Science de prévision (Forcasting)

 “All models are wrong, but some models are useful.” – George E. P. Box (1919–2013)

 

Introduction

La prévision fascine les gens depuis des milliers d'années, étant parfois considérée comme un signe d'inspiration divine, et parfois comme une activité criminelle. Le prophète juif Isaïe a écrit vers 700 av. JC. 

Dites-nous ce que l'avenir nous réserve, afin que nous sachions que vous êtes notre Dieu. (Ésaïe 41:23)

La prévision a parcouru un long chemin depuis que les premiers humains regardaient le ciel pour voir si le temps serait propice à la chasse, et même depuis que les chasseurs pouvaient obtenir une prévision telle que « un maximum de 40 avec un risque de pluie ».
Désormais, un chasseur peut consulter un smartphone pour obtenir instantanément des prévisions heure par heure des températures et des probabilités de pluie à plusieurs endroits, ainsi que des vidéos de cartes montrant les conditions météorologiques prévues pour les heures à venir. Des prévisions sur mesure de plus en plus sophistiquées peuvent être générées pour éclairer les décisions importantes de nombreux décideurs.

Qu'est ce que c'est la prévision ?

La prévision est une activité visant à calculer ou à prédire un événement ou une condition future, généralement à la suite d'une étude rationnelle ou d'une analyse de données pertinentes.

La prévision est largement utilisée aujourd'hui dans de nombreux domaines, notamment dans l'industrie, le marketing, l'économie et la finance.

Quelles sont les méthodes de prévision ?

 Les méthodes de prévision peuvent être largement classées en techniques qualitatives et quantitatives. 

1. Les méthodes qualitatives sont des suppositions intuitives et largement éclairées qui peuvent ou non dépendre des données passées, par exemple, la prévision des ventes sur Internet.
   
2. Les méthodes quantitatives sont employées lorsque la situation est « stable » et que des données historiques existent. Elles utilisent des modèles mathématiques ou statistiques pour générer une prédiction raisonnable à partir des informations du passé. Par rapport aux méthodes qualitatives, les méthodes quantitatives ont l'avantage d'être soutenues par la théorie mathématique et statistique, et peuvent être entièrement reproduites par tout prévisionniste. Parmi ces méthodes, on cite:
   

• Regression
• Time Series
• Partial Differential Eqns

 Réalités sur la science de prévision:

• Les prévisions sont rarement parfaites.
• La plupart des méthodes de prévision supposent qu'il existe une certaine stabilité sous-jacente dans le système.
•  Les prévisions des familles de produits (Ensemble forcasting) et des produits agrégés sont plus précises que les prévisions de produits individuels.

Références 

• Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. (2018) Forecasting: principles and practice, 2nd edition, OTexts: Melbourne, Australia. OTexts.com/fpp2.
• De Gooijer J.G. and Hyndman R.J., 25 Years of time series forecasting, International Journal of Forecasting, 22 (2006), pp. 443-473.
• Fotios Petropoulos and al., Review Forecasting: theory and practice, International Journal of Forecasting 38 (2022) 705–871.