L’importance de l’intelligence artificielle dans la prévision de la demande

La prévision de séries chronologiques est un domaine important de l’intelligence artificielle, car plusieurs problèmes de prédiction impliquent une composante temporelle.

Cependant, bien que le composant temporel ajoute des informations supplémentaires, il rend également les problèmes de séries chronologiques plus difficiles à gérer par rapport à de nombreuses autres tâches de prédiction.

La prévision des séries chronologiques consiste essentiellement à rechercher des modèles et, éventuellement, à les étendre sur de longues séquences.

La librairie Prophet dans R et Python peut faire des prédictions en fonction des données passées. Prophet, qui a été développé par les ingénieurs de Facebook, est très populaire dans le traitement des séries chronologiques. Les données peuvent être représentées par différents points provenant, par exemple, de l’historique de la demande de votre ERP ou GMAO.

La prévision de séries chronologiques nécessite souvent de traiter plusieurs entrées et de prévoir plusieurs étapes temporelles. Un réseau de neurones peut alors être appliqué ce qui permet un nombre fixe/multiple d’entrées pour une fonction de cartographie. Les réseaux de neurones prennent en charge les entrées multivariées et soutiennent ainsi les prévisions complexes. L’évaluation de séries chronologiques complexes nécessite des prévisions multivariées et en plusieurs étapes. Les réseaux de neurones prennent également en charge un nombre arbitraire de valeurs de sortie pour faciliter les sorties multiples dans la prévision des séries chronologiques.

Conclusion

Les méthodes d’intelligence artificielle offrent beaucoup pour la prévision de séries chronologiques, comme l’apprentissage automatique de la dépendance temporelle et la gestion automatique des structures temporelles comme les tendances et la saisonnalité. Grâce à leur qualité d’extraction des modèles des données d’entrée pendant de longues durées, ils ont la parfaite applicabilité dans la prévision. Ils peuvent donc traiter de grandes quantités de données, des variables multiples et complexes et des actions en plusieurs étapes, ce que demandent les prévisions chronologiques.

Jean Michaud, Ing.

jean.michaud@imafs.com