Qu'est-ce qu'une prévision ?

Une prévision est une prédiction faite en étudiant les données historiques et les tendances passées. Les entreprises utilisent des outils logiciels et des systèmes pour analyser de grandes quantités de données collectées sur une longue période. Le logiciel prédit ensuite la demande et les tendances futures pour aider les entreprises à prendre des décisions financières, marketing et opérationnelles plus précises.

Amélioration de la précision des prévisions avec le machine learning

Pourquoi la prévision est-elle importante ?

La prévision est un outil de planification qui aide les entreprises à se préparer face à l'incertitude qui peut se présenter à l'avenir. Elle aide les gestionnaires à réagir en toute confiance aux changements, à contrôler les opérations métier et à prendre des décisions stratégiques qui stimulent la croissance future. Par exemple, les entreprises utilisent la prévision pour les opérations suivantes :

  • Utiliser les ressources plus efficacement
  • Visualiser les performances de l'entreprise
  • Planifier le lancement de nouveaux produits ou services
  • Estimer les coûts récurrents
  • Prédire les événements futurs tels que les volumes de ventes et les bénéfices
  • Examiner les décisions en matière de gestion

Quels sont les types de méthodes de prévision ?

Les méthodes de prévision peuvent être qualitatives ou quantitatives :

Méthodes qualitatives

Les prévisions qualitatives s'appuient sur des experts en marketing pour faire des prévisions à court terme. Vous pouvez recourir aux méthodes qualitatives lorsque les données historiques sont insuffisantes. Par exemple, voici deux cas d'utilisation :

  • Les techniques d'étude de marché, comme les sondages et les enquêtes, permettent d'identifier la demande des consommateurs.
  • Les techniques de modélisation Delphi interrogent des experts dans un domaine particulier pour recueillir leur avis et prédire les tendances dans ce domaine.

Méthodes quantitatives

Les modèles de prévisions quantitatives utilisent des statistiques significatives et des données historiques pour prédire les tendances futures à long terme. Nous présentons ci-dessous des exemples de méthodes quantitatives standard :

  • La modélisation économétrique analyse des jeux de données financières, comme les données relatives aux prêts et aux investissements, afin de prévoir les changements économiques importants et leur impact sur l'entreprise.
  • L'approche par indicateurs compare les points de données pour identifier les relations entre des données qui ne semblent pas liées. Par exemple, vous pouvez utiliser l'évolution du PIB pour prévoir les taux de chômage.
  • Dans ce scénario, les données du PIB sont appelées l'indicateur principal, tandis que le taux de chômage est l'indicateur secondaire.
  • Les prévisions de séries chronologiques analysent les données collectées sur différents intervalles de temps afin de prédire les tendances futures. 

Que sont les données de séries chronologiques ?

Les données transversales observent les individus et les entreprises au cours de la même période. D'autre part, les données de séries chronologiques sont des jeux de données qui recueillent des informations à différents intervalles. Ces données sont distinctes, car elles ordonnent les points de données en fonction du temps. Par conséquent, il existe un potentiel de corrélation entre les observations dans des intervalles adjacents.

Les données de séries chronologiques peuvent être tracées sur un graphique avec des intervalles incrémentiels (ou lignes de temps) sur l'axe des X et des exemples de valeurs de données observées sur l'axe des Y. Ces graphiques de séries chronologiques sont des outils précieux pour visualiser les données. Les scientifiques des données les utilisent pour identifier les caractéristiques des données prévisionnelles. Nous donnons ci-dessous quelques exemples de caractéristiques de données de séries chronologiques :

Dans les données de tendance, les valeurs Y augmentent ou diminuent avec le temps, ce qui donne au graphique une apparence linéaire. Par exemple, les données relatives à la population peuvent augmenter ou diminuer de façon linéaire avec le temps.

Saisonnalité

On parle de tendances saisonnières lorsque les données de séries chronologiques présentent des tendances régulières et prévisibles à des intervalles inférieurs à un an. Ce modèle de données peut apparaître sous forme de pics ou d'autres anomalies sur un graphique d'habitude linéaire. Par exemple, les ventes au détail d'un magasin peuvent augmenter pendant les périodes de vacances, vers décembre et avril.

Ruptures structurelles

Parfois, les données de séries chronologiques changent soudainement de comportement à un moment. Le graphique de séries chronologiques peut se déplacer soudainement vers le haut ou vers le bas, créant ainsi une rupture structurelle ou une non-linéarité. Par exemple, bon nombre d'indicateurs économiques ont fortement évolué en 2008 après le début de la crise financière mondiale.

Qu'est-ce que la prévision de séries chronologiques ?

La prévision de séries chronologiques est une technique de science des données qui utilise l'apprentissage automatique et d'autres technologies informatiques pour étudier les observations passées et prédire les valeurs futures des données de séries chronologiques. Examinons quelques exemples de prévisions de séries chronologiques :

  • Les données astronomiques consistent en des mouvements répétitifs des planètes au cours des siècles. Vous pouvez utiliser ces données pour prédire avec précision des événements astronomiques comme les éclipses et les comètes.
  • Les prévisions météorologiques utilisent les modèles de vent et de température pour prévoir les changements de temps.
  • Les scientifiques peuvent s'appuyer sur les taux de natalité et les données sur les migrations pour prévoir la croissance de la population.

Analyse de séries chronologiques et prévisions de séries chronologiques

L'analyse de séries chronologiques permet d'explorer les causes sous-jacentes de toutes les données de séries chronologiques. Ce domaine d'étude cherche à comprendre le « pourquoi » d'un jeu de données de séries chronologiques. Les analystes doivent souvent formuler des hypothèses et décomposer les données pour en extraire des statistiques et d'autres caractéristiques significatives.

Alors que l'analyse des séries chronologiques consiste à comprendre le jeu de données, la prévision consiste à les prédire. Voici les trois étapes de la modélisation prédictive :

  • Poser une question et collecter un jeu de données de séries chronologiques qui y répond pour une période passée.
  • Entraîner le logiciel ou l'algorithme de prévision en utilisant les valeurs passées.
  • Utilisez l'algorithme de prévision pour faire des observations futures.

Comment fonctionne la prévision de séries chronologiques ?

Les scientifiques des données utilisent des modèles de prévision de séries temporelles pour faire des prédictions plus précises. Ils effectuent d'abord une analyse exploratoire des données pour sélectionner les meilleurs algorithmes de prévision, puis utilisent des modèles de machine learning pour faire des prédictions. Examinons ci-dessous quelques modèles de prévision courants :

Modèles de décomposition

Les modèles de décomposition décomposent ou répartissent les données de séries temporelles en trois composantes :

  1. Composante de tendance
  2. Composante saisonnière
  3. Composante de bruit, n'appartenant à aucun des deux groupes ci-dessus

Une autre méthode d'analyse des données de séries chronologiques consiste à les décomposer en deux composantes : les composantes de données prévisibles et les composantes de données imprévisibles.

Modèles basés sur le lissage

Le lissage des données est une technique statistique qui consiste à supprimer les valeurs aberrantes ou les points de données qui diffèrent sensiblement du reste du jeu de données. Ces modèles prévisionnels rendent la catégorie de modèle sous-jacente plus visible en éliminant les variations aléatoires des données.

Modèles basés sur la régression

L'autorégression est un modèle prévisionnel qui utilise les observations des étapes temporelles précédentes pour définir une relation mathématique entre deux points de données. Ensuite, elle utilise la relation mathématique pour estimer une valeur future inconnue. Selon le modèle de régression utilisé, l'équation mathématique prend en compte les erreurs de prévision et les valeurs saisonnières passées, pour ainsi améliorer la prévision dans le temps.

Quels sont les principaux cas d'utilisation de la prévision ?

La prévision fournit aux entreprises des informations pertinentes et fiables sur le présent et l'avenir. Nous décrivons ci-dessous quelques exemples d'utilisation de la technologie de prévision :

Opérations - Comment More Retail Limited utilise-t-elle l'automatisation pour prévoir les ventes de produits ?

More Retail Ltd. (MRL) est l'un des quatre principaux détaillants en épicerie d'Inde, avec un chiffre d'affaires de plusieurs milliards de dollars. Ils disposent d'un vaste réseau de magasins et d'une chaîne d'approvisionnement de distributeurs complexe. Ils s'appuyaient sur le jugement manuel des directeurs de magasin pour estimer et commander les stocks, mais cela affectait l'expérience client, surtout dans la catégorie des produits frais. MRL a eu recours aux services de prévision d'AWS pour mettre en place un système de commande automatisé qui a permis de réduire de 30 % le gaspillage de produits frais.

Fabrication - Comment Foxconn utilise-t-elle les prévisions pour gérer la demande de fabrication?

Hon Hai Technology Group (Foxconn) est le plus grand fabricant d'électronique et fournisseur de solutions au monde. Durant la crise de la COVID-19, Foxconn a fait face à une instabilité inédite de la demande, de l'offre et des capacités. L'entreprise a collaboré avec Amazon Machine Learning Solutions Lab pour établir des prévisions de commandes nettes précises pour son usine au Mexique. Ces prévisions ont permis de réaliser une économie annuelle de plus de 500 000 USD.

Assistance à la clientèle - Comment Affordable Tours utilise-t-elle les prévisions de ventes pour améliorer l'expérience client ?

Affordable Tours.com est l'un des plus grands vendeurs de circuits accompagnés, de croisières, de croisières fluviales et de vacances actives aux États-Unis. Ils avaient du mal à affecter des ressources lorsqu'ils traitaient les volumes d'appels des clients. Certains jours, leurs agents étaient trop nombreux et d'autres jours, ils ne l'étaient pas assez. Cela se traduisait par des expériences client incohérentes et davantage d'appels manqués. Ils ont utilisé Amazon Forecast pour mieux anticiper les volumes d'appels des clients et ont amélioré leur taux d'appels manqués de 20 %.

Qu'est-ce qu'Amazon Forecast ?

Amazon Forecast est un service de prédiction de séries temporelles entièrement géré basé sur le machine learning et conçu pour l'analyse des métriques métier. Aucune expérience en machine learning n'est requise pour commencer à l'utiliser. Il vous suffit de fournir des données d'historique, ainsi que toutes données supplémentaires pouvant, selon vous, avoir un impact sur vos prévisions. Une fois que vous avez fourni toutes les données, Amazon Forecast les examine automatiquement et identifie celles qui sont significatives. Ensuite, il produit un modèle prévisionnel qui peut faire des prédictions jusqu'à 50 % plus précises que celles des modèles qui prennent uniquement en compte les données de séries chronologiques.

Commencez par créer un compte Amazon gratuit dès aujourd'hui avec l'offre gratuite AWS. Pendant les deux premiers mois d'utilisation d'Amazon Forecast, les nouveaux clients AWS reçoivent jusqu'à 10 000 générations de prévisions de séries temporelles par mois, jusqu'à 10 Go de stockage de données par mois et jusqu'à 10 heures de formation par mois.

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