Analyse des séries temporelles

Concepts de base

Pour comprendre les données des séries chronologiques, il faut identifier plusieurs éléments clés :

• Tendance : L'augmentation ou la diminution à long terme des données. Elle indique l'orientation générale de la série sur une longue période.
• Saisonnalité : Modèles qui se répètent au cours d'une période fixe et connue (par exemple, quotidienne, hebdomadaire, annuelle). Par exemple, les ventes au détail présentent souvent un caractère saisonnier, avec des pics pendant les périodes de vacances. Les techniques de décomposition saisonnière permettent d'isoler ces modèles.
• Composantes cycliques : Les fluctuations à long terme qui n'ont pas de période fixe, souvent liées à des cycles économiques ou commerciaux plus larges. Ces cycles se produisent sur de longues périodes, généralement supérieures à un an.
• Irrégularité (bruit) : Les variations aléatoires et imprévisibles des données qui ne sont pas expliquées par la tendance, la saisonnalité ou les composantes cycliques.

Une analyse efficace nécessite souvent des techniques de prétraitement des données. Il s'agit notamment de traiter les valeurs manquantes, de lisser les données à l'aide de méthodes telles que les moyennes mobiles et, éventuellement, de transformer les données pour obtenir la stationnarité. La stationnarité, où les propriétés statistiques telles que la moyenne et la variance restent constantes dans le temps, est une exigence courante pour les modèles traditionnels tels que ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average - moyenne mobile intégrée autorégressive). Des bibliothèques comme Pandas sont essentielles pour la manipulation des données dans ce contexte.

Techniques et modèles

Diverses techniques et modèles sont utilisés pour l'analyse des séries temporelles, allant des méthodes statistiques classiques aux approches modernes d'apprentissage automatique :

• Méthodes classiques : Comprennent les moyennes mobiles, le lissage exponentiel (ETS) et les modèles ARIMA. Ces méthodes sont souvent mises en œuvre à l'aide de bibliothèques de logiciels statistiques comme Statsmodels en Python.
• Modèles d'apprentissage automatique : Des techniques telles que Random Forests et XGBoost peuvent être adaptées à la prévision des séries temporelles, souvent en créant des caractéristiques décalées. Scikit-learn fournit des implémentations pour de nombreux modèles d'apprentissage automatique.
• Modèles d'apprentissage profond (DL) : Pour les modèles complexes et non linéaires, les architectures d'apprentissage profond sont très efficaces. Il s'agit notamment des réseaux neuronaux récurrents (RNN), des réseaux à mémoire longue à court terme (LSTM), des unités récurrentes gérées (GRU) et des modèles Transformer, qui excellent dans la capture des dépendances à longue portée. Des frameworks comme PyTorch et TensorFlow sont couramment utilisés pour construire ces modèles DL. Certaines recherches explorent également les intersections avec les techniques de traitement du langage naturel (NLP).

Applications concrètes de l'IA/ML

L'analyse des séries temporelles est cruciale dans de nombreuses applications d'IA et de ML pour la modélisation prédictive et la détection d'anomalies:

1. Prévisions financières : Dans le domaine de l'IA en finance, les modèles de séries temporelles prédisent les cours des actions, les taux de change et la volatilité du marché sur la base de l'évolution historique des cours et des volumes d'échanges. La recherche universitaire continue d'explorer des modèles avancés pour la prédiction des marchés.
2. Prévision de la charge énergétique : Les entreprises de services publics utilisent l'analyse des séries chronologiques pour prévoir la demande d'électricité afin d'optimiser la production et la distribution d'énergie. Des prévisions précises permettent de gérer efficacement les ressources et contribuent aux efforts de développement durable dans le domaine des énergies renouvelables. Des organisations telles que l'Administration américaine d'information sur l'énergie (EIA) fournissent des prévisions énergétiques publiques.
3. Prévisions des ventes au détail : Les entreprises prévoient les ventes futures de produits pour gérer les stocks, planifier les promotions et optimiser les chaînes d'approvisionnement. L 'analyse des données relatives aux ventes passées permet d'anticiper la demande des consommateurs.
4. Surveillance des soins de santé : L'analyse des signes vitaux des patients (par exemple, le rythme cardiaque, la pression artérielle) enregistrés au fil du temps contribue à la détection précoce des maladies et au suivi des patients.

Distinction par rapport aux tâches de vision par ordinateur

Alors que l'analyse des séries temporelles se concentre sur les séquences de points de données numériques ou catégorielles dans le temps, la vision par ordinateur (VA) traite de l'interprétation des informations visuelles à partir d'images ou de vidéos. Des tâches telles que la détection d'objets ou la segmentation d'images, souvent effectuées par des modèles comme Ultralytics YOLO11, analysent principalement le contenu spatial d'une seule image ou relient des objets entre eux(suivi d'objets).

Bien que l'analyse vidéo implique intrinsèquement une dimension temporelle (séquence d'images), les techniques utilisées diffèrent souvent des méthodes traditionnelles de séries temporelles. L'analyse vidéo peut utiliser des modèles spatio-temporels (comme les CNN 3D ou les transformateurs de vision) qui prennent en compte à la fois les caractéristiques spatiales et leurs changements dans le temps, plutôt que d'analyser directement des données de séries temporelles univariées ou multivariées. Certaines tâches de vision par ordinateur peuvent générer des données de séries temporelles (par exemple, le suivi du nombre d'objets au fil du temps), qui peuvent ensuite être analysées à l'aide de techniques de séries temporelles standard.

Outils et ressources

Le développement et le déploiement de modèles de séries temporelles font appel à différents outils. Outre les bibliothèques de ML, des outils spécialisés comme la bibliothèque Prophet de Meta offrent des capacités de prévision conviviales. La gestion du cycle de vie de ces modèles, de l'entraînement sur des ensembles de données de référence ou personnalisés (comme ceux trouvés dans la bibliothèque de données de séries temporelles) à l'évaluation et au déploiement, implique souvent des principes d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps) et des plates-formes comme Ultralytics HUB. Pour les ressources d'apprentissage, des textes comme "Forecasting : Principles and Practice" fournissent des conseils complets, et des plateformes comme Kaggle organisent des concours de séries temporelles pour acquérir une expérience pratique.