Cet article décrit une approche flexible pour la prédiction à court terme de variables météorologiques. En particulier, nous nous intéressons à la prédiction du rayonnement solaire à une heure. Cette tâche est d'une grande importance pratique dans l'optique d'optimiser les resources énergétiques solaires. Comme le défi EGC 2018 nous fournit des données météorologiques enregistrées sur cinq sites géographiques de l'île de la Réunion, nous utilisons ces données historiques comme base pour créer des modèles de prédiction, et nous testons la performance de ces modèles selon le site considéré. Après avoir décrit notre méthode de nettoyage de données et de normalisation, nous combinons une méthode de sélection de variables basée sur les modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) à l'utilisation de méthodes de régression génériques, telles que les arbres de régression et les réseaux de neurones.