Dans un monde qui se complexifie sans cesse, les causes d’un phénomène sont souvent multiples et interconnectées. La capacité à décrypter et à réagir aux évolutions d’un phénomène est alors un atout essentiel pour toute entreprise.
C’est le pouvoir de l’analyse de séries temporelles, une discipline qui va bien au-delà de la simple examination de données passées, permettant aux entreprises d’anticiper les changements, de s’adapter aux nouvelles réalités et de prendre des décisions stratégiques éclairées dans un monde en constante évolution. Dans cet article, Alcimed explore trois opportunités offertes par l’analyse de séries temporelles : la prévision des variations futures, la compréhension des facteurs sous-jacents aux phénomènes et la planification de scénarios.
Une série temporelle est une série de données mesurées à des intervalles de temps réguliers qui représentent l’évolution d’un phénomène au fil du temps (ex : le volume hebdomadaire de commandes, les températures quotidiennes).
Avec l’analyse de séries temporelles , les entreprises peuvent détecter les tendances émergentes de la demande et s’adapter en conséquence.
Par exemple, dans l’industrie pharmaceutique, l’utilisation de l’analyse de séries temporelles pour analyser les données historiques de ventes de médicaments peut jouer un rôle crucial. En anticipant avec précision la demande de médicaments, les pics de demande et leur durée (les antibiotiques pendant les saisons de grippe, les antihistaminiques pendant la période de pollinisation, …), l’entreprise peut garantir une gestion efficace de ses stocks tout en répondant aux besoins changeants des patients.
L’analyse de séries temporelles permet non-seulement de prendre en compte ce qui s’est produit par le passé mais également de s’adapter en temps réel avec les dernières données en date. Si l’on reprend l’exemple de la distribution d’antihistaminiques lors de la période de pollinisation, l’analyse de séries temporelles permet non-seulement d’anticiper le fait qu’il va y avoir une augmentation de la demande dans les mois qui arrivent mais également d’ajuster les estimations de la demande si cette dernière varie en intensité ou en durée par rapport aux années précédentes.
Cette capacité de prévision permet à l’entreprise de maintenir des niveaux de stock adéquats, évitant ainsi les ruptures de stock potentiellement dangereuses pour les patients, tout en minimisant les stocks de médicaments qui pourraient expirer et se traduiraient en pertes pour l’entreprise.
Bien que cet exemple soit tourné spécifiquement vers le monde médical, l’analyse de série temporelle peut servir à anticiper les tendances de n’importe quel phénomène qui n’est pas totalement aléatoire ! Comme nous l’avons vu, une entreprise peut anticiper la demande d’un de ses services ou produits mais également anticiper l’évolution du nombre d’incidents sur une machine, du nombre d’abonnements à un service, du besoin en ressources humaines, des délais de livraison, des coûts de production, …
Toutes les entreprises gagneraient à anticiper les phénomènes qui régissent leurs performances.
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S’il est intéressant de pouvoir anticiper l’évolution future d’un phénomène, il est d’autant plus intéressant de comprendre les éléments sous-jacents à son comportement. L’analyse de séries temporelles permet de décomposer ces dernières en 3 composantes principales : la tendance, les saisonnalités (et les cycles), et les variations aléatoires.
Par exemple, une entreprise fabriquant des éléments à partir de matériaux recyclés remarque une hausse importante dans le nombre d’incidents qualité. Après la mise en place d’une analyse de série temporelles rigoureuse, l’entreprise parvient à décomposer ce phénomène en plusieurs éléments. Tout d’abord, indépendamment de toute saisonnalité, il existe une hausse globale du nombre d’incidents qualité (tendance) qui pourraient être liés à la difficulté de suivre la forte croissance de l’entreprise. Puis on retrouve des éléments tels que l’augmentation des incidents qualité en période estivale (saisonnalité), liée au changement de comportement des matériaux recyclés sous fortes chaleurs, et lors des périodes de vacances scolaires donc d’absences résultant en une tension sur la main d’œuvre Enfin, un bruit blanc (des variations aléatoires) est dégagé. C’est tout ce qui est imprévisible, par exemple les micro-variations journalières ou un incendie qui se déclare dans l’entreprise. A l’aide de l’analyse de séries temporelles, les entreprises peuvent non seulement anticiper l’évolution des phénomènes mais également gagner une compréhension approfondie de cette évolution et donc s’y adapter.
Lorsque l’on effectue une analyse de séries temporelles, il est important de distinguer les facteurs qui sont directement liés à la série temporelle (intrinsèques) des autres facteurs (extrinsèques).
Les facteurs extrinsèques sont ceux qui ne sont pas directement intégrés à la série temporelle mais qui peuvent affecter les données observées, tels que la météo, les vacances scolaires et les événements ponctuels : action de communication de l’entreprise, parution de nouvelles lois, crise sanitaire, etc.
Dans l’analyse de séries temporelles, on peut non seulement ajouter des variables extrinsèques passées pour comprendre davantage la décomposition de notre phénomène, mais également ajouter des éléments extrinsèques futurs connus ou possibles pour simuler les changements futurs et développer sa stratégie pour les anticiper.
Ces facteurs extrinsèques peuvent permettre de mieux modéliser et comprendre l’évolution d’un phénomène, mais également de planifier des scénarios en simulant des changements futurs.
Par exemple, une entreprise de vente de glaces pourrait simuler différentes situations pour se préparer efficacement aux variations possibles de sa demande. En simulant l’impact de facteurs extrinsèques (temporalité, durée, fréquence), telles que les vagues de chaleur ou des promotions spécifiques, l’entreprise peut anticiper différents futurs possibles. Ainsi, elle pourra ajuster ses stocks, optimiser ses campagnes marketing, et planifier ses besoins en personnel.
L’analyse de séries temporelles est un outil puissant, mais a ses limites. Son efficacité dépend fortement de la qualité des données et des hypothèses posées.
D’une part, la collecte de données est cruciale, car des données de mauvaise qualité (valeurs manquantes, erreurs de mesure) peuvent compromettre la validité des analyses. De plus, il est clé que les données soient disponibles rapidement pour maximiser l’impact des décisions prises.
D’autre part, l’analyse de séries temporelles part de l’hypothèse que le comportement passé d’un phénomène se reproduira dans le futur. Cependant, cette méthode est limitée lors de changements majeurs de paradigme (crise sanitaire, changement de réglementation, etc.), où les données historiques ne reflètent plus la réalité. Dans ces cas, les entreprises doivent adapter leurs modèles et utiliser d’autres méthodes d’analyse pour naviguer dans l’incertitude.
En somme, l’analyse de séries temporelles est un phare dans un brouillard de complexité, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées, fondées sur les faits et de rester compétitives dans un environnement dynamique et imprévisible. Toutefois, il est essentiel de reconnaître ses limites, notamment en termes de qualité des données et de la pertinence des hypothèses dans des contextes changeants.
En combinant ces techniques, toute entreprise qui fait face à un phénomène complexe peut améliorer sa compréhension de ce dernier et découvrir les clés pour s’en servir à son avantage. Alcimed peut vous accompagner dans cette démarche, en vous aidant à exploiter les potentiels de l’analyse prédictive et des séries temporelles pour anticiper les tendances et prendre des décisions éclairées. N’hésitez pas à contacter notre équipe !
A propos de l’auteur,
Tanguy, Consultant et Data Scientist au sein de l’équipe santé d’Alcimed en France.
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