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Le Saint Graal des prévisionnistes, des directeurs commerciaux et des investisseurs : prévoir le futur à partir de jeux de données permettant de modeler la réalité au plus près grâce aux prévisions numériques. On retrouve ici toutes les formes de prévisions qui consistent à partir d’un modèle, à poser des heuristiques, c’est-à-dire des hypothèses, et lancer des inférences donc des prévisions.

Alors, bien évidemment, les sciences numériques, statistiques et probabilistes n’ont pas attendu l’IA pour effectuer des prévisions. Cependant, ce qui est nouveau depuis quelques années est la possibilité d’affiner les modèles en ajoutant des dimensions, en utilisant de grands volumes de données et en faisant varier les paramètres pour trouver des relations qui échappent à une analyse humaine tant les volumes de données sont importants.

Pour mieux comprendre comment fonctionnent les modèles de prévision numérique, nous allons utiliser des données historiques de consommation électrique disponibles sur KaggleKaggle (https://www.kaggle.com/robikscube/hourly-energy-consumption#AEP_hourly.csv). Ce fichier enregistre la consommation en mégawatts heure par heure d’une grille située à l’est ...