Facebook Prophet est une bibliothèque Python open-source offrant une approche intuitive et automatisée pour capturer les tendances, saisons et événements exceptionnels dans les séries temporelles. Découvrez pourquoi cet outil basé sur le Machine Learning a révolutionné l’analyse de données prédictive !
L’une des grandes avancées technologiques récentes est la capacité à prédire les tendances futures à partir de données historiques.
C’est l’un des principaux bénéfices de la Data Science, et ses applications sont nombreuses. On l’utilise aussi bien pour prévoir la météo que pour l’évolution d’une action en bourse.
Il s’agit aussi d’un précieux atout dans le e-commerce pour anticiper les modes, mais aussi dans le domaine de la santé pour diagnostiquer les maladies graves de façon précoce.
Afin d’accomplir ces prouesses, le secret est la prévision des séries temporelles. Toutefois, il s’agit d’un processus complexe même pour les plus grands experts en statistiques. Pour simplifier la tâche, Meta a créé l’outil Facebook Prophet.
Qu’est-ce qu’une série temporelle ?
Le terme de série temporelle désigne un ensemble de données ordonnées chronologiquement. Au sein d’un tel dataset, chaque observation correspond à un moment spécifique.Elle se présente sous la forme d’une séquence temporelle continue, souvent caractérisée par des fluctuations telles que des tendances ou des saisons.
Les tendances représentent l’évolution à long terme. Elles peuvent être ascendantes, descendantes ou stables et peuvent être influencées par des facteurs économiques, démographiques ou environnementaux.
Les saisons quant à elles sont des variations régulières ou périodiques qui se répètent à des intervalles fixes. Par exemple, pendant la période de Noël, les ventes de cadeaux augmentent fortement. C’est une saisonnalité annuelle.
On s’appuie sur ces données pour prévoir les ventes, la météo, ou encore les performances financières. Toutefois, leur modélisation est délicate à cause de plusieurs caractéristiques spécifiques.
Par exemple, on parle de « bruit » pour désigner les fluctuations aléatoires et imprévisibles présentes dans les séries temporelles. Il peut être lié à des facteurs externes ou encore à des erreurs de mesure.
Auparavant, la prévision de séries temporelles reposait sur des méthodes traditionnelles telles que les modèles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Leur mise en oeuvre était difficile et exigeait une expertise en statistiques. En 2017, Facebook a tout changé.
Qu’est-ce que Facebook Prophet ?
Développé par Sean J. Taylor et Ben Letham, Facebook Prophet est une bibliothèque open-source pensée pour fournir une solution accessible et performante pour les prévisions des séries temporelles.
Elle se destine tout particulièrement aux utilisateurs dépourvus d’expertise en statistiques, grâce à ses fonctionnalités d’automatisation. Son approche repose sur le mariage entre les méthodes traditionnelles et les techniques modernes de Machine Learning.
Contrairement aux modèles ARIMA pouvant être difficiles à paramétrer et ne gérant pas toujours bien les saisons complexes, Prophet se révèle bien plus simple et performant.
Il se base sur un modèle de décomposition additif, séparant la série temporelle en trois composantes principales: la tendance, la saisonnalité et les vacances (à savoir les événements exceptionnels).
La présence d’un composant de tendance lui permet de gérer les évolutions à long terme, tandis que le modèle de saisonnalité aide à capturer les variations périodiques. De plus, les jours fériés et autres événements sont intégrés automatiquement pour améliorer la précision des prédictions !
Comment ça fonctionne ?
Le fonctionnement de Facebook Prophet se décompose en trois grandes étapes. Tout d’abord, la phase de pré-traitement consiste à nettoyer et préparer les données.
L’outil se charge de gérer automatiquement les valeurs manquantes, les anomalies et les outliers (valeurs aberrantes). Les utilisateurs peuvent donc rester concentrés sur la compréhension de la série temporelle plutôt que d’effectuer ces tâches manuellement.
Par la suite, la modélisation prend en compte la tendance et la saisonnalité pour estimer les composantes associées à chaque observation temporelle.
Chaque saison peut être quotidienne, hebdomadaire, mensuelle, annuelle ou personnalisée en fonction du contexte. Après cette estimation, Prophet effectue les prévisions pour la période future souhaitée.
Avantages et inconvénients
L’un des principaux points forts de Facebook Prophet est bien évidemment sa facilité d’utilisation. Même les utilisateurs non techniques peuvent facilement l’exploiter pour effectuer des prédictions rapides et efficaces.
Cet outil démocratise donc la modélisation des séries temporelles à un public plus large. De plus, la gestion automatique des événements exceptionnels est un précieux atout.
Ceci permet de prendre en compte les variations saisonnières à ces jours, améliorant la précision des prédictions pendant les périodes spéciales.
Et pour les séries temporelles complexes présentant plusieurs niveaux de saisonnalité, Prophet est idéal par sa capacité à gérer de multiples saisons. C’est ce qui en fait une solution polyvalente pour une large variété d’applications.
Néanmoins, il est important de connaître les limites de cette solution. Comme tout modèle statistique, il peut être influencé par des valeurs aberrantes faussant les prédictions.
C’est pourquoi le pré-traitement des données est indispensable pour minimiser cet effet. En outre, l’outil peut avoir du mal à capturer les dépendances plus complexes et non linéaires entre les variables…
Quels sont les champs d’application ?
Depuis son lancement, Facebook Prophet s’est largement imposé dans l’industrie du commerce électronique. De nombreux sites l’utilisent pour prédire les ventes de produits et leur succès.En s’appuyant sur les données de ventes passées, les tendances saisonnières et les événements spéciaux comme les promotions ou les soldes, cette bibliothèque Python peut fournir des prévisions précises.
Ceci permet aux entreprises de mieux gérer leurs stocks, de planifier leurs campagnes marketing et d’anticiper les pics d’activité.
De même, dans le secteur financier, Prophet a tout changé en permettant d’analyser les données historiques de revenus et de bénéfices pour identifier tendances et saisons.
Grâce à ces informations cruciales de prévision de performances, les décideurs sont en mesure d’anticiper les périodes de croissance et de ralentissement pour la planification budgétaire et les choix d’investissements.
Les investisseurs et autres institutions financières peuvent également s’en servir pour prédire les fluctuations des cours des actions, les taux de change ou les prix des matières premières. Ils peuvent ainsi minimiser les risques.
Dans le domaine de la santé, l’outil permet de prédire les séries temporelles de données médicales. Ceci inclut par exemple les admissions à l’hôpital, les consultations médicales ou encore les taux d’infection.
Dès lors, les hôpitaux sont en mesure de mieux planifier leurs ressources, d’anticiper les périodes de pic d’activité, et in fine de prodiguer de meilleurs soins aux patients.
Conclusion : Facebook Prophet, la prévision de séries temporelles accessible à tous
Grâce à son extrême simplicité, Facebook Prophet a permis à un large public d’exploiter la prévision de séries temporelles.
Cet outil est utilisé aussi bien par des experts de la Data Science que par des utilisateurs métier, et leur offre une myriade de nouvelles possibilités.
En tant que bibliothèque open-source, elle continue d’être améliorée au fil du temps par les chercheurs et développeurs. On peut donc s’attendre à ce qu’elle continue d’occuper une place essentielle dans le domaine de l’analyse prédictive.
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