Nous avons examiné le processus de prévision d'une grande entreprise industrielle et avons comparé la précision de ses prévisions historiques à celle des 10 meilleurs experts internationaux en prévisions. À la fin du projet, nous avons inclus un modèle statistique et nous avons été surpris par le résultat : le modèle statistique a surpassé tous les modèles. D'où proviennent les écarts de précision et comment pourraient-ils être évités ?
Après des discussions avec des prévisionnistes de l'industrie et du secteur bancaire
Nous avons constaté que les entreprises qui ont utilisé la méthode qualitative s'appuyaient sur la prise de décision individuelle. Cela a été surprenant étant donné que cette méthode est très exposée à des biais dans la prise de décision, tels que l'erreur de conjonction. La réalisation de la prévision dans le cadre d'une décision de groupe permettrait de réduire l'impact de ces biais et de contribuer à réduire les préjugés individuels.
Les arguments en faveur de l'utilisation de plusieurs méthodes de prévision
Outre l'utilisation de décisions de groupe, nous avons constaté qu'une autre façon de réduire les biais consiste à utiliser plusieurs méthodes de prévision, telles que l'analyse des séries chronologiques, car elle permet aux prévisions de se confirmer mutuellement. Sur la base des apprentissages que nous avons acquis, nous avons créé Indicio. Mais les problèmes mentionnés ci-dessus ne constituent qu'une partie du problème. Si nous faisons un zoom arrière et examinons la situation dans son ensemble, nous découvrons de nombreuses failles dans la manière dont les prévisions sont effectuées aujourd'hui.
En ce qui concerne les modèles statistiques et les prévisions, Excel ne peut faire appel à un statisticien que jusqu'à présent.
L'utilisation d'Excel pour les prévisions suppose indirectement que les feuilles de calcul sont utilisées comme bases de données ; demander cette tâche à Excel est l'une des raisons les plus connues de l'inefficacité des entreprises. L'identification des indicateurs avancés nécessite l'utilisation de la corrélation afin de trouver des relations causales. Faire cela dans Excel peut donner lieu à des corrélations amusantes, ce qui est le cauchemar d'un prévisionniste.
Une corrélation étrange ou fausse se produit lorsque le modèle statistique trouve une relation causale entre deux corrélations apparemment déconnectées qui n'ont rien à voir l'une avec l'autre. Par conséquent, recevoir des corrélations amusantes n'est rien de moins qu'un désastre si vous visez des prévisions précises.
Exemples de corrélations amusantes
Lorsque les organisations ont commencé à collecter des données il y a environ 60 ans, celles-ci ont été nettoyées et présentées dans des rapports standard qui ont finalement été numérisés dans ce que nous appelons aujourd'hui des logiciels ERP (Enterprise Resource Planning) et BI (Business Intelligence).
Le premier agissant en tant que collecteur de données et le second étant l'analyse des données collectées. Ce que les deux modèles ont en commun, c'est qu'ils disposent de modèles de prévision intégrés, mais qu'ils sont conçus uniquement pour décrire l'évolution historique, ce qui les rend moins précis. À l'opposé, l'émergence de l'apprentissage automatique a permis de créer des modèles prédictifs optimisés pour décrire l'avenir et donc plus précis.
De nombreuses organisations utilisent aujourd'hui une sorte de constellation ERP/IB, qui permet de comprendre les événements passés et ainsi d'en tirer des informations pour modifier la production et le budget en conséquence, mais malheureusement, l'absence de mesures prédictives et la faible précision obligent les utilisateurs à tirer des informations sur la base d'une précision insuffisante par rapport à des données prédictives factuelles.
La programmation de modèles statistiques dans R pour faire des prévisions est assez courante. De nombreuses entreprises font appel à un statisticien pour ce faire. Cependant, cela peut rapidement devenir une entreprise coûteuse et chronophage étant donné que tous les modèles utilisés doivent être examinés et toutes les variables doivent être testées. Il n'est pas non plus garanti qu'un statisticien puisse le faire seul s'il ne connaît pas à la fois la programmation et les statistiques.
C'est également un avantage d'être un mathématicien compétent dans le but de comprendre si de nouvelles théories et de nouveaux modèles sont utiles à cette fin. Mais il est rare de trouver une personne qui connaît à la fois de nombreux sujets et qui comprend les moteurs du marché. Pour ceux qui ont peur du risque, il est sage d'éviter d'avoir un seul employé pour ce poste, étant donné qu'il est difficile pour quelqu'un de comprendre pleinement le code créé par quelqu'un d'autre.
Une plateforme comme Indicio est conçue en pensant à l'utilisateur, afin de simplifier les prévisions. Basée sur l'apprentissage automatique, l'interface vous permet de réaliser facilement des prévisions sur la base des dernières recherches, d'exécuter des modèles statistiques avancés et d'intégrer simultanément des mégadonnées.
Il choisit les algorithmes d'apprentissage automatique les plus appropriés, puis optimise automatiquement le prétraitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités et les paramètres de réglage pour chaque algorithme afin de créer et de classer des modèles très précis. Il recommande ensuite l'ensemble de modèles le mieux pondéré à déployer pour les données et l'objectif de prévision de l'entreprise.
Ainsi, au lieu de créer des modèles statistiques dont le développement prendrait des mois à un statisticien, Indicio peut créer des centaines de modèles et déployer le modèle le plus performant en quelques heures.
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