Description
Au cœur de la pratique des prévisions numériques se trouve l’utilisation d’une approche scientifique pour définir une anticipation future basée sur des données historiques antérieures.
Lorsque nous produisons ou transportons des biens, il y a des retards impliqués dans chaque processus. Cela signifie que ce que vous décidez aujourd’hui reflète finalement une condition anticipée concernant l’avenir. Par exemple, lorsque vous produisez un produit, il y a une attente qu’il y aura une demande pour correspondre à cette production.
Ce que toutes les méthodes de prévision ont en commun, de la simple moyenne mobile aux modèles sophistiqués de machine learning, c’est la méthode de projection d’une tendance passée dans le futur. En d’autres termes, si l’avenir n’est pas plus du même, la prévision ne peut pas le détecter, par exemple un marché en évolution comme l’essor du e-commerce. En fonction de leurs modèles de configuration, les prévisions réagiront plus rapidement ou plus lentement aux nouvelles données, mais elles reposent essentiellement sur une observation passée - la précision de la prévision dépendra donc de la mesure dans laquelle le passé représente les événements futurs.
