Prévision des séries temporelles par l'IA : Guide du débutant

Qu'est-ce que la prévision des séries temporelles ?

A série chronologique est une collection de points de données enregistrés à intervalles réguliers dans le temps. La prévision de séries temporelles fait référence au processus d'utilisation de données historiques pour prédire les valeurs futures d'une séquence d'observations. 

Dans le domaine de la finance, par exemple, les modèles de prévision aident à prévoir les cours des actions et les tendances du marché, ce qui permet aux investisseurs de prendre des décisions éclairées et opportunes.

Les entreprises de vente au détail s'appuient sur les prévisions de séries chronologiques pour anticiper la demande des clients et s'assurer que les stocks sont alignés sur les ventes prévues. De même, les entreprises du secteur de l'énergie utilisent ces modèles pour prévoir les schémas de consommation, ce qui leur permet de gérer efficacement les ressources et d'optimiser la distribution de l'énergie.

Comment l'IA améliore les prévisions de séries temporelles

Les modèles d'IA sont particulièrement aptes à découvrir des relations cachées dans les données, telles que les variations saisonnières, les schémas récurrents et les corrélations subtiles, qui pourraient être difficiles à reconnaître pour les modèles traditionnels. 

Découvrir des modèles cachés

L'un des principaux avantages de l'IA, et en particulier du l'apprentissage profond telles que les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux à mémoire à long terme (LSTM), est leur capacité à reconnaître des modèles complexes dans les séries de données temporelles. Ces modèles permettent d'identifier les tendances saisonnières, les comportements cycliques et les anomalies qui seraient autrement difficiles à détecter.

Par exemple, alors que les approches conventionnelles peuvent s'appuyer sur des hypothèses prédéfinies concernant la saisonnalité ou l'orientation des tendances, les modèles d'IA apprennent dynamiquement à partir des données elles-mêmes, découvrant des relations cachées entre les variables, ce qui permet d'établir des prévisions plus précises. 

Adaptabilité

Un autre avantage clé de l'IA dans la prévision des séries temporelles est sa capacité d'adaptation. Contrairement aux modèles qui peuvent nécessiter une reconfiguration lorsque de nouvelles données ou tendances apparaissent, les modèles d'IA peuvent être formés en continu et mis à jour au fur et à mesure que les données deviennent disponibles. 

Cette capacité d'adaptation rend l'IA particulièrement utile dans des environnements en évolution rapide où les tendances historiques n'influencent pas toujours fortement les résultats futurs. Par exemple, dans le secteur de la vente au détail, un système d'IA peut rapidement ajuster ses prévisions concernant la demande des consommateurs en fonction des derniers comportements d'achat ou des conditions du marché.

Gestion de variables multiples

La capacité de l'IA à gérer simultanément de multiples variables change la donne en matière de prévisions. Les modèles de prévision traditionnels se concentrent souvent sur un ensemble unique ou limité de variables, alors que les modèles d'IA peuvent traiter et analyser divers facteurs externes, tels que les indicateurs économiques, les données météorologiques, le sentiment des médias sociaux et même les événements géopolitiques, parallèlement aux données de séries chronologiques. 

Cette approche holistique permet d'obtenir des prévisions plus nuancées et plus précises. Par exemple, les prévisions de consommation d'énergie peuvent bénéficier de l'inclusion de modèles météorologiques, tandis que les prévisions boursières peuvent être améliorées par la prise en compte des tendances macroéconomiques et des développements spécifiques à l'industrie.

Modèles et algorithmes d'IA pour la prévision des séries temporelles

L'IA offre une variété de modèles et d'algorithmes puissants conçus pour traiter la nature séquentielle des données de séries temporelles. Chaque approche présente des atouts uniques qui conviennent à différentes tâches de prévision. Nous présentons ici une vue d'ensemble des principaux modèles d'IA utilisés dans la prévision des séries temporelles.

Réseaux neuronaux récurrents (RNN)

Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont une classe de réseaux neuronaux spécifiquement conçus pour traiter des données séquentielles, ce qui les rend tout à fait adaptés à la prévision de séries temporelles. Contrairement aux réseaux neuronaux feedforward traditionnels, les RNN conservent une mémoire des entrées précédentes, ce qui leur permet de comprendre les relations entre les points de données dans le temps.

Cette capacité à exploiter les données antérieures est fondamentale dans les tâches liées aux séries chronologiques, où chaque point de données dépend des observations précédentes. Toutefois, les RNN standard peuvent avoir du mal à gérer les dépendances à long terme en raison du problème du gradient de fuite, ce qui limite leur efficacité dans le traitement de séquences très longues.

Mémoire à long terme (LSTM)

Les réseaux de mémoire à long terme sont un type spécialisé de RNN conçu pour répondre aux limites des RNN standard. Les LSTM excellent dans la capture des dépendances à long terme dans les données de séries temporelles en utilisant une série de portes qui contrôlent le flux d'informations. 

Cette architecture permet aux LSTM de conserver des informations importantes sur des périodes plus longues, ce qui les rend particulièrement efficaces dans les applications où les modèles à long terme sont primordiaux, comme la prédiction des cours boursiers ou des tendances de la consommation d'énergie sur de longues périodes. En atténuant le problème du gradient de disparition, les LSTM peuvent modéliser à la fois les fluctuations à court terme et les tendances à long terme avec une plus grande précision.

Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)

Bien qu'ils soient généralement associés au traitement de l'image, réseaux neuronaux convolutifs ont été adaptés avec succès à la prévision des séries temporelles. Les CNN peuvent extraire des caractéristiques significatives des données de séries temporelles, en particulier lorsque des modèles spatiaux ou temporels sont présents. 

En appliquant des filtres convolutifs, ces modèles peuvent détecter des tendances locales et des comportements périodiques dans une série temporelle. Par exemple, les CNN sont utiles dans les scénarios où les données de séries temporelles présentent des relations spatiales, telles que la consommation d'énergie entre les régions, ou dans le cas de séries temporelles multivariées, où les interactions entre les différentes variables doivent être saisies.

Transformateurs

Les transformateurs ont récemment fait l'objet d'une attention particulière dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), mais leur potentiel pour la prévision des séries temporelles est tout aussi prometteur. La principale innovation des modèles de transformateurs est l'utilisation de mécanismes d'auto-attentionqui permettent au modèle d'évaluer l'importance des différentes étapes temporelles sans nécessiter de traitement séquentiel.

Cette capacité permet aux transformateurs de saisir les dépendances à longue portée plus efficacement que les RNN ou les LSTM, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données. Par conséquent, les transformateurs peuvent exceller dans les tâches qui exigent que le modèle prenne en compte les tendances à court et à long terme, telles que les prévisions de ventes ou les prévisions météorologiques.

Autres modèles

Outre les modèles d'apprentissage profond, d'autres algorithmes bien établis peuvent être efficaces pour la prévision des séries temporelles, en particulier dans les cas les plus simples. 

ARIMA (Moyenne mobile intégrée autorégressive) est un modèle statistique classique utilisé pour la prévision de séries temporelles univariées. Il s'agit d'un choix solide pour les séries temporelles présentant une tendance ou une saisonnalité claire, mais il peut ne pas gérer les modèles complexes aussi bien que les modèles d'IA. 

De même, Prophetdéveloppé par Meta, offre une solution de prévision évolutive et interprétable qui fonctionne bien avec les données manquantes et la saisonnalité, ce qui en fait un outil populaire pour les prévisions commerciales avec des données de séries temporelles.

Lancement de l'IA pour la prévision des séries temporelles

La mise en œuvre de l'IA pour la prévision des séries temporelles comporte plusieurs étapes, de la préparation des données au déploiement du modèle dans un environnement de production.

Étape 1 : Collecte et traitement des données

La base de tout modèle d'IA réussi est constituée de données de haute qualité. La prévision des séries temporelles nécessite des données propres et bien structurées. Cela implique la collecte de données chronologiques pertinentes, qui peuvent inclure non seulement des enregistrements historiques, mais aussi des variables externes telles que la météo, des indicateurs économiques ou le comportement des clients, en fonction du cas d'utilisation. 

Le prétraitement est tout aussi important, car les données des séries chronologiques contiennent souvent des valeurs manquantes, du bruit ou des valeurs aberrantes. Des techniques telles que l'interpolation pour les données manquantes, le lissage pour la réduction du bruit et la mise à l'échelle des caractéristiques sont des étapes essentielles pour garantir la robustesse et la fiabilité des données introduites dans le modèle.

Étape 2 : Choisir le bon modèle

Le choix du modèle d'IA approprié pour la prévision des séries temporelles dépend de plusieurs facteurs. Il s'agit notamment de la complexité de l'ensemble de données, du niveau d'interprétabilité requis et de la tâche de prévision spécifique à accomplir. Les modèles traditionnels comme ARIMA ou Prophet peuvent être suffisants pour des ensembles de données plus simples avec des tendances et des saisonnalités claires. 

Toutefois, pour les ensembles de données multivariées plus complexes ou les cas où les dépendances à long terme sont importantes, les modèles d'apprentissage profond tels que les LSTM ou les transformateurs peuvent être plus appropriés. 

Nous devons également trouver un équilibre entre la précision et l'interprétabilité - alors que des modèles plus complexes tels que les architectures d'apprentissage profond peuvent offrir une plus grande précision, des modèles plus simples peuvent donner un aperçu plus clair des relations entre les variables.

Étape 3 : Formation et évaluation

L'étape suivante consiste à l'entraîner sur des séries chronologiques historiques. Au cours de ce processus, les paramètres du modèle sont ajustés afin de minimiser les erreurs dans ses prédictions. Pour s'assurer que le modèle fonctionne bien sur les nouvelles données, l'ensemble de données est généralement divisé en ensembles de formation, de validation et de test. Cela nous permet d'évaluer comment le modèle se généralise au-delà des données sur lesquelles il a été formé.

Une pratique courante est la validation croiséequi évalue les performances du modèle sur différents sous-ensembles de données afin d'en garantir la cohérence et la fiabilité. Pour mesurer la qualité des prévisions du modèle, nous utilisons des mesures telles que l'erreur moyenne absolue (MAE) et l'erreur quadratique moyenne (RMSE).

Étape 4 : Déploiement et surveillance

Une fois que nous sommes satisfaits de la formation et de l'évaluation, notre modèle peut être déployé dans un environnement de production où il peut générer des prédictions en temps réel ou par lots. Cependant, le déploiement n'est pas l'étape finale - un suivi continu est essentiel pour s'assurer que le modèle continue à fonctionner correctement au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles. 

Au fil du temps, les changements dans les modèles sous-jacents des données, connus sous le nom de dérive des données, peuvent réduire la précision des prédictions. Pour y remédier, un suivi régulier et un recyclage périodique sont nécessaires pour que le modèle reste pertinent et efficace dans des environnements dynamiques.

Outils et bibliothèques

Nous pouvons utiliser les outils et bibliothèques suivants pour développer des modèles d'IA pour la prévision des séries temporelles :

• TensorFlow et PyTorch: Il s'agit des frameworks d'apprentissage profond les plus populaires, largement utilisés pour la mise en œuvre de modèles tels que les RNN, les LSTM, les CNN et les transformateurs.
• Prophète : Développé par Meta, Prophet est une bibliothèque conviviale pour la prévision des séries temporelles. Il est particulièrement efficace pour traiter les données manquantes, la saisonnalité et les effets de vacances, ce qui en fait un outil idéal pour les applications professionnelles.
• ARIMA et SARIMA : Modèles statistiques classiques bien adaptés aux tâches de prévision de séries temporelles simples et univariées, en particulier en présence de tendances et de saisonnalité.
• GluonTS : Une bibliothèque développée par Amazon pour les prévisions de séries temporelles basées sur l'apprentissage profond, offrant des modèles et des outils prêts à l'emploi pour un déploiement rapide.
• Statsmodels: Une bibliothèque Python qui fournit des outils pour estimer et interpréter les modèles traditionnels de séries temporelles comme ARIMA.

Applications concrètes de l'IA dans la prévision des séries temporelles

Les prévisions de séries temporelles basées sur l'IA peuvent avoir un impact sur de nombreux secteurs :

• Finances : Les modèles d'IA prédisent les cours des actions, évaluent les risques et détectent les fraudes en analysant les données du marché.
• Vente au détail : L'IA permet de prévoir la demande, d'optimiser les stocks et de prédire les ventes afin d'améliorer les opérations.
• L'énergie : Les modèles d'IA prévoient la charge et la production d'énergie renouvelable, optimisant ainsi l'allocation des ressources.
• Soins de santé : L'IA facilite le suivi des patients, la prédiction des épidémies et l'affectation des ressources.
• Chaîne d'approvisionnement : L'IA permet de planifier efficacement les stocks, de prévoir la demande et d'optimiser la logistique.
• Autres domaines : L'IA est utilisée dans les prévisions météorologiques, la planification des transports et la surveillance de l'environnement.

Conclusion

Dans ce blog, nous avons exploré l'impact transformateur de l'IA sur les prévisions de séries temporelles. La capacité de l'IA à découvrir des modèles cachés, à s'adapter à l'évolution des tendances et à intégrer de multiples variables a permis d'améliorer les prévisions.

Pour en savoir plus sur l'IA et les prévisions de séries temporelles, je vous recommande les ressources suivantes :

• Principes de l'IA
• Séries temporelles en Python
• Séries temporelles en R