La prédiction sans historique : c'est possible ?

La prévision sans historique est un défi majeur pour de nombreuses industries, où les données historiques manquent ou sont insuffisantes pour établir des modèles de prédiction fiables. Heureusement, les techniques de machine learning offrent aujourd’hui des solutions innovantes pour résoudre ce problème. Voici un aperçu des stratégies clés et des avantages associés à ces approches.

Défi : Comment prévoir sans historique ?

Lorsque les séries temporelles manquent de données historiques, les approches traditionnelles de prévision échouent souvent. Pour surmonter cette limitation, il est essentiel d’utiliser des méthodes algorithmiques avancées et des proxys pertinents pour reconstruire des séries temporelles exploitables. Ces approches permettent de capturer des schémas latents et d'optimiser les prédictions dans des environnements complexes.

Stratégies pour reconstruire les séries temporelles

1. Reconstruction par identité

Dans cette méthode, une série temporelle est reconstruite en utilisant des caractéristiques similaires, comme une zone d’activité ou des attributs communs. Cela permet de créer une série temporelle artificielle basée sur des séries adjacentes ou proches en termes de propriétés.

Exemple : Si un produit A n’a pas de données historiques, on peut utiliser les données d’un produit B ayant des attributs ou des usages similaires pour reconstruire une base exploitable.

2. Reconstruction par proximité (cas hiérarchique)

Dans des contextes de séries hiérarchiques (ex. produit > famille > marché), il est possible d’utiliser des données d’éléments proches dans la hiérarchie pour reconstruire une série temporelle. Cela peut inclure des produits similaires vendus dans une autre région ou des pièces équivalentes dans une autre usine.

Exemple : Si une usine A n’a pas de données pour une pièce spécifique, les données de cette pièce provenant d’une usine B peuvent être utilisées comme proxy.

3. Mutualisation de l’apprentissage

Les algorithmes de machine learning permettent de mutualiser l’apprentissage entre différentes séries temporelles. En capturant les patterns récurrents d’un ensemble de séries, le modèle acquiert une capacité de généralisation accrue, améliorant ainsi la précision des prédictions.

Exemple : Les données provenant de plusieurs produits peuvent être combinées pour prédire les tendances d’un nouveau produit sans historique.

Les paramètres clés pour une prédiction fiable

1. Contextualisation

L'intégration de variables contextuelles (ex. météo, promotions) enrichit les données et améliore considérablement la qualité des prédictions. Ces variables permettent d'ancrer les prévisions dans une réalité plus proche des conditions opérationnelles.

2. Résilience

Les modèles de machine learning sont conçus pour être robustes face aux valeurs aberrantes et ne nécessitent pas toujours des propriétés statistiques strictes comme la stationnarité. Enrichir les modèles avec des variables contextuelles renforce leur résilience.

3. Mutualisation

Grâce à la mutualisation, les modèles acquièrent une capacité de généralisation, ce qui leur permet de traiter des séries inconnues en utilisant les connaissances acquises sur d’autres séries.

4. Flexibilité

Les algorithmes de machine learning peuvent être ajustés en fonction de divers objectifs, comme optimiser la prédiction des bornes extrêmes plutôt que la valeur moyenne.

5. Précision

Les compétitions et recherches démontrent que les algorithmes de machine learning surpassent largement les modèles traditionnels en termes de capacité prédictive. Ils offrent une précision accrue grâce à leur capacité à détecter des schémas complexes.

Exemples concrets d'application

1. Retail

Prévoir les ventes d’un nouveau produit en utilisant les données de produits similaires ou adjacents.

2. Manufacturing

Anticiper la durée de vie d’une pièce mécanique pour une nouvelle ligne de production en se basant sur des pièces comparables.

3. Supply Chain

Optimiser les stocks pour des entrepôts récemment ouverts grâce aux données d’entrepôts existants.

4. Santé

Prévoir la demande pour un nouveau médicament en utilisant des données de médicaments proches en termes de molécules ou d’indications.

Limites et défis des approches

Bien que ces approches soient puissantes, elles présentent certaines limites :

• Dépendance aux proxys : Les données adjacentes doivent être pertinentes et bien sélectionnées.

• Biais possibles : Si les proxys sont mal choisis, les prédictions peuvent être biaisées.

• Complexité technique : La mise en œuvre de modèles avancés peut être coûteuse en termes de calcul et de ressources.

Perspectives futures

1. Modèles génératifs

L’intégration des modèles génératifs, comme les GANs ou les algorithmes auto-supervisés, pourrait encore enrichir les proxys utilisés pour les prédictions.

2. Internet of Things (IoT)

Avec l’essor des capteurs IoT, des données en temps réel pourraient être collectées pour combler le manque d’historique.

3. Automatisation avancée

L’utilisation d’outils automatisés pour identifier et valider les proxys pourrait rendre ces approches encore plus accessibles.

Conclusion

La prévision sans historique, longtemps perçue comme un défi insurmontable, devient aujourd’hui une réalité grâce aux progrès du machine learning. En combinant des méthodes comme la contextualisation, la mutualisation et la reconstruction par proxys, il est désormais possible de générer des prédictions fiables, même en l’absence de données historiques.

Chez aiko, nous accompagnons les entreprises dans la mise en œuvre de ces solutions innovantes. Ces techniques permettent de transformer vos défis en opportunités, tout en maximisant la valeur créée pour votre organisation et vos clients.

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