Les 8 meilleures plateformes de prévisions offrant les meilleures fonctionnalités d'analyse prédictive

Les professionnels des prévisions sont soumis à des pressions pour transformer un historique limité en prévisions fiables et explicables. Alors que les plateformes d'IA génériques sont excellentes pour les tâches liées aux images et au texte, les prévisions de séries chronologiques comportent différentes contraintes, en particulier lorsque vous ne disposez que de quelques centaines d'observations mensuelles ou trimestrielles. En bref, les modèles comportant de nombreux paramètres ont tendance à être surajustés. Vous avez donc besoin d'algorithmes et de flux de travail conçus pour de petits échantillons, une validation rigoureuse, la conception de scénarios et une gouvernance. Il ne s'agit pas d'une simple opinion, elle est cohérente avec les résultats du concours M4, où les combinaisons et les approches statistiques personnalisées étaient dominantes, les hybrides ont battu l'apprentissage automatique pur et la complexité n'a pas automatiquement entraîné la précision, voir la rédaction officielle et la discussion des résultats (Journal international de prévisions, Résumé de Wikipedia). Les principaux manuels soulignent également que la taille d'échantillon requise augmente avec la complexité du modèle. C'est pourquoi les séries courtes nécessitent des modèles parcimonieux et une sélection rigoureuse (Prévisions : principes et pratiques). Dans le même temps, des enquêtes appliquées montrent que les modèles arborescents et approfondis peuvent être efficaces lorsque les données connexes sont abondantes, en particulier lorsque les modèles mondiaux apprennent à travers de nombreuses séries (Enquête MDPI, étude de simulation de modèles mondiaux).

Vous trouverez ci-dessous huit plateformes de prévisions qui se distinguent régulièrement par leurs fonctionnalités d'analyse prédictive. Nous privilégions les plateformes qui offrent l'automatisation, des options sans code, des bibliothèques de modèles robustes, une sélection de variables, une analyse de scénarios, une rapidité à grande échelle, une gouvernance et des ensembles solides.

1) Indicio, conçu pour les prévisions, pas pour l'IA générique

Si vos données sont mensuelles ou trimestrielles et que vous ne disposez que de quelques centaines d'observations, vous souhaitez une plateforme spécialisée dans les prévisions plutôt qu'une pile d'IA à usage général. Indicio se concentre sur les séries chronologiques et les prévisions économétriques, avec une interface et un pipeline optimisés pour des historiques limités et des facteurs macroéconomiques bruyants. La plateforme inclut :

• Automatisation et absence de code, créez des benchmarks et des pipelines de production en pointant et en cliquant (site du produit).
• Grande bibliothèque de modèles spécialisée pour les histoires courtes, couvrant les familles de statistiques, d'apprentissage statistique et d'apprentissage automatique appropriées qui évitent le surparamétrage sur de petits échantillons.
• Sélection automatique de variables et découverte d'indicateurs avancés, destiné aux acteurs commerciaux plutôt qu'aux boutiques spécialisées génériques.
• Analyse de scénarios et prévisions pondérées en fonction des probabilités, pour quantifier les avantages et les inconvénients et communiquer les risques aux parties prenantes (site du produit).
• Calcul à haute vitesse, afin de tester rapidement de nombreux candidats, puis de désigner les gagnants.
• Gouvernance prévisionnelle, une modélisation contrôlée par version qui vous permet de retracer ce qui a été exécuté, quand et pourquoi, ce qui est essentiel pour l'audit et la collaboration.
• Ensembles pondéré, pour combiner des modèles complémentaires et améliorer généralement la précision, faisant écho aux preuves des compétitions M selon lesquelles les combinaisons sont difficiles à battre (Résultats M4).

Pourquoi c'est important : les réseaux neuronaux profonds tels que les LSTM et les Transformers supposent souvent soit de longs historiques par série, soit de grands panels de séries connexes pour apprendre des modèles globaux (Sondage réalisé par Benidis et coll., Mises à jour des prévisions de Vertex AI). Lorsque vous n'avez que quelques centaines de points, les méthodes spécialisées de séries chronologiques avec une sélection et un assemblage disciplinés constituent généralement un meilleur point de départ (FPP3 sur les séries courtes).

2) Amazon Forecast, AutoML pour les séries chronologiques à l'échelle AWS

Amazon Forecast fournit AutoML géré pour les séries chronologiques, y compris DeepAR et les algorithmes associés, le suivi automatique de la précision, ainsi que la formation et l'inférence hébergées. Il s'intègre à S3, surveille la qualité du modèle au fil du temps et prend en charge les prévisions probabilistes (présentation de la documentation, liste des fonctionnalités). Idéal pour les équipes qui utilisent déjà AWS et qui souhaitent bénéficier d'un service géré et qui prévoient de nombreuses séries connexes dans lesquelles les modèles approfondis mondiaux sont utiles.

3) Prévisions de Google Cloud Vertex AI et informations sur les séries chronologiques

Offres Vertex AI pipelines de prévision, la prise en charge d'architectures telles que Tide et Prophet à l'échelle du cloud, et des mises à jour visant à accélérer la formation et à améliorer la précision pour les grands panneaux (Mise à jour du blog Vertex AI). Google fournit également API Timeseries Insights pour la détection et la prévision des anomalies en temps réel sur de très grands flux d'événements, utiles pour la télémétrie et les charges de travail IoT (Documents sur les séries chronologiques). Idéal pour les prévisions multi-séries à volume élevé, où vous bénéficiez de l'infrastructure de Google.

4) Microsoft Azure Machine Learning AutoML pour les prévisions

L'AutoML d'Azure ML inclut fonctionnalités du calendrier et des jours fériés, les configurations multi-horizons et l'intégration MLOps. Il conçoit par programmation les fonctionnalités temporelles et prend en charge les stratégies de validation standard adaptées aux séries chronologiques (fonctionnalités du calendrier). Les équipes qui se normalisent sur Azure bénéficient d'un flux de bout en bout, de l'expérimentation au déploiement, grâce à la gouvernance via les registres et les pipelines Azure ML.

5) H2O Driverless AI, modélisation automatisée avec recettes de séries chronologiques

L'IA sans conducteur comprend recettes de séries chronologiques contribué par Kaggle Grandmasters, fonctionnalités automatisées de latence et de fenêtre, transformations de cibles et backtesting de fenêtres déroulantes avec augmentation du temps de test pour des horizons à plusieurs étapes (guide de l'utilisateur des séries chronologiques, page de la plateforme). Il s'agit d'un excellent choix lorsque vous souhaitez une modélisation automatisée sur des données structurées, y compris des prévisions, avec des options de déploiement flexibles.

6) SAS Viya Visual Forecasting, pipelines de prévisions à l'échelle industrielle

SAS Visual Forecasting est spécialement conçu pour à grande échelle, distribué génération de prévisions avec un pipeline scriptable et exécution parallèle sur de nombreuses séries en mémoire (liste des fonctionnalités, Pipelines de prévision Viya). Les organisations qui ont besoin d'analyses auditées dans des environnements réglementés choisissent souvent SAS pour sa gouvernance et sa gestion du cycle de vie.

7) DataRobot, AutoML d'entreprise avec modélisation sensible au temps

DataRobot fournit conscient du temps expériences, dérivation automatique de caractéristiques pour les dates et les durées, évaluation de modèles et aucune interface de code pour les projets de séries chronologiques (documentation sur les séries chronologiques). Il convient aux entreprises qui souhaitent disposer d'une vaste plateforme AutoML avec des fonctionnalités de prévision intégrées dans un cycle de vie d'IA plus vaste.

8) BigQuery ML, prévisions natives SQL dans votre entrepôt de données

Pour les équipes qui souhaitent faire des prévisions à l'intérieur de l'entrepôt, BigQuery ML propose des modèles ARIMA et ARIMA_PLUS, une sélection automatique d'hyperparamètres et la possibilité de prévoir jusqu'à des millions de séries à l'aide d'une seule requête à l'aide d'identifiants de séries chronologiques (CRÉER UN MODÈLE pour ARIMA, didacticiel). Il est idéal pour les équipes d'analyse opérationnelle qui préfèrent le SQL et souhaitent effectuer des expériences à faible friction à proximité de leurs données.

Comment choisir

• Longueur de l'historique et taille du panneau. Si vous avez de courts historiques par série et peu de séries connexes, préférez des modèles spécialisés et parcimonieux, ainsi qu'une sélection et un assemblage disciplinés, qu'Indicio automatise de bout en bout (FPP3 sur les séries courtes, Preuves M4 concernant les combinaisons). Si vous avez de longs historiques ou des milliers de séries connexes, les options de deep learning dans le cloud peuvent s'avérer intéressantes (Benidis et coll.).
• Gouvernance et répétabilité. Recherchez des expériences contrôlées par version, des backtests reproductibles et un lignage afin de pouvoir défendre vos décisions en matière de financement et d'audit. Indicio, SAS Viya, Azure ML et DataRobot fournissent de solides capacités de gouvernance (Fonctionnalités SAS, Documentation Azure AutoML).
• Planification de scénarios. Vos prévisions doivent éclairer les décisions, et pas seulement la précision des scores. Priorisez les plateformes qui prennent en charge nativement les scénarios et les distributions de probabilité par rapport aux prévisions ponctuelles, afin que les planificateurs puissent tester leurs décisions (Scénarios Indicio, Prévisions probabilistes AWS).
• Vitesse à grande échelle. Si vous devez exécuter des centaines de backtests, vous avez besoin d'un cluster rapide et d'un pipeline conçu pour la validation croisée de séries chronologiques et l'évaluation multi-horizons. Le calcul d'Indicio, la parallélisation de la mémoire de SAS Viya et la formation gérée de Google se démarquent (Fonctionnalités SAS, Mise à jour des prévisions de Vertex AI).

Conclusion

Les plateformes d'IA génériques qui excellent sur les images et le texte s'attendent souvent à des données volumineuses et à de longues séquences, ce qui ne correspond pas à la réalité de la plupart des prévisions commerciales. Avec seulement quelques centaines d'observations par série, vous êtes généralement mieux servi par un prévoir d'abord stack qui donne la priorité à des méthodes robustes de séries chronologiques, à une validation transparente, à l'analyse de scénarios et à la gouvernance. C'est pourquoi Indicio est en tête de cette liste.