Description
Au fond, la pratique de la prévision numérique consiste à utiliser une approche scientifique pour définir une anticipation future basée sur des données historiques antérieures.
Lorsque nous produisons ou transportons des marchandises, des retards interviennent à chaque étape. Cela signifie que ce que vous décidez aujourd’hui reflète finalement une condition anticipée pour l’avenir. Par exemple, lorsque vous produisez un produit, on s’attend à ce qu’il y ait une demande pour accompagner cette production.
Ce que toutes les méthodes de prévision ont en commun, de la moyenne mobile simple aux modèles sophistiqués de machine learning, est la méthode de projection d’une tendance du passé dans le futur. En d’autres termes, si l’avenir ne consiste pas en la continuité du passé, la prévision ne peut le détecter, par exemple dans un marché en mutation tel que l’essor du le e-commerce. Selon leur configuration, les modèles réagiront plus ou moins rapidement aux nouvelles données, mais reposent essentiellement sur une observation du passé - la précision des prévisions dépendra donc largement de la mesure dans laquelle le passé représente les événements futurs.
