Analyse des séries temporelles

Applications IA/ML dans le monde réel

L'analyse des séries temporelles est essentielle à la construction de systèmes intelligents capables d'anticiper des événements futurs sur la base de données historiques.

1. Prévisions des marchés financiers: L'une des applications les plus courantes se situe dans le domaine de la finance, où les analystes prévoient les prix des actions, les rendements des actifs et la volatilité du marché. Des modèles analysent les données historiques sur les prix à partir de sources telles que la Bourse de New York afin d'identifier les tendances et les modèles cycliques qui peuvent informer les stratégies de négociation. Ces modèles peuvent aller des méthodes statistiques traditionnelles aux architectures avancées d'apprentissage profond.
2. Prévision de la demande dans le commerce de détail: Les entreprises utilisent l'analyse des séries temporelles pour la prévision de la demande afin d'optimiser les stocks. En analysant les données historiques des ventes, les détaillants peuvent prévoir les pics saisonniers (comme les achats de vacances) et les tendances hebdomadaires, ce qui leur permet de disposer de la bonne quantité de stock au bon moment. Il s'agit là d'un élément clé de la mise en place de solutions efficaces d'IA dans le commerce de détail.
3. Science de la météo et du climat: Les météorologues utilisent des modèles de séries chronologiques pour prévoir les conditions météorologiques en analysant les données historiques sur la température, l'humidité et la vitesse du vent. Des organisations telles que l'Organisation météorologique mondiale s'appuient sur ces prévisions pour la sécurité publique et la planification. De même, les climatologues analysent les données climatiques à long terme pour modéliser les changements environnementaux et détecter les anomalies.
4. Surveillance des soins de santé: Dans le domaine de l'IA pour les soins de santé, l'analyse des séries temporelles est utilisée pour surveiller les signes vitaux des patients, comme le rythme cardiaque et la pression artérielle, à l'aide de capteurs portables. L'analyse de ces données en temps réel peut contribuer à la détection précoce des problèmes de santé, comme la prédiction de l'apparition d'un événement cardiaque par l'analyse des données du signal ECG.

Techniques d'analyse des séries temporelles

Diverses méthodes sont utilisées pour modéliser les données de séries temporelles, des approches statistiques classiques aux réseaux neuronaux complexes.

• Modèles statistiques: Ces méthodes traditionnelles sont souvent utilisées comme référence et sont efficaces pour les ensembles de données les plus simples.
  • Modèles ARIMA: Les modèles de moyenne mobile intégrée autorégressive capturent les informations des valeurs passées et prévoient les erreurs dans la série.
  • Lissage exponentiel: cette méthode accorde un poids décroissant de manière exponentielle aux observations les plus anciennes, ce qui la rend adaptée aux données ne présentant pas de tendance ou de saisonnalité claire.
• Modèles d'apprentissage automatique: Pour les modèles non linéaires plus complexes, les modèles ML sont préférables.
  • Réseaux neuronaux récurrents (RNN): Les architectures telles que la mémoire à long terme (LSTM) sont conçues pour traiter des données séquentielles, ce qui les rend naturellement adaptées aux séries temporelles.
  • Modèles de transformateurs: Issu du traitement du langage naturel (NLP), le mécanisme d'attention des transformateurs est très efficace pour identifier les dépendances à long terme dans les données de séries temporelles.

Distinction des 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 réalisées par des modèles comme Ultralytics YOLO, 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 (une 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. Toutefois, un système de CV peut générer des données de séries temporelles. Par exemple, un système de comptage d'objets dans un flux vidéo peut produire une série temporelle du nombre de personnes traversant une zone par minute. Ces données peuvent ensuite être analysées à l'aide de techniques standard de séries temporelles pour l'analyse des tendances ou la détection des anomalies.

Outils et ressources

Le développement et le déploiement de modèles de séries temporelles font appel à différents outils. Outre les bibliothèques de ML comme PyTorch et TensorFlow, 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 du modèle, implique souvent des principes d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps) et des plateformes 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.