsi qu'une recherche de séquences fréquentes permettent d'exploiter les résultats et de faciliter leur interprétation.