Time Series Analysis

L’analyse de séries temporelles consiste à étudier des données collectées dans le temps, souvent à intervalles réguliers (heures, jours, mois). Contrairement aux bases de données classiques, les séries temporelles préservent l’ordre chronologique, ce qui permet de capter des dynamiques évolutives.

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Aspects fondamentaux
Une série temporelle peut être décomposée en plusieurs composantes :

• Tendance : mouvement de fond, comme la croissance démographique.
• Saisonnalité : fluctuations périodiques, par exemple les ventes de glace qui augmentent en été.
• Résidu ou bruit : variations aléatoires ou événements imprévus.

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Méthodes utilisées

• Modèles statistiques : ARIMA, modèles à lissage exponentiel, décomposition STL.
• Apprentissage automatique : arbres de décision, forêts aléatoires, XGBoost enrichis par des variables temporelles.
• Réseaux neuronaux : LSTM, GRU, et plus récemment Transformers temporels capables de traiter plusieurs séries multivariées simultanément.

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Exemples d’application

• Économie et finance : prévision des cours de bourse, estimation du PIB, détection d’anomalies dans des transactions.
• Santé : suivi de patients via dispositifs connectés, détection précoce d’arythmies cardiaques.
• Industrie : maintenance prédictive de machines grâce à l’Internet des objets.
• Environnement & Energie : anticipation de phénomènes climatiques extrêmes ou suivi de la pollution atmosphérique.

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Défis rencontrés

• Séries non stationnaires, qui changent au fil du temps.
• Données bruitées ou incomplètes, nécessitant un prétraitement rigoureux.
• Gestion des événements rares (pannes, crises, catastrophes) difficiles à modéliser.
• Interprétation : les modèles complexes (réseaux profonds) sont performants mais peu transparents.

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Pourquoi c’est important
L’analyse de séries temporelles permet de prédire plutôt que simplement décrire. Dans des secteurs comme la finance, la santé ou l’énergie, cette capacité à anticiper offre un avantage stratégique.

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📚 Références

• Chatfield, C. (2003). The Analysis of Time Series: An Introduction.
• Géron, A. (2019). Apprentissage automatique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow.