Qu'est-ce que la prévision ? Un guide complet sur les principes de base et au-delà

Dans la Grèce antique, les personnes qui cherchaient des réponses sur ce que l'avenir leur réservait faisaient le long voyage jusqu'au temple d'Apollon à Delphes. Après de longs entretiens avec les prêtres du temple, les pèlerins posaient leurs questions à l'oracle, une prêtresse censée être en relation directe avec les dieux. Entrant dans un état de transe, l'oracle était censé délivrer la sagesse des dieux. Les suppliants rentraient chez eux, persuadés d'avoir reçu les conseils dont ils avaient besoin pour faire face à ce qu'on leur annonçait pour l'avenir.

Près de 3 000 ans plus tard, les gens sont toujours à la recherche de réponses sur ce que l'avenir leur réserve. C'est particulièrement vrai dans le monde des affaires, où les dirigeants recherchent des informations qui, espèrent-ils, les aideront à prendre des décisions efficaces. Ils veulent savoir combien de stocks ils doivent commander, sur quels produits et services ils doivent concentrer leurs efforts, quels nouveaux marchés porteront le plus de fruits, et bien d'autres choses encore. C'est ce qui fait de la prévision d'entreprise un élément si important de la planification.

Avant l'avènement de l'ère numérique, les chefs d'entreprise s'appuyaient sur un certain nombre de méthodes de prévision qualitatives pour se projeter dans l'avenir. Parmi elles, la méthode Delphi, qui consiste à recueillir systématiquement les avis d'un groupe d'experts par le biais de plusieurs séries d'enquêtes anonymes, en affinant les prévisions sur la base d'un retour d'information itératif. Cependant, l'avènement de l'ordinateur a permis d'utiliser une approche de prévision quantitative davantage axée sur les données.

L'Oracle d'aujourd'hui ne réside pas dans un temple de marbre, mais est plutôt enfoui dans les montagnes de données que les entreprises collectent et analysent chaque jour. Bien que les conseils qu'il fournit ne prétendent pas provenir d'une inspiration divine, il offre beaucoup plus de transparence sur la façon dont il parvient à ses conclusions. Avec les nouveaux développements de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique qui continuent de repousser les limites, il n'a jamais été aussi facile pour les chefs d'entreprise de regarder à l'horizon et de voir ce qui est susceptible de se présenter à eux.

Modèles statistiques et quantitatifs de prévision

Aujourd'hui, l'approche quantitative des prévisions commerciales et financières prend de nombreuses formes différentes. Les techniques de prévision les plus utilisées dans les systèmes de prévision modernes sont les suivantes : ‍

• ‍Approche naïve: Cette approche ne tient compte que de l'ensemble des données les plus récentes et fait des prédictions sans ajuster les informations. ‍
• Moyennes mobiles : En collectant les données d'un nombre prédéterminé de périodes antérieures, cette approche cherche à lisser les fluctuations de l'information qui peuvent être causées par des anomalies ou des événements ponctuels. ‍
• Lissage exponentiel : cette approche prend en compte des données provenant de différentes périodes, mais donne la priorité aux ensembles de données les plus récents, car ils sont les plus révélateurs de la tendance des conditions. ‍
• Projection de tendances : L'objectif de cette technique est de passer les données au peigne fin pour y déceler des signes de tendances à la hausse ou à la baisse et de les extrapoler sur la base de ce que l'on pense être le plus susceptible de se produire. ‍
• Moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) : Ce modèle statistique prédit les valeurs futures en analysant les points de données passés, en identifiant les tendances et en corrigeant la saisonnalité et le bruit.

Grâce aux capacités de calcul des ordinateurs modernes, ces techniques ont été facilement intégrées dans de nombreux processus de prévision commerciale. Cependant, la technologie est rarement immobile et de nouvelles innovations conduisent à des systèmes de prévision plus complexes et plus performants.

L'analyse prédictive et l'apprentissage automatique dans les prévisions

Tout comme les prévisions modernes ne seraient pas possibles sans le développement de la technologie informatique, les progrès des nouvelles formes d'informatique continuent de transformer le processus. En particulier, l'essor de l'intelligence artificielle alimente de nouveaux modes d'analyse prédictive capables de fournir des prévisions très précises sans intervention humaine. En exploitant de vastes quantités de données actuelles et historiques, ces programmes et plateformes peuvent repérer des modèles en un instant. En ajoutant des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, le logiciel devient capable de s'adapter à ce qu'il a vu et de transférer ces connaissances dans des tâches futures.

Au fond, l'analyse prédictive n'est pas différente du processus de prévision tel qu'il est connu depuis toujours. Ce processus consiste à utiliser les informations du passé pour prédire l'avenir. Il s'agit d'abord de déterminer le problème à résoudre - par exemple, quelle quantité de stock un magasin doit-il détenir pour un produit donné avant la période des fêtes de fin d'année ?

À partir de là, les données historiques sont collectées et introduites dans le logiciel. Dans l'exemple mentionné plus haut, le détaillant recueillerait des informations sur le nombre d'unités de ce produit qu'il a vendues au cours des mois de novembre et décembre, ainsi que des détails supplémentaires tels que l'impact d'éventuelles promotions ou remises sur ces ventes. En général, plus les informations sont granulaires, plus les analyses sont efficaces et précises. Toutefois, dans ce cas, le détaillant doit également veiller à ne pas fournir de données inutiles qui pourraient fausser les résultats. Il faut veiller à supprimer toutes les valeurs aberrantes ou les anomalies qui pourraient résulter d'erreurs.  

Une fois toutes les données recueillies et nettoyées, les modèles prédictifs du logiciel d'analyse se mettent au travail. Sur la base des données de ventes antérieures de périodes similaires, l'algorithme devrait fournir un modèle raisonnablement précis de ce à quoi le détaillant devrait s'attendre en termes de ventes pour ce produit spécifique. Enfin, le détaillant peut décider en connaissance de cause du nombre d'unités à stocker pour satisfaire la demande des consommateurs sans avoir un stock trop important.

La mise en œuvre de l'apprentissage automatique dans les flux de travail de prévision n'est pas une simple expérience plug-and-play et doit être abordée avec précaution. Les entreprises qui souhaitent tirer parti de tout ce que l'intelligence artificielle a à offrir doivent être prudentes quant aux données qu'elles recueillent pour entraîner le modèle, en s'assurant qu'elles sont propres et exemptes d'anomalies, d'omissions et de valeurs aberrantes susceptibles d'orienter l'algorithme dans la mauvaise direction.  

Le choix du bon algorithme d'apprentissage automatique est une autre considération importante. Parmi les modèles les plus couramment utilisés, citons ‍

• ‍Forêt aléatoire: Elle crée une série d'arbres de décision pour parvenir à une réponse unique. ‍
• Réseau neuronal : Conçu pour imiter la façon dont le cerveau humain traite les informations, ce modèle d'apprentissage automatique utilise des nœuds de données connectés pour identifier des modèles et faire des prédictions.‍
• Renforcement du gradient : Ce modèle compare les prédictions faites par une série de modèles aux résultats réels, en utilisant ce qu'il a appris pour affiner ses capacités de prédiction.  

Une fois que le système a commencé à travailler, il est important que les entreprises surveillent de près les résultats. Tout nouvel ensemble de données et d'intrants doit être introduit dans le modèle dès que possible afin de garantir qu'il ait la possibilité de se recalibrer.

À mesure que les ressources consacrées à l'IA et à l'apprentissage automatique augmentent, on s'attend à ce que cette technologie devienne un élément beaucoup plus important des prévisions commerciales. La capacité de l'apprentissage automatique à analyser rapidement d'énormes quantités de données et à élaborer des modèles extrêmement détaillés signifie qu'il jouera un rôle essentiel en aidant les entreprises à planifier l'avenir et à renforcer leur position sur le marché.

L'analyse des séries temporelles dans les prévisions

Quel que soit le type de modèle utilisé, la plupart des prévisions couramment utilisées dans les entreprises reposent sur le concept de l'analyse des séries chronologiques. Il s'agit d'une méthode qui vise à prédire les tendances futures en examinant des données collectées à intervalles réguliers. Ces intervalles peuvent être l'année, le mois, le jour ou même l'heure, en fonction du type de prévisions effectuées.

En général, l'analyse des séries temporelles cherche à faire des prédictions basées sur des modèles saisonniers basés sur la période de l'année ou sur des modèles cycliques liés à un ensemble plus large de conditions économiques. Par exemple, un détaillant peut décider de prendre des décisions d'achat en fonction de la demande saisonnière. Un exemple simple est celui d'une épicerie qui commande davantage de dindes surgelées en prévision des fêtes de Thanksgiving. D'un autre côté, l'analyse cyclique peut aider ce même épicier à réduire ses commandes de produits haut de gamme en raison des ralentissements économiques attendus. Dans les deux cas, la décision est prise en examinant les données passées et en faisant une prédiction sur ce qui pourrait se produire dans un avenir proche.

Comme nous l'avons déjà mentionné, l'ARIMA est une technique couramment utilisée pour les prévisions dans le cadre de l'analyse des séries chronologiques. Il existe également une variante de l'ARIMA, connue sous le nom de Moyenne mobile intégrée autorégressive saisonnière (SARIMA), qui est conçue spécifiquement pour les données présentant des schémas saisonniers attendus en plus d'autres schémas. Cela signifie qu'elle ne se contente pas de comparer les points de données actuels avec ceux qui les ont précédés, mais qu'elle prend également en compte le caractère saisonnier de l'information.

Avec les développements actuels de l'apprentissage automatique et de l'IA qui balayent le monde de la prévision, de nouveaux modèles sont créés, tels que les réseaux de mémoire à long terme (LSTM). Il s'agit de variantes de réseaux neuronaux qui ont la capacité d'apprendre les dépendances à long terme dans des données séquentielles. Cela les rend extrêmement efficaces pour les prévisions commerciales, ainsi que pour prédire les cours de la bourse et les conditions météorologiques.

Défis en matière de prévisions et solutions

Aucun système n'est totalement étanche, et même les modèles de prévision les plus avancés peuvent s'effondrer et fournir des indications incorrectes ou incomplètes s'ils ne sont pas correctement traités. Les entreprises qui souhaitent tirer le meilleur parti de leurs processus de prévision doivent connaître les obstacles les plus courants qui entravent ces efforts, ainsi que les stratégies permettant de les surmonter. Parmi les défis les plus fréquents auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles s'efforcent d'améliorer la précision de leurs prévisions figurent les suivants :

• ‍Qualité des données : L'expression "garbage in, garbage out" s'applique également aux prévisions. Les ensembles de données truffés d'incohérences, d'omissions et d'inexactitudes peuvent faire dérailler même l'algorithme le plus sophistiqué. C'est pourquoi il est essentiel de prendre le temps de prétraiter et de nettoyer les données. ‍
• Sélection du modèle : De nombreuses entreprises se retrouvent en difficulté parce que le modèle de prévision qu'elles ont choisi s'avère inadapté à la tâche à accomplir. Tous les modèles ne se valent pas, et les entreprises doivent bien comprendre ce que chacun d'eux est capable de faire, ainsi que ses limites, avant de faire un choix définitif. ‍
• Les facteurs externes : La prévision est le processus qui consiste à prédire l'avenir, mais l'imprévu peut jeter à bas toutes les prévisions. C'est pourquoi il est important de garder à l'esprit que la prévision n'est pas une science exacte, même si elle devient de plus en plus nuancée et précise.

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Il n'est plus nécessaire d'être un oracle pour se projeter dans l'avenir. Les prévisions ont beaucoup évolué au cours des dernières décennies, les intuitions et les suppositions éclairées ayant cédé la place à des informations fondées sur des données et des algorithmes complexes. Pour conserver votre avantage concurrentiel dans le paysage commercial moderne, vous devez utiliser les méthodes les plus efficaces soutenues par les technologies les plus récentes.

En tant que leader des prévisions basées sur l'IA, ketteQ offre une plateforme logicielle puissante qui permet aux entreprises de s'adapter à l'évolution de leurs défis. Construite avec les capacités d'analyse prédictive, de traitement des données en temps réel et d'apprentissage automatique les plus sophistiquées et les plus robustes, ketteQ donne aux entreprises comme la vôtre les informations exploitables dont vous avez besoin pour améliorer vos processus de prise de décision.

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