Quel est votre modèle statistique ?

Joannes Vermorel

Nous avons déjà révélé quelques aperçus sur ce qui est utilisé chez Lokad. Pourtant, une demande d’assistance fréquente reste quel est votre modèle, précisément ?

Nous examinons différents packages statistiques de prévision dans le but d’en sélectionner un à un moment donné dans un proche avenir. Une chose qui me manque chez Lokad est de voir quel modèle statistique a été utilisé. Je comprends que la sélection du modèle utilisé est un secret commercial, mais j’aimerais vérifier la sélection finale, lors de l’essai, avec notre mathématicien interne avant de vous faire confiance avec nos prévisions réelles. La plupart des fournisseurs de logiciels opérant dans cet espace fournissent le modèle sélectionné. Est-il possible d’obtenir ce résultat avec Lokad ?

Eh bien, malheureusement, la réponse correcte est que Lokad n’est pas un package statistique. En particulier, nous ne livrons pas de modèles, nous livrons des prévisions.

Toute l’architecture de Lokad a été conçue autour de cette hypothèse, qui malheureusement est très mal adaptée pour fournir des informations sur nos modèles.

Notre flux de prévisions, qui récupère les données d’entrée et produit des prévisions, est :

• beaucoup plus complexe par rapport aux modèles livrés avec les packages statistiques. Les prévisions ne peuvent pas être associées à des modèles bien connus.
• adapté au calcul distribué dans le cloud, donc, la conception semble très étrangère par rapport aux outils classiques.
• soumis à des changements continus, car nous menons des expériences quotidiennes avec des stratégies de déploiement agiles.

Mais cette conception présente également des avantages spécifiques :

• pas besoin de régler des paramètres de prévision complexes.
• pas besoin de surveiller constamment vos paramètres, nous surveillons les résultats.
• s’adapte autant que vous en avez besoin, jusqu’à des millions de prévisions.
• gère des modèles complexes qui vont bien au-delà des outils classiques.

Ensuite, nous ne demandons à personne de prendre nos résultats pour acquis. Allez voir par vous-même, notre essai est gratuit pendant 30 jours.

Commentaires des lecteurs (2)

Salut John, oui en effet c’est une très bonne question ! Donnez-moi un peu de temps, et j’aborderai directement cette question dans le prochain article. Il y a 9 ans | Joannes Vermorel

Peut-être qu’une meilleure question est “sur quelle base mesurez-vous la performance des prévisions ?” - c’est-à-dire comment démontrez-vous que votre prévision est “meilleure” - quelle est la mesure. Est-il possible de répondre à cela dans la contrainte du “secret” ? Il y a 9 ans | John Dawson